展台中央巨大的環形屏幕上，正以令人驚歎的清晰度實時演示著最新一代相控陣聲納係統的工作畫麵。
海底的地貌細節、沉船遺跡、甚至不同魚群的形態和遊動軌跡都被以立體的、彩色的方式呈現出來，旁邊還實時滾動著深度、水溫、鹽度、魚群預估大小和密度等數據。
沈鯨川看得目不轉睛，身體微微前傾，眼神專注得如同獵人發現了最頂級的獵槍。
一位穿著整潔西裝、戴著工牌、看起來像是技術工程師的中年男士注意到了沈鯨川專注的神情，不同於一般觀眾隻是看個熱鬨，這位年輕人的眼神裡帶著一種內行的審視和強烈的求知欲。
他主動走上前，用流利的中文微笑著打招呼：
“先生，對我們的‘海神之眼’係統感興趣？”
沈鯨川回過神來，禮貌點頭，直接切入主題，指著屏幕上一個正在移動的光點群問道：
“非常感興趣。
工程師您好，我想請問一下，這套係統對於不同水層的魚群識別率，具體能達到多少？
比如，在八十米到一百二十米這個深度，它能有效區分開鯖魚群和鰹魚群嗎？它們的回聲信號有時候很接近。”
工程師眼中閃過一絲驚訝，這個問題相當專業，直接問到了識別算法的核心難點。
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他立刻收起了公式化的笑容，態度變得認真起來：
“您問得非常專業。
是的，不同魚種由於其魚鰾結構、體型和集群行為差異，其聲學特征確實有細微差別。
我們這套係統采用了AI深度學習算法，內置了超過兩百種常見經濟魚類的聲紋數據庫。
在您說的那個深度區間，配合合適的頻率選擇，對鯖魚和鰹魚的區分準確率理論上可以達到87%以上。
當然，實際作業中還會受到海況、水溫躍層等因素的影響。”
沈鯨川若有所思地點點頭，繼續追問：
“那麼它的最大有效探測距離和多目標同時跟蹤能力呢？
比如，我能否在五海裡外就發現一個分散的魚群，並且同時監控另外兩個可能存在的魚群動向，以及我船附近可能出現的哺乳動物（如海豚）以確保作業安全？”
工程師更加訝異了，這些問題已經超出了普通漁船船長的關注範圍，更像是一個海洋學家或頂級漁業公司技術總監的思考維度。
他示意沈鯨川看向操作台的一個分屏：
“請看這裡。在理想條件下，對大型魚群的有效探測距離可以超過8海裡。
至於多目標跟蹤，我們的係統可以同時鎖定、跟蹤並獨立分析超過256個水下目標，並對其進行分類標記。您看……”
他操作了幾下，屏幕上立刻分出了好幾個不同顏色的跟蹤框。
“紅色的可能是金槍魚這類大型魚類，黃色的是中型魚群，綠色的我們可以設定為需要保護的海洋生物，係統會發出警示。
我們甚至可以為您的特定作業海域定製聲紋庫。”
沈鯨川的眼睛越來越亮。
這幾乎是將他“海之眼”的一部分能力，以科技的手段實現了！
雖然他能力的範圍和精度遠超這個係統，但這套係統可以讓他的船員們也共享這種“視野”，讓作業決策更加科學和有據可依。
“數據延遲怎麼樣？”
沈鯨川問出了最後一個關鍵問題。
“從探測到顯示在屏幕上的延遲，以及將數據同步到多艘協作漁船上的延遲？這對於需要實時指揮的圍捕作業至關重要。”
工程師深吸一口氣，徹底將沈鯨川視為極其重要的潛在客戶了。
他鄭重回答：
“數據處理和顯示延遲控製在毫秒級，幾乎可以忽略不計。
通過我們的衛星通訊和私有雲數據鏈，在多船協作模式下，艦隊內數據共享的延遲也能保證在2秒以內，完全可以滿足實時協同作業的需求。”
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