据《福布斯》网站报道，劳斯莱斯和谷歌达成新的合作协议，双方将利用先进的机器学习算法，开发更智能和具有自学能力的船舶。这意味着劳斯莱斯距离实现其完全无人驾驶轮船2020年下水的目标又近了一步。

劳斯莱斯本月宣布，它将在一系列应用中使用谷歌的云机器学习引擎，目标是提高目前船舶的安全性和运行效率，以及开发未来的船舶。

最初，谷歌云机器学习引擎将被用来进一步训练船舶图像识别系统使用的人工智能算法。船舶图像识别系统能识别、追踪船舶在海上航行时遇到的各种物体，并根据它们构成的威胁进行分类。

《福布斯》撰稿人伯纳斯·马尔(Bernard Marr)向劳斯莱斯船舶自动化副总裁卡诺·滕诺沃(KarnoTenovuo)咨询了这一问题，与自动驾驶汽车相比，自动驾驶船舶可能是个相对简单的挑战?毕竟，大多数情况下船舶并非沿一条直线行驶，面对的交通流量也要少得多。他迅速指出了他的错误所在。

滕诺沃说，“典型汽车人工智能系统的目标是取代一个人——司机——而一艘典型的货船有逾20名船员，人工智能系统需要完成所有由这些船员完成的工作。在许多方面，自动驾驶船舶面临的复杂性，可能高于自动驾驶汽车。

他表示，“在自动驾驶汽车中，人工智能系统需要完成的任务包括导航和观察——计算机视觉。但对于自动驾驶船舶，人工智能系统必须关注船上系统的运行，以及船舶在完成的其他使命。在发动机室，人工智能系统必须能管理动力系统运行情况。”

“在甲板上，人工智能需要完成货物装卸、确保运输货物的安全等任务，因此船舶需要完全不同的控制系统、计算机视觉和机器人技术。”

《福布斯》表示，最初，劳斯莱斯在其未来船舶上部署的机器学习算法，将与目前谷歌语音和图片搜索应用的基于神经网络的软件相同。这意味着用来在海上搜索影响船舶安全的危险物体的系统，已经被每天用来完成相似任务的数百万人进行训练，例如寻找船舶在海上航行时可能遇到的物体和危险物的图片。

它们的学习能力，将被辅以劳斯莱斯利用船舶上相机、传感器和扫描装置生成的海量数据。基于云的方法意味着，在全球各地行驶的船舶和岸基控制中心都可以上传和分享数据。