会议内容：
本次研讨会聚焦于人工智能技术在未成年人防溺水领域的应用，围绕未成年人防溺水形势与监测需求、AI 智能监测预警系统关键技术、典型应用场景与工程部署等方向展开深入讨论，核心讨论议题主要集中在四个方面：一是未成年人防溺水形势与监测需求分析。围绕溺水事故统计特征、政策要求以及传统防控手段的局限性，梳理智能监测预警的迫切需求。二是AI智能监测预警系统的技术路线。重点分析多模态感知、目标检测、行为识别与异常检测、大语言模型与AI智能体等技术的原理、适用场景与局限性。三是系统部署与工程化约束。围绕实时性、误报率控制、轻量化边缘部署、数据安全与未成年人隐私合规等工程问题展开讨论。四是项目应用场景与实践路径。围绕开放水域电子围栏、游泳场馆智能监控、穿戴式终端联动等典型场景，以及 "检测—研判—预警—处置—复盘" 闭环流程展开讨论。主讲人结合未成年人防溺水工作实际与团队研究基础，对AI防溺水监测的研究现状、关键技术瓶颈以及未来研究方向进行了系统梳理，并围绕该方向如何与团队现有研究基础相结合进行了重点讲解。
1.研究背景
主讲人指出，溺水是威胁我国未成年人生命安全的重要因素。我国每年约有5.9万人死于溺水，其中未成年人占比超过95%；溺水是我国1—14岁儿童伤害致死的第一位原因。国家高度重视预防未成年人溺水工作，教育部办公厅等五部门联合印发《关于做好预防中小学生溺水工作的通知》，要求通过 "人防+技防+物防" 叠加互补的方式确保重点水域岸线全覆盖，并明确可在事故多发水域安装视频监控和警报系统进行全天候监视防范。从防控现状来看，传统防溺水工作主要依赖人工巡查、警示标牌与防护设施，受人力、经费与水域分布限制，难以实现对数量众多、岸线漫长的开放水域全天候、全覆盖管控，尤其在农村地区，午后、傍晚等游泳高峰时段往往存在巡查空档，普通视频监控又依赖人工盯屏，缺乏主动识别与即时告警能力。与此同时，人工智能技术加速向大模型、多模态与智能体方向演进，多模态感知能够融合文本、图像、语音、视频与结构化数据进行综合理解，AI智能体可通过任务规划、工具调用与自主执行实现从 "回答问题" 向 "完成任务" 的转变，边缘计算与模型轻量化技术为实时性要求极高的场景提供了工程支撑，为构建全天候、智能化、低误报的防溺水监测预警系统创造了条件。
2.研究现状
在防溺水监测技术方向，目前主要依靠人工巡查、警示标牌与普通视频监控，部分地方开始探索安装智能摄像头与电子围栏，依托AI算法识别人员靠近、岸边逗留、私自下水等行为，形成分级预警与语音劝离机制；基于视觉的溺水早期检测系统也已在游泳池等场景得到验证。在AI技术方向，基于深度学习的目标检测与行为识别能够对画面中的人员进行定位、跟踪与危险行为判定；多模态感知融合可见光、红外热成像与毫米波雷达等手段，可弥补夜间、雨雾等低能见度条件下的感知不足；大语言模型与检索增强生成技术能够辅助生成告警信息与处置建议。但总体而言，防溺水智能监测仍存在明显不足：开放水域环境复杂，水面反光、天气变化等易引发误报，误报与漏报的平衡是核心难点；夜间与恶劣天气感知能力受限；面向未成年人涉及图像、位置等个人信息，数据安全与隐私合规要求严格；同时，可用于算法训练与评测的公开数据集缺乏，模型可迁移性与可靠性仍有待验证。
3.应用场景讨论
主讲人从系统部署和实际需求的角度，梳理了不同应用场景背后对应的关键技术问题：
针对开放水域防溺水场景，对应的核心研究问题是如何在复杂环境下实现全天候实时监测与低误报。水面反光、光照变化、天气影响等因素干扰明显，需要研究多模态融合感知、多特征综合研判与二次确认机制，通过划定电子围栏、识别人员靠近、逗留与私自下水等行为，并实现语音劝离、声光报警与责任人联动的分级处置。
针对游泳场馆监测场景，对应的核心研究问题是如何在人员密集、行为模式多样的条件下准确判定溺水与正常游泳状态。需要研究基于时序特征的行为建模，对泳客运动轨迹、入水姿态与水面活动状态进行持续识别，在疑似溺水、挣扎等状态下及时告警。
针对穿戴式终端联动场景，对应的核心研究问题是如何实现个体状态感知与快速定位。可通过集成水浸检测、心率与运动感知的智能穿戴设备，对异常入水或长时间静止进行自动报警并上报位置，与水域监测系统联动。
针对预警研判与联动处置场景，对应的核心研究问题是如何提升预警的智能化与处置的时效性。可借助大语言模型与AI智能体自动生成标准化告警信息、提供分级处置建议，并结合知识库与检索增强生成技术降低模型产生错误信息的风险，通过 "AI生成+人工验证" 模式保障输出可靠性，推动防溺水工作从 "被动监控" 向 "主动处置" 转变。
4.讨论环节
参会科研人员围绕三个前沿技术方向展开了深入的学术讨论：
第一个研讨方向是误报率、可解释性与模型可靠性。与会人员认为，开放水域场景下过高的误报会消耗有限的处置力量，甚至引发 "狼来了" 效应，因此不宜简单以检测准确率作为唯一评价指标，而应建立涵盖准确率、误报率、响应时延与告警有效率在内的综合评价体系，并积极探索先规则过滤、后模型判定的两级级联策略，为复核与追溯提供可解释证据。
第二个研讨方向是多模态融合与轻量化边缘部署。与会人员指出，开放水域点多面广、设备与网络建设投入较大，复杂深度模型难以直接部署于资源受限的边缘设备，需要研究轻量化特征提取、模型量化与剪枝部署，同时融合可见光、红外热成像与毫米波雷达等手段提升全天候感知能力。
第三个研讨方向是数据安全与未成年人隐私合规。参会人员认为，系统涉及未成年人图像、位置等个人信息，应严格遵守数据安全与个人信息保护要求，对监控数据分级授权、加密传输、按需留存，涉及未成年人信息的处理坚持最小必要原则。此外，与会人员还围绕AI智能体在预警研判与联动处置中的应用、大模型 "幻觉" 风险以及实验验证环境建设等进行了讨论，认为在推进AI防溺水应用的同时，应建立规范的AI使用流程，确保技术应用合理合规。
5.会议总结
本次会议重点围绕AI智能监测预警在未成年人防溺水项目中的应用展开研讨，系统讨论了未成年人防溺水的形势与政策要求、传统防控手段的局限、AI防溺水监测的技术路线，以及典型应用场景与工程部署等关键问题。主讲人结合未成年人防溺水工作实际与人工智能技术发展趋势，对AI防溺水监测的基本特点、应用模式以及未来发展方向进行了详细讲解，参会老师围绕多模态感知、行为识别、大语言模型与AI智能体、轻量化部署以及数据安全等内容展开了深入交流。通过本次研讨，大家进一步认识到，AI防溺水监测的难点不仅在于算法精度本身，更在于如何在实时性、误报率与资源约束下实现可信、可控、可解释的监测预警能力，防溺水工作正由单点防护向 "人防+技防+物防" 深度融合、全流程协同的安全体系演进。会议进一步明确了后续可以重点关注的研究方向，包括多模态感知融合、轻量化行为识别模型、AI智能体协同调度、可信评价体系构建以及实验验证环境建设等，为后续开展相关课题申报、论文撰写与项目实践提供了思路和参考。
图为例会讨论现场
