左冬良用保密郵箱給 發(fā)了個需求郵件，說一下關(guān)于人工智能無人艦隊的需求，人工智能是個吸金收智的行業(yè)，現(xiàn)在只要有點靠譜的項目就吸引到大量的投資就能高薪招收各路人才，采購到更好的設(shè)備，有些公司能夠采購了幾萬片高端顯卡做學(xué)習(xí)跑人工智能，所以很多軍方項目就是做了應(yīng)用設(shè)想，最好完成工作交給地方公司效果更高，

    星湖公司也得到國家人工智能大基金的投資，而且冬良的信息是他們也只是接受過這么一筆投資，不像其他公司那樣股東一大堆，很多資金都是說不清楚的，讓海軍方面和他們合作還是比較放心的。

    從技術(shù)角度來說由于船上的電羅經(jīng)采用,在60年代就出現(xiàn)了機(jī)電式的自動舵，就是自動駕駛系統(tǒng)，,由人工設(shè)定航向,在航行過程中首尾線偏移設(shè)定航線,電羅經(jīng)檢測到偏差值后控制舵轉(zhuǎn)向,恢復(fù)到設(shè)定航向上,從80年代開始隨著電子技術(shù)發(fā)展出現(xiàn)了將電子海圖導(dǎo)航雷達(dá),接入了自動舵系統(tǒng),稱為APA系統(tǒng),能夠自動標(biāo)繪航跡與避讓,但這套自動駕駛系統(tǒng)是不允許在狹窄水道航行,靠離碼頭使用,需要轉(zhuǎn)為人工操作模式,這點與車輛自動駕駛不允許上路不同,在非復(fù)雜海情下是可以使用自動駕駛狀態(tài)。

    在發(fā)展到的無人船舶會有更高的技術(shù)性能,要做到的功能包括：

    人工智能航行：包括航線規(guī)劃,自動駕駛與避碰,停泊，輪機(jī)及燃料管理，航行數(shù)據(jù)記錄與監(jiān)控，航行設(shè)備雷達(dá) GPS 聲納紅外熱像儀攝像機(jī)激光測距機(jī)自動海圖景深攝像機(jī)信息融合，要素復(fù)雜海域航行, 避碰規(guī)則學(xué)習(xí),陸地模型建模，無GPS的自主航行

    人工智能海情感知：海上航行容易出現(xiàn)問題是由于風(fēng)暴海霧造成觀測困難，人工智能提升了海情態(tài)勢的感知能力，雷達(dá)可以獲得全景的交通圖像除了所有運(yùn)動目標(biāo)還包括靜止目標(biāo)AIS為被動接收信息完善的信息，使得船舶駕駛者可以把有限的精力放到關(guān)鍵的場景,做到船舶能夠順利航行.對于船舶駕駛來說人工智能在復(fù)雜水域條件下是作為助航使用,在大洋航行狀態(tài)可以完全代替人的工作.由于船舶噸位不同,船舶駕駛的規(guī)則也不相同,除了技術(shù)開發(fā)上的挑戰(zhàn),更多是法律與行業(yè)規(guī)則來的挑戰(zhàn),IMO國際海事組織權(quán)利強(qiáng)大,交通法規(guī)各個國家都不一樣,但海事法規(guī)全世界是一個標(biāo)準(zhǔn),而且也形成了一個利益鏈,而AI智能與汽車相比就是允許有條件的使用

    人工智能節(jié)能：在大洋航行時,能夠節(jié)約燃料,有非常高的經(jīng)濟(jì)價值,船舶計劃航線是與實際航線由于受到風(fēng)浪潮流的影響很難重合,通常自動舵的是通過電羅經(jīng)檢測船航向變化，但這種變化是在船身改變之后，然后用舵反壓，由于船身質(zhì)量較大，一旦發(fā)生航向變化后有非常大的慣性，結(jié)果導(dǎo)致船在計劃航線的左右兩端呈S型航跡，如果在有經(jīng)驗較豐富的舵手操舵情況下，可以預(yù)先感知風(fēng)浪潮流變化，可以做到預(yù)壓舵保持航向的穩(wěn)定，但由于人工操舵消耗體力很大，而且每個人水準(zhǔn)不一樣，人工智能就是通過多海面情況的建模，實時計算出最佳用舵時機(jī)與用舵角度。

    無人駕駛船舶是全世界都在搞，尤其是那些海洋形國家更是投入很大精力做開發(fā)，在2020年IBM通過整合 IBM 的 AI 技術(shù)、云技術(shù)及邊緣計算技術(shù)，讓五月花號自主駕駛船（MAS）具備在地球上那些最具挑戰(zhàn)的環(huán)境下自主航行的能力。”并在當(dāng)年進(jìn)行了五月花號自主駕駛船（MAS）自主導(dǎo)航橫跨大西洋的新“AI 船長”出海試航，目的是評估“AI 船長“能否利用攝像頭、AI 和邊緣計算系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航，安全繞過其它船只、浮標(biāo)和可能遇到的其它海洋障礙物。

    五月花號團(tuán)隊借助安裝在英國普利茅斯海峽的攝像頭以及開源數(shù)據(jù)庫收集了上百萬張航海圖像，用以持續(xù)訓(xùn)練五月花號自主駕駛船（MAS）的 AI 模型。為滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的處理需求，該團(tuán)隊使用了搭載 IBM Powe

    9 CPU 和 NVIDIA V100 Te

    so

    Co

    e GPU 的 IBM Powe

    AC922，這也是全球最智能的 AI 超級計算機(jī)所采用的技術(shù)。如今，借助 IBM 的計算機(jī)視覺技術(shù)，五月花號的“AI 船長”應(yīng)該能夠獨立地探測和分類船舶、浮標(biāo)類障礙以及陸地、防波堤和殘骸等其它障礙。并遵循《國際海上避碰規(guī)則》（COLREG） 以及《國際海上生命安全公約》（SOLAS），但最后測試是失敗的，總結(jié)的原因是算法有問題，收集的學(xué)習(xí)資料不足等等………

    但根本原因是項目管理的問題，不是什么技術(shù)問題，開船的人不懂人工智能，做人工智能的不知道船是怎么開的。海情智能感知系統(tǒng)對人工智能技術(shù)挑戰(zhàn)最大的

    在晴天海面上光線非常強(qiáng)烈，水面會形成強(qiáng)烈的反光海浪反光，有浪的時候是波光粼粼，煞是好看，但是對于傳感器來說，往往就分不清波浪和目標(biāo)了，就通常說的“晃眼睛”根本看不清楚東西，目標(biāo)會被強(qiáng)烈的陽光遮蔽，星湖公司的解決方案是毫米波雷達(dá)+攝像機(jī)，后面加載了一大堆算法

    背景疊加，就是讓目標(biāo)至于山頭前面，這種海情特別麻煩，這種情況是在近岸島嶼山地的背景噪聲強(qiáng)烈，往往會掩蓋掉目標(biāo)的真實信號，1982年的英阿馬島戰(zhàn)爭就出過這個事情，當(dāng)時海狼的雷達(dá)收到的瀕海山峰的干擾，不能跟蹤目標(biāo)，導(dǎo)致海狼防空導(dǎo)（彈）不能發(fā)射，讓阿根廷攻擊機(jī)鉆了空子，在這種條件下毫米波雷達(dá)往往也容易干擾，對于這個問題，是通過電子海圖，定位后剔除背景山峰后，用攝像機(jī)和毫米雷達(dá)捕捉處理。，

    海浪反光，有浪的時候是波光粼粼，煞是好看，但是對于傳感器來說，往往就分不清波浪和目標(biāo)了，更大的浪都當(dāng)成了船去跟蹤了，因為浪頭太多，數(shù)據(jù)量太大，很多最后都死了機(jī)，

    鏡像：沒有浪的時候海面是個鏡子，水面會對目標(biāo)的鏡像，就是目標(biāo)在水面的倒影，也當(dāng)成了船識別，一個變成兩個，照樣跟蹤。

    霧氣：林曾經(jīng)看到過很多去霧氣的算法，有通過圖像增強(qiáng)實現(xiàn)的，有通過補(bǔ)償圖像損失來得到圖像的，的是沒有見過海上霧的大小，船頭看不到船尾，再好的算法有啥用！

    船舶數(shù)據(jù)集，星湖公司一開始也是大量搜集照片，但后來他們發(fā)現(xiàn)由于海船的與場景比較特別，就搞了一套快速的數(shù)據(jù)集建立方法，還申請了專利。

    這些問題本來都是沒有預(yù)料到大坑，星湖公司也是爭氣，自己買了一條55尺的雙體帆船做實驗船，當(dāng)時頂著很大資金和輿論壓力，好在有海事部門和航運(yùn)公司的支持終于出了成果。

    #AIS（Automatic ide

    tificatio

    System 船舶自動識別系統(tǒng)）是一種船載廣播應(yīng)答系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)，船舶能夠在VHF公用無線信道上向附近的船舶和岸上主管機(jī)關(guān)持續(xù)發(fā)送其身份，位置，航向，航速和其他數(shù)據(jù)。