谷歌各種產品背後的神經網絡現在有了新的應用——勞斯萊斯目前正在與谷歌合作研發分析輪船周圍情況的 AI 系統，我們離自動駕駛輪船的誕生又近了一步。
圖 | 谷歌雲的 AI 服務
兩家公司簽署的合作協議顯示，勞斯萊斯將使用谷歌雲服務中的機器學習引擎訓練一套 AI 分類檢測系統，該系統可以檢測、識別，並追蹤輪船在行駛過程中遇到的各種物體。
該技術（系統）將成為自動駕駛輪船的核心，因為像雷達和自動識別系統（AIS）等傳統技術，無法做到檢測和識別輪船四周的所有物體。比如說輪船附近有一艘皮艇，因為其體積較小，所以並不會出現在雷達上，同時因為無法裝備傳輸自動識別數據的設備，所以也不會被自動識別系統捕捉到。面對這種情況，目前只人們能依靠船員在瞭望臺或甲板上全天候監視。
圖 | AIS 系統上顯示的船隻信息（來源：WIKIPEDIA）
谷歌雲機器學習引擎使用了一套以神經網絡為基礎的智能軟件，谷歌提供的其他服務和產品也使用了該軟件，例如圖片和聲音搜索引擎。
結合新的 AI 系統和現有的船身攝像頭，人工瞭望的準確度將大大提高，並且有望在將來完全代替人類進行瞭望和監視任務。對於輪船的完全自動駕駛技術來說，分類檢測系統是不可或缺的核心模塊。
勞斯萊斯智能輪船部門的高級副總裁 Karno Tenovuo 表示，“雖然使用智能檢測系統的自動駕駛技術離我們還比較遙遠，但是這套系統現在海事業務上大展身手，幫助貨船和船員更安全，更有效率地工作。藉助谷歌雲服務，我們的系統會變得更快更強，從而拯救更多生命。”
從長期發展角度來看，勞斯萊斯和谷歌打算聯手研究非監督的多模態機器學習模型。兩家公司還計劃探索“語音識別和合成”運用在海事產業中的可行性和應用前景。
他們還將使用谷歌的開源機器學習庫 TensorFlow，進行船上本地神經網絡的算法優化。
圖 | 谷歌開源機器學習庫 TensorFlow
勞斯萊斯表示，這一套智能檢測系統將會“給船員提供更精準的船身周圍信息，從而讓輪船更安全，操作起來更高效。”
這套系統將融合現有輪船的檢測技術（雷達和 AIS）和船身傳感器的數據，並且還會參考其他渠道的數據，比如全球數據庫中的信息。
全球首艘無人集裝箱船開測
而近日，全球首艘無人駕駛集裝箱船正式開始在挪威研究機構Stintef Ocean的水池中進行了模型測試。
挪威康士伯海事（Kongsberg Maritime）、全球最大的化肥製造商——挪威Yara集團已經與Marin Teknikk合作設計並建造了全球第一艘全自動集裝箱船“Yara Birkeland”號的模型，這艘模型船船長6米，重2.4噸，從9月29日開始在Sintef的水池中進行測試。
“Yara Birkeland”號將是全球首艘全電動支線集裝箱船，完全實現零排放。建成之後，這艘船長80米、寬15米、能夠裝載120個20英尺標準集裝箱，正常航速6節，總速度13節。“YARA Birkeland”號雖然載貨量很少，但該船的正式投入運營將會成為全球航運史上的一個巨大轉折點。
據瞭解，“YARA Birkeland”號利用自身安裝的全球定位系統、雷達、攝像機和傳感器等，能夠在航道中實現避讓其他船舶，並在到達終點時實現自行停靠。
根據Yara的計劃，一旦監管能夠跟上，公司將建造更大的無人駕駛船，甚至考慮將化肥從荷蘭運送到巴西。如果運營成本能夠同樣實現類似節省比例，未來這些無人船將成為全球航運業的生命線。
挪威Yara集團為世界上首艘電動無人集裝箱船提供1.336億挪威克朗（約合1670萬美元）資金支持。挪威國營企業 ENOVA也將提供約合1/3預算的資金支持。
ENOVA總裁Nils Kristian Nakstad坦言，無人船舶運輸的利潤非常可觀，但同時，許多問題亟待論證，尤其是安全問題。該項目最大的意義在於它為無人電動海洋運輸的可行性提供了實踐支撐並且將達到我們的預期目標。
當前，純電動船舶最有條件實現“無人化”
筆者認為，無人船是船舶未來發展的必然趨勢，但在未來很長一段時間內，必然是有人船與無人船共存的時代，遠洋大型船舶及高技術船舶如VLCC、LNG運輸船、豪華郵輪等在相當長的一段時間內難以實現無人化，無人船的發展將會遵循“特定水域---近海水域---全球水域”的發展方向。
無人船發展的關鍵因素之一是船舶設備的可靠性，從動力裝置可靠性分析，就船舶設計理念及船舶技術發展的當前狀況來看，機艙實現無人化的最大障礙在於機艙設備可靠性。機艙中為主機及發電機服務的設備冗餘複雜，保證所有設備航行過程中不出現問題幾乎不可能。在當前的技術條件下，若想實現船舶無人化，實現機艙無人化，我們要從根本上改變設計理念。試想一下，若船舶沒有推進柴油機，配套為主機服務的大量設備即可省去，機艙設備整體可靠係數便大大提高。
筆者提出一個觀點，當前技術條件下，機艙電氣化、軟件化是實現機艙無人化的可行理念。
無人船發展的重要基礎是擁有大量相關數據並擁有數據分析能力，但當前我國船舶機艙設備尤其是主輔機大量採用國外進口或國內貼牌生產設備，數據開放程度低，尤其是缺少中間數據，給機艙大數據積累及數據分析造成較大困難。
筆者建議，針對無人船機艙發展遵循以下路徑：
極度電氣化---高度電氣化---電氣化、機械化多門類共生共存
該路徑的提出也是與“特定水域---近海水域---全球水域”的無人船發展路徑相適應。當前無人船處於研究設計的前期階段，我國船舶工業面臨大而不強的技術困擾，面對當前國外的技術封鎖，我們不應等待，關於無人船的研究應該立即開始，“騎驢找馬，走著也要上路”，只有佔領技術制高點，我們才能在未來的國際競爭中擁有規則話語權。
1.極度電氣化---即純電動船舶
從純電動小型船舶開始，設備體系簡單，可靠性高，在無人船技術沒有做到高度成熟之前，該船型是合適的試點船型。
2.高度電氣化---即電力推進船舶
經過純電動無人船的試驗和鋪墊，關於無人船的智能決策、自動駕駛、高質量海上通信等技術也有了長足的發展，考慮到純電動船舶續航里程有限，載重噸位較小等因素，為適應運輸的大型化要求，逐步推進電力推進無人船發展，電力推進是為撤銷推進主機，即可省去為主機服務的大量輔機設備，並有效提高機艙電氣化、軟件化水平，極大提高機艙設備可靠性，也是無人船的主流推進形式。
3.電氣化、機械化多門類共生共尋---即多種推進形式船舶根據各自不同經濟特性共生共存
材料工藝，柴油機運行穩定性等技術經過長時間的發展，使得柴油機推進的傳統機艙形式也可實現無人化，且考慮電力推進船舶成本較高，對於某些對於航速及操控性並無過高要求的船舶可採用柴油機或雙燃料發動機推進等傳統形式，根據船東的不同經濟性要求，在該時期內，純電動船舶、電力推進船舶、傳統柴油機推進船舶共生共存。
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