要想从深海中找东西，还是要靠机器人。用机器人来探索深海的前景无疑是美妙的。
难题抛给机器人
在威尼斯的潟湖中，浑浊的水里，一队机器人组成的巡逻队正有条不紊地梭巡着。有的机器人绕着整个潟湖滑行，寻找着自己的猎物；有的则安静地待在湖底的淤泥上，等待着向基地传输数据的信号。如果托马斯·史密克尔能够找到自己的办法，以上的场景将很快变为现实。史密克尔他们正思寻着，怎样用自己拥有的机器人来组建一支舰队，以攻破海洋研究中的一个大难题：深海打捞。
大家都知道，马来西亚航空公司MH370的悲剧故事。2014年，这架飞机从吉隆坡起飞后不久，便消失在了茫茫印度洋上。所有人都认为，MH370已经在印度洋上坠毁了。可是，历经一年多的搜寻，飞机的残骸连个影子都没找到。即使一开始的搜索面积有半个英国那么大，可事到如今，没有任何人敢说自己找到MH370的残骸了，一片都没有。
失事飞机的影响确实很大，不过，还有很多其他原因也是促使推进深海打捞技术的关键。例如，为了保护海洋环境，需要堵住失事油轮的泄漏口，使其不再漏油；或是捞回每年因船只失事而坠入深海的成千上万的集装箱货柜等等。对于这些难题，用机器人来进行打捞似乎是个解决办法。
深海打捞的通信难题
不过，在这之前，我们还需要先处理一些棘手的问题。
一般来说，当深海搜寻开始时，我们都会使用潜艇下潜到水中，不管是人类机长来操作，还是完全的机器人作业，如果没有绑定一艘固定的船，那么都需要这艘潜艇定期回到海面，向基地报告其搜集到的数据。找寻MH370时，相关组织就是在打捞船上，用6千米长的线缆绑住一个水下扩音器，然后再于海面进行交叉巡航，拖拽着扩音器，希望能接收到飞机黑匣子发出的脉冲声。
在这样的情况下，想要更有效地进行深海搜寻，我们就需要一个在水里能够无线传输数据，并且还能自我定位的独立搜索器。问题就出在这儿。常用的交流媒介，即高频无线电信号，其在空气中的传输也许没什么阻碍，可是一旦入水，这样的无线电信号很快就会被吸收掉。而如果改为低频信号，虽然传输的路程能走得远些，其信号本身又难以承载足够多的信息。
那么，用声音来传输会怎么样呢？
声音在这一点上可谓得天独厚。因为，声音在水里传播，比起在空气中还要容易。早在1912年，著名的泰坦尼克号邮轮沉没后，声纳系统便开始出现在各种船只上，用来探测水下物体如冰山等。不过，音波脉冲的编码比较复杂，音频调制解调器的处理速度也很慢，再加上海豚和鯨鱼等自带回声定位系统的海洋生物的干扰，要想传回准确的信息还是有难度的。
光脉冲更加有效
史密克尔是萨布卡尔特隆计划的项目成员之一。整个计划希望研发出能够自主学习、自主调节，以及能够在水下独立运作的机器人，并检验这些机器人能否最终成为深海探索领域中的奇兵。史密克尔及其团队的设想是，开发出两种不同的机器人：一种名叫“贻贝”，专职待在被网格化的海床上，需要时则从海底浮上水面，向基地传输数据；另一种名为“鱼”，这种机器人则负责在水流中穿梭，收集数据。“鱼”类机器人能够相互交流，也能和“贻贝”机器人交换信息。这样，数据的收集和传输之间的距离就被大大缩短了。另外，需要搜索的海域被划分为一个个的网格后，两类机器人就能像地毯一样，挨个儿覆盖住每一个网格，细细地把整个区域翻个底朝天。
威尼斯潟湖的水很浅，基本上都在两米以内。科学家们把这里作为机器人训练场。在这里，机器人需要完成一系列的任务，除了搜寻可能的安全隐患如破裂的污水管道或是泄漏的化学污染物之外，项目组还会检测机器人相互之间的交流是否顺畅。为了使附近的机器人能够快速地识别自己的队友，科学家们没少想办法。发射球面电磁波和镭射光都用上了，蓝色LED灯也没漏掉。至于为什么非得是蓝色，那是因为，蓝色光是在水中传输距离最远的一种光波。
就这样，科学家们发现，要是在深海那样更加洁净且幽暗的水域中，用光脉冲来交流似乎比其他方法更加有效。最近，美国科学家做了一个测试。它们在位于海底的一个传感器与另一个与之相距100米的自主水下机器人之间，建立了一个高速的数据连接。对此，他们十分自豪地声称，其连接速度完全可以媲美任何家庭中的无线网络。
机器人团队作战展望
虽然萨布卡尔特隆计划中的机器人已经可以相互聊天了，但研究人员的想法更加长远。他们希望能够建造一个类似潜艇的水下互联网中继站，任何设备或是人都可以连接到上面，在使用同一种语言的情况下，获取任何海域内的所有传感器、潜水器或是机器人上的数据。这样，他们就能够观察整个水下世界，这将有助于研究气候变化，监测海底火山，或是搜寻失事船只，防止油轮泄漏等。那时，当需要水下作业时，人们就再也不用耗费人力物力去为现有的潜水器布设好几千米的线缆了。
欧洲“日出项目”（Sunrise）的研究人员现在已经照此理想，研发出了一个小规模的无线网络。2014年时，该团队在葡萄牙的波尔图港用三个自主潜水机器人做实验。这些机器人能够运用声纳探测搜寻海床，还能对基地发出的指示作出回应。短短20分钟后，机器人们便找到了一个沉没已久的集装箱。同样，在位于意大利西西里岛附近海域，这些机器人的表现仍然出色。它们在那里发现了一艘古代的沉船。不久，团队还将经受一次更大的考验，他们将组织一个拥有12个潜水机器人的实验，以测试这些机器人能否与其他设备相互协作，完成指定任务。
用机器人来探索深海的前景无疑是美妙的，但如果需要在一望无际的公海上找寻失事的飞机，仍然有很多问题需要我们去解决。汹涌的海潮极易将机器人损毁，所以，制造出便宜的可替代的机器人也是很重要的一环。另外，不同海域的环境也有所不同，有的是大浪滔天，有的却是平沙浅滩，有的幽暗浑浊，有的荒凉偏远。针对所处的环境不同，机器人们还必须够聪明，知道适时切换不同的方式，来达到更有效地与伙伴们交流的目的。
困难虽然多，但科学家们迎难而上，进步也很明显。以前，水下机器人如需自我定位，只能重新浮出水面，要么接收定位卫星的信号，要么搜寻定位浮标发出的声音脉冲来操作。现在，科学家却不想再给逐渐被开发的海洋带去更多的噪音了，他们去除了一般潜水器都会配备的声波发射器。他们希望，如果机器人能够识别周围繁忙的水运航道上的声音，或者哪怕是为了争食海虾而闹得不可开交的海鸟叫声，再通过这些附近的声音，机器人就可以对自身的位置进行大致的三角定位了。
同样的，设备本身的能量续航也是重要的一环。萨布卡尔特隆计划中的机器人可以通过浮在水面的一块名为“睡莲”的太阳能板来充电。不过，到了更深的海域，这个办法就行不通了。对于这个问题，科学家正在试图通过使用一种细菌燃料电池来解决。这种技术其实已经成型，而且，这种依靠细菌降解污染物来产生能量的方法，还能给海洋探索带来多一层的好处，那就是，当机器人一边完成任务时，还可以一边把所到之处打扫得干干净净。
要实现这些很不容易，不过科学家已经完成了许多雄心勃勃的壮举。2014年，他们就已经将41只水下机器人集合到一个池塘里，开始协作完成任务了；现在，在威尼斯潟湖里的实验也即将开始。两年之内，这些机器人的规模还会扩张，以便能够完成针对更大范围的搜索。总共150个！这是他们定下的目标：“建立一支世界上最大规模的水下机器人搜索打捞队！”
