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關于陸地與空中的無人駕駛設備引發不少討論,但海洋又怎能缺席?隨著勞斯萊斯與芬蘭國有渡輪運營商Finferries之間合作的推進,見到了自主運行的渡船。不過在無人駕駛船舶全面覆蓋世界各條水道之前,我們還有很多工作要做。

自主化水平

即使我們距離大多數船只實現自主行駛可能還有幾年甚至幾十年的時間,但目前也確實已經存在著能夠實際起效的人工智能算法。自主化船舶可被視為能夠在無需船員的情況下獨立運行的船舶;遠程船舶是指由來自岸上的人員進行遠程操縱的船舶;而自動船舶則利用所運行的軟件管理其運行情況。隨著技術的發展成熟,未來將有更多類型的船舶從有人駕駛逐步轉變為擁有程度的無人駕駛能力。無人駕駛船舶可能會被用于一部分應用場景,而且即使船舶的無人駕駛問題得到全面解決,某些用例中的船舶仍會配備有人類船員。

船舶自主化

正如我們在芬蘭渡船上看到的情況一樣,艘無人駕駛船舶被部署在簡單的內陸或者沿海班輪應用場景下。這類水域較為平靜、路線簡單且交通流量不大。

另有一艘正在建設當中的內陸電動集裝箱船Yara Birkeland,其預計將于2020年完工並在2022年實現無人駕駛運行。一些公司正在從零開始建造自主化船舶,也有部分初創企業著手開發半自主化系統以支撐船舶運行。當初勞斯萊斯將其無人駕駛海事部門出售給Kongsberg時,後者作為一家挪威公司迅速獲得了在無人駕駛航運業成長為的潛質。三星公司則是另一家參與廠商,其下轄的三星重工部門利用機器學習、增強現實以及分析等技術打造出智能運輸平台。

憑借著來自舊金山的Shone等初創企業的努力,現有貨船也有機會接受無人駕駛技術的發行。Shone的解決方案能夠為機組人員提供駕駛輔助功能,同時檢測並預測水道當中其它船只的運動軌跡。

無人駕駛船舶的優勢

正如人工智能與自主化技術在其它應用領域所做出的承諾,預計未來的無人駕駛船舶將能夠在性與效率方面實現顯著提高,同時減輕這類重復性任務給人類造成的負擔。

根據安聯發布後項研究,目前75%至96%的海上事故是由人為錯誤所引起的。如果自主與半自主系統能夠幫助減少由疲勞或錯誤判斷所導致的人為錯誤,那麼無人駕駛船舶終將使我們的海洋更加。即使船員仍是船只的操縱者,經由船載傳感器收集到的數據與人工智能算法相結合,也將幫助船員們做出更為明智的決策。

減少或消除船員,將減少航行過程中的人員與輔助性開銷(例如船上設施與保險等)。通常,與船員相關的費用佔運營預算的30%。此外,船員的減少或消除也讓船舶在設計與燃料使用層面獲得更高的運行效率。一項研究預計,每一艘無人駕駛船舶在25年的運行周期之內,通過燃油與船員用品/工資削減節省下來的資金可能超過700萬美元。

克服障礙

由于存在嚴重的問題,特別是大多數船舶在擁護的水域中以規模化方式持續運作,因此在我們迎來無需船員的自動駕駛船舶之前,恐怕還要進行更多測試並對相關管理規則做出整理。更有可能的是,自主化技術將被用于減少機組人員並幫助船員們做出有效決策。除了確保船舶之外,自主化技術還需要解決我們對于共用水域的監管問題。現有公約的建立前提,在于整個過程都有船員的介入。而作為回應,海事組織(簡稱IMO)目前正在進行公約的評估與更新工作,以確保船長職務由AI而非人類擔任之後,如何在現實場景下實現保障。

在行業對無人駕駛船舶進行快速跟蹤研究、開發以及法規的更新工作全面完成之前,從業者們可能會繼續從無人駕駛汽車領域的決策體系中學習,並將其逐步引入無人駕駛船舶。在未來幾年內,無人駕駛汽車的逐步普及與接納也有望給海上的同類解決方案帶來發展動力。

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