展台中央巨大的环形屏幕上，正以令人惊叹的清晰度实时演示着最新一代相控阵声纳系统的工作画面。

海底的地貌细节、沉船遗迹、甚至不同鱼群的形态和游动轨迹都被以立体的、彩色的方式呈现出来，旁边还实时滚动着深度、水温、盐度、鱼群预估大小和密度等数据。

沈鲸川看得目不转睛，身体微微前倾，眼神专注得如同猎人发现了最顶级的猎枪。

一位穿着整洁西装、戴着工牌、看起来像是技术工程师的中年男士注意到了沈鲸川专注的神情，不同于一般观众只是看个热闹，这位年轻人的眼神里带着一种内行的审视和强烈的求知欲。

他主动走上前，用流利的中文微笑着打招呼：

“先生，对我们的‘海神之眼’系统感兴趣？”

沈鲸川回过神来，礼貌点头，直接切入主题，指着屏幕上一个正在移动的光点群问道：

“非常感兴趣。

工程师您好，我想请问一下，这套系统对于不同水层的鱼群识别率，具体能达到多少？

比如，在八十米到一百二十米这个深度，它能有效区分开鲭鱼群和鲣鱼群吗？它们的回声信号有时候很接近。”

工程师眼中闪过一丝惊讶，这个问题相当专业，直接问到了识别算法的核心难点。

他立刻收起了公式化的笑容，态度变得认真起来：

“您问得非常专业。

是的，不同鱼种由于其鱼鳔结构、体型和集群行为差异，其声学特征确实有细微差别。

我们这套系统采用了AI深度学习算法，内置了超过两百种常见经济鱼类的声纹数据库。

在您说的那个深度区间，配合合适的频率选择，对鲭鱼和鲣鱼的区分准确率理论上可以达到87%以上。

当然，实际作业中还会受到海况、水温跃层等因素的影响。”

沈鲸川若有所思地点点头，继续追问：

“那么它的最大有效探测距离和多目标同时跟踪能力呢？

比如，我能否在五海里外就发现一个分散的鱼群，并且同时监控另外两个可能存在的鱼群动向，以及我船附近可能出现的哺乳动物（如海豚）以确保作业安全？”