【评论】未来智能船舶怎么造？

航运评论

HangYunPingLun

7月4日，哈尔滨工程大学发布消息，经过40小时、300多海里的航行，我国首艘数字孪生智能科研试验船“海豚1”于7月3日下午3时首航顺利抵达青岛港，试验验证了船上安装的我国首套船舶数字孪生系统和多项智能船舶关键技术的可靠性。

智能船舶发展到现在，行业该怎么样发展？7月6日，“AI赋能海洋”——自主船舶·引领未来暨2023年度中国智能船舶创新联盟高端学术论坛（简称“论坛”），在世界人工智能大会（WAIC）张江分会场举办，与会的专家和嘉宾们分享了自己对行业发展的观察。

智能发展任重道远

“智能技术在我国船舶工业领域里主要体现在，船舶产品的智能以及船舶建造、全过程的智能这两方面。”中国工程院院士、上海交通大学原校长林忠钦在论坛现场交流时表示，船舶智能制造方面，尽管中国的造船规模和产能是全世界最大的，但船舶工业依旧面临挑战，很多船舶配套产品仍需依靠国外，这个改变需要长期的过程。

中国工程院院士吴有生指出，当前我国仍为造船大国而非造船强国，因此要实现我国船舶行业配套领域的数智化，首先要看所有的船舶动力和配套设备、所有的环节能不能实现数字化控制、故障的智能监测以及能效管理的智能监测。其次，要抓智能制造。我国造船产量虽高，但每单位造船吨位的能耗、材耗、功耗都不低，因此需要考虑如何撬动智能制造，使造船效率再提升。

“对于船舶来说，随着智能技术的发展，搭载越来越多的智能系统后，可以推动船舶更安全、高效地航行。”中国工程院院士严新平在论坛上表示，现在智能船舶面临的一大问题是，每个系统都在既有的设计规则上搭载，有的船上有七八个品种，而各类系统真正融合成为一体化装备的目标方向，目前还未实现。一旦实现，既可以减轻船员的负担，还可以辅助船员更好地提高感知。

严新平认为，现在的智能系统是在现有船基础上增加设备，可以说还处于智能船舶发展的初级阶段。考虑到现实需求和技术发展支持，运输船无人化是大势所趋。

“智能船的发展还有很长的路要走，在我们技术不断叠加和发展过程中，将逐步实现真正会思考、会决策、会控制的智能化的应用场景。”严新平还作出上述表述。

拓宽人工智能技术

下一波人工智能技术可能会应用到船舶领域哪些方面？

严新平在论坛上表示，有三个方面非常重要，一个是如何深化智能水平和智能等级；第二是如何把人工智能里最前沿的技术跟航运、船舶的功能进行结合；第三是无论是航运智能系统还是船舶的智能系统，系统本身的可靠性和安全性能力的测试，是非常重要的发展方向。

其中，严新平提及，未来在新技术应用的方面上，可以考虑分场景、分船型和分工况来细化各种智能系统的适用范围，应用云计算等算力手段，研发船用的控制单元，每个控制器来助力智能等级的提升，逐步完善设备的智能标准和协议，逐层构建传感设备链接的可拓展性，实现智能技术由增强和辅助的赋能阶段向替代一些能源和船员的自主阶段进行研究。

日前，在浦东张江人工智能岛的智慧河上，一条白色“无人船”正来来回回穿行，带领乘客游览张江人工智能岛、张江科学会堂、张江科学之门等新地标，根据需求在码头间完成自主接驳。这是浦东在此次世界人工智能大会期间专门打造的“AI+水面交通”应用场景。

与陆地行驶相比，河道行驶的一大挑战在于水下情况的不可视。一开始，哪怕航道上多了一块石头，或者出现一点垃圾，AI识别系统都有可能蒙圈，往往需要反复航行来收集数据——张江“无人船”在研发时遇到的数据难题，也是智能船舶升级路上的痛点。

AI视觉感知的数据开放其实有着相当大的难度。为了突破数据受限的瓶颈，由上海交通大学牵头，联合中国船舶工业行业协会、中国航海学会等机构，共同打造了一个开放、共享的数据采集、数据处理和算法开发的基础性图像数据公共平台——航运AI数据平台，将支持AI算法开发企业和人才发展，打造AI产业生态圈。同时，各方还将通过平台积极推动相关企业参与国内外规则与标准的制定。

在智能船舶领域，迈润智能研发出可视化靠泊安全辅助系统、航行安全辅助系统、两舱监控系统、驾控台增视系统、异常目标监控和船岸互通等产品，可以提供360度的船舶周边态势智能感知，并向船员发出危险信号预警，为复杂环境和狭窄航道航行的船舶提供支持。

与此同时，ChatGPT的出现推动了各领域人工智能应用的落地，在大模型大热的背景下，船舶行业如何把握高新前沿技术的机会？

“短期内元宇宙、ChatGPT等技术可能还不太会应用（于船舶领域）。”中国船舶集团有限公司科技部专务王玮表示，毕竟从基础的东西到工程应用落地还需要一个很长的过程。

但同时，业内已经能看到ChatGPT未来应用于船舶领域的新机遇。大模型与船舶领域结合的趋势方面，严新平在论坛上指出，如何开展以水务交通场景为背景，进行参数微调、知识拼接，多模态的专项研究工作，从而真正研究航运业所需要的综合大模型，使其在融合船舶导航、驾驶操控、人机诊断、能效管理和应急措施方面专业知识的同时，构造出可配置以及高度拟人化的产品，起到对话响应、模态分析、预警提示等智能应用。

“未来，具备行业特征的大模型应用将大有可为。”严新平表示，具备船舶、航运行业特征的“ChatGPT”，可以在新一代航运系统的技术体系中逐步承担包括专业知识查询、驾驶培训场景的拟人交互、航行辅助场景中的瞭望提醒、船舶远程场景中的船和船之间的沟通等功能。在不大幅度增加设备投入的前提下，“ChatGPT”的应用或将显著提升培训的效率、降低船员的值班压力，从而进一步提升船舶航行的安全性。

无人驾驶不是终点

从WAIC现场获悉，由中国智能船舶创新联盟理事长单位上海船舶研究设计院牵头编制的《智能船舶发展白皮书——远洋船舶篇》（简称“白皮书”）正式发布。智能船舶定义方面，白皮书指出，是综合运用感知、通信、控制、人工智能等先进信息技术；具备对复杂环境及自身状态的自主感知、智能决策、多等级自动控制能力；比传统船舶更加安全、经济、环保、高效的新一代船舶。

白皮书从船舶决策和控制能力的角度出发，将船舶智能化水平分为5个等级，明确了人和系统在控制、监视、失效应对方面的协同关系和监管地点。其中，L1至L5分别为辅助决策、部分自主、有条件自主、高度自主和完全自主。例如，L1定义为“系统提供决策建议，人做决策并操作”；L5定义为“全场景下系统自主决策并完成操作，不需要人介入”。

林忠钦提出，目前智能船舶行业发展，一个方面是船舶产品的智能，第二个方面是船舶的建造、全过程的智能。中国造船规模大，但效率低于日韩，主要是管理较日韩粗放，单船工时多，人工成本也不低。如何通过机械化、自动化、智能化来改变行业现状值得研究。

吴有生也认为，“智慧船舶也不能仅仅盯着无人驾驶，而是要在船舶航行、管理、维护、载运和作业等方面实现智能化运行。”智慧船舶是关系到整个船舶制造业和航运业的数字化转型和升级，需要分析中国船舶制造整个产业链，找到补缺扶强的着力点在哪里。

“现有的智能船舶其实都是在传统船舶设计规则和要求的前提下，搭载一些智能化系统，比如智能机舱系统、智能航行系统等。”在严新平看来，目前的船舶智能化仍然处于初级阶段，要获取大量数据，建立模型，为今后真正按照机器人系统来设计打下坚实基础。他认为，随着技术的持续迭代，未来船舶的设计规范、结构形态肯定会发生变化，届时船舶就会像是一个机器人，由感知系统、决策系统、控制系统、动力系统组成，真正实现“能思考、会决策、能控制”的应用场景。

同时，在WAIC现场，王玮也表示，“无人驾驶并不是船舶智能化的终极目标，主要考虑船舶的节能能力和安全性。尤其是从船东的角度来看，对船舶的经济性和安全性关注度比较高。”

本文采自 中国水运网

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