新冠疫情以来,船岸之间隔离防控的客观需求,倒逼了船舶自主化、AI化的速度,尽管欧美一些国家的码头工人游说反对船舶自主化,并宣称拒绝为没有船员的无人船提供服务,但技术的前进发展从不以人的意志为转移。

9月14日,中国首艘自主航行的300TEU(标准箱)集装箱商船“智飞”号顺利开展海上测试——该船是中国首艘具有智能航行能力、面向商业运营的运输货船,也是目前在建的全球吨位最大的智能航行船舶。

与此同时,日本航运巨头NYK也在船舶自主化的路上如火如荼...

近日,NYK  Line和海事技术开发商Orca  AI合作,为NYK的一艘自主船舶安装了AI导航和防撞系统,该人工智能(AI)系统可以在人类无法辨别的情况下识别其他船只,帮助船只安全地通过繁忙的海上交通水域。目前,这艘船正在搜集数据中。

NYK方面表示,这个基于人工智能的AI识别系统,安装在了NYK的一艘货船上,并收集了必要的数据。“数据显示,装有这个AI系统,货船像多装了一双额外的‘眼睛’,一个显著的导航优势是货船的防碰撞能力显著增强,作为额外的一双“眼睛”,在海上寻找其他船只和物体。”

有业界人士表示,NYK在自主船舶安全系统上投放巨资,与去年7月份另一家日本航运巨头MOL的一艘货船“若潮”号在毛里求斯搁浅有关,此次搁浅原因之一是值班船员未能及时发现航线上的危险礁石,最终引发了海洋生态灾难。这次事故之后,MOL也在着手建立船舶防碰撞风险系统。

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加强防碰撞系统+提高海上能见度

据AI识别系统的海事技术开发商Orca AI介绍,他们为海上船舶设计了具有极端特殊性的软件平台,将现有的安全系统与传感器相结合,以增强船舶在繁忙航道中行驶时导航的灵敏性和安全性。

“在雾天或恶劣天气下,AI导航和防撞系统可提高海上能见度,目标是弥补人类视觉的限制,防止人为错误并帮助船员做出正确的决定,像‘第三只眼’一样,帮助船舶创建一个新的瞭望支持系统,从而帮助船长在全球所有的繁忙水域顺畅航行。”

NYK方面表示,此次AI导航和防撞系统的应用,标志着全球航运领域人工智能指导的最前沿测试之一,NYK还计划通过使用AI导航和防撞系统上的数据收集和学习来改进目标检测算法。

“根据相关数据统计,全球每年发生近4,000起海上事故,多数发生在交通繁忙的水域,在这些水域船舶的态势感知能力低下、驾驶室对失误和风险模式缺乏可见性,处理潜在事故的可用数据不足。”

“而AI系统在自动识别危险目标和人眼可能忽略的其他船只方面具有很大优势,使用与热像仪配对的视觉传感器,这些传感器由AI驱动的算法提供支持,这些算法可以毫不费力地运行,以持续保持意识并提醒船员注意任何危险这尤其表现在夜间人类视觉无法发挥作用的情况。”

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具有AI 界面的商船(左)和运输船(右)的视图。

据了解,该AI导航和防撞系统的相机单元将昼夜拍摄以自动识别船只和目标物,并测量到货船的距离,然后从导航设备获得的信息,包括船舶名称、距离和船舶最接近目标的时间,可以叠加并以集成方式显示到平板电脑或触摸屏显示器上。

此外,Orca AI方面介绍,该技术还可以独立识别未被雷达捕获且未配备AIS的小型渔船和小型标记物,它测量船舶到这些目标物的距离,并通知值班船员发生碰撞的危险。

Orca AI首席执行官兼联合创始人AIYarden Gross 说:

“通过采用自动船舶目标识别系统并采用技术,我们可以创建一个互联的海运业,通过立即识别风险来保护船员和货物。不久之后,世界各大洋就会看到许多实施人工智能识别软件的自动化船只。”

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NYK自动船舶安装的AI目标识别系统

NYK Line旗下拥有近800 艘船,包括邮轮、集装箱船和油轮,“我们可能在几年后将AI导航扩展到整个货运集装箱船队,不久之后,我们可以看到世界各地繁忙水域都有安装了AI识别软件的自动化船只”

而就在前不久,NYK陆上无人船舶监控中心首次对外曝光,该中心位于日本千叶市,由造船、航运、电信和保险等30家公司联合体建设,可远程监控无人船。

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无人船遥控

据悉,该陆上无人船舶监控中心监控自动识别系统(AIS)数据、事故和天气等各种信息,并使用船舶发动机相关数据来预测异常情况。有轮机长和船长驻扎在陆地支援中心,当发现异常时,可以使用安装在船上的多个摄像头发送的图像和AIS等数据进行远程操作。

该中心的目标是到2025年实现全面商业化,明年2月,将在沿海拥堵水域利用船舶自动操纵技术首次对集装箱船进行长距离示范航行。

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在示范实验中,749GT集装箱船“朱雀”号将安装配备无人操作系统,通过自动操作,在东京湾和伊势湾(390公里)的拥挤海域之间往返航行。

业界认为

不可否认,新技术是柄“双刃剑”,会对船员就业造成威胁,但当前航运业确实面临着众多挑战,船员疲劳、失误,以及海盗等问题,我们需要构建一个互联互通的海运业,不断提高航运安全性,以维持全球贸易和保护海洋环境,同时也保障船员安全。

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