船舶船舶技术：从自动化到自主化
随着人工智能、大数据、物联网等前沿技术与传统船舶的深度融合 ， 船舶技术由自动化向自主化方向“进化” ， 船舶自主化技术的应用将引发船舶行业的技术革命 ， 为船舶技术的发展带来新的机遇与挑战 。 同时 ， 船舶自主化技术是一门新兴技术 ， 产品规范、技术标准、法律法规等方面尚未成熟 ， 而自动化技术在船舶领域已经有了几十年的应用经验 ， 技术及配套体系相对完善 ， 船舶自主化技术在发展过程中即借鉴了船舶自动化技术的应用经验 ， 又呈现出独特的技术发展路径 ， 两种技术即深度融合又全面颠覆 。 因此 ， 理解船舶自主化技术与自动化技术的区别 ， 成为制定船舶自主化技术发展路径的关键 。
国际海事组织(IMO)在海安会(MSC)第99次会议上分别对船舶自主化和自动化系统进行了定义：
船舶自主化系统即系统使用人工智能或计算机程序独立于人员的监督和控制对船舶功能进行管理和控制 。
船舶自动化系统即在人员的监管下 ， 系统提供决策支持和/或执行船舶功能 。
在船舶自主化系统定义中 ， 人工智能是实现系统自主化的核心技术 ， 这一定义与我国船舶智能化的定义基本相同 ， 或者可以理解为船舶智能化是自主化的应用形式之一 。 从IMO对船舶自主化和自动化系统的定义来看 ， 自主化与自动化系统最大区别在于是否需要人员在控制环路中发挥作用 。 为了更好的理解自主化与自动化的区别 ， 需要从这两种技术的工作原理进行分析 ， 自动化和自主化系统的工作原理如图1所示：
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图1 自动化和自主化的工作原理
【船舶船舶技术：从自动化到自主化】自动化系统工作原理的核心是外部触发输入必须处于预设的边界条件之内 ， 才能进行判断 ， 从而执行相应的功能指令 。 在相同的边界条件下 ， 功能指令的执行相同 。 从本质来看 ， 自动化系统主要依靠人类经验 ， 并转化为边界条件在系统中进行预设 。 因此 ， 自动化功能的实现受限于人类特殊经验、预设边界条件数量和运算执行速度等因素 。 当系统功能较为复杂时 ， 使用自动化技术无法覆盖所有工作场景 ， 需要人员在其控制环路进行监控 ， 避免未知风险的发生 。 自主化系统一般不进行边界条件的预设 ， 主要使用人工智能技术 ， 依靠机器学习的经验 ， 结合外部触发输入及其他条件的态势感知进行机器判断 ， 生成相应的执行指令 ， 执行指令具有不可预测的特点 。 自主化功能的实现主要受限于算法质量、运算速度和训练库范围等因素 。 由于人工智能算法发展缓慢 ， 现阶段系统实现完全自主化还比较困难 。 从自动化和自主化的工作原理来看 ， 两者功能实现有着本质的不同 ， 随着核心处理器技术的高速发展 ， 芯片的处理速度和运算能力显著提高 ， 应用自动化技术可以预设的边界条件不断增多 ， 覆盖场景不断扩大 ， 自动化系统在人员在环的情况下 ， 是可以实现一些简单的自主化功能 ， 如辅助决策系统等 。 但是在复杂自主化系统领域 ， 自动化技术无法实现完全自主功能 ， 如与航行安全、环保及保障相关的自主化系统 。
现阶段 ， 自动化还是船舶控制系统的主流应用技术 。 在降低船员劳动强度、减少船舶配员、提高船舶运营安全等需求的驱动下 ， 船舶技术开始由自动化向自主化进行过渡 。 船舶自主化技术的应用核心是使用机器等效替代人员对船舶功能进行控制 。 因此 ， 要从理解人类控制行为的角度来探讨船舶自主化技术的发展思路 。 人类对于特定事件的处理流程如图2所示：
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图2 人类对于特定事件的处理流程
态势感知：通过学习经验及推理经验进行信息收集、筛选、多信源融合的过程 。
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