人工智能与航运业

随着人工智能（AI）越来越多地应用于各行各业，这种技术对航运业的影响也越来越广泛以及深远，尤其在提高效率、安全性和环境保护方面。然而，与其他变革性技术一样，人工智能带来好处的同时，也将带来挑战。

首先，什么是人工智能？ 

了解什么是人工智能以及它具有哪些功能非常重要。全球管理咨询公司麦肯锡将它定义为：“人工智能是一种机器学习的能力，能够执行与人类思维相关的认知功能，例如感知、推理、学习、与环境交互、解决问题，甚至发挥创造力”。 

人工智能之所以从传统计算机软件中脱颖而出，是因为它具有学习和适应任务的能力，人工智能随着对任务的熟悉可以提高其输出能力，是一个功能非常强大的工具。因此，零售业和电子商务行业经常利用人工智能来增强客户体验，人工智能通过分析客户过去的购买记录和客户在互联网搜索历史记录来预测消费者的购买模式，从而实现个性化推荐，提升客户体验。

人工智能在航运业可以应用在哪些地方？

如果您询问互联网上的聊天机器人，人工智能在航运业可以有哪些的应用，可能会得到以下答案：

• 船舶自动驾驶

• 航线优化

• 船舶的预测性维护

• 货物管理

• 供应链和物流优化

• 船舶的安全与保障

• 环境监测

• 港口运营

• 培训和协助船员

• 船舶通信和导航系统

• 海关与合规

• 航运市场分析

根据上述信息，我们可以看到人工智能在航运业大有可为，包括提高运营效率、加强安全方面的保障、保护环境和战略决策等等方面。与此同时，我们也要了解人工智能的局限性，更好地使用这个工具。

船舶上的人工智能应用

多家航运公司已经开始引入人工智能，包括以下方面。

监测行为

人工智能可以进行基于行为的安全监测，也叫做视觉平台，人们使用人工智能来分析来自船上闭路电视的数千小时的视频，以便实时识别关键的安全事件，为用户持续监测船员在船上的活动和行为。例如，人工智能监控驾驶台的人员配置是否符合法规和公司程序，或者个人防护装备(PPE) 的使用是否正确。人工智能帮助船东加强对船上安全习惯的了解和评估，促进船东与船员及船队分享见解和提出指导意见。

避免碰撞

船上设有摄像机、热成像仪、驾驶台导航设备和其他传感器等等，可主动监控船舶周围环境，以识别潜在危险。人工智能处理收集的数据并向值班人员提供实时意见和建议。人工智能还可以帮助船员确定目标优先级、减少工作量并最大限度地减少人为错误。

火灾探测

传统的火灾探测系统依靠预定义的阈值来激活警报，例如热量、烟雾或可见火焰。而基于人工智能的火灾探测系统则分析来自船上数个摄像头的实时视频输入，以便帮助船员在烟雾或火焰变得明显之前检测到潜在的火灾危险。此外，基于人工智能的火灾探测系统可以从以前的事件中学习，使系统能够接受“训练”以识别与火灾相关的特定模式。随着时间的推移，这种机器学习过程可以提高火灾早期探测的准确性，为船舶及其船员提供更好的保护。

优化航线

关于航线的优化，变量通常涉及天气、海流和海况等等，利用这些信息，人工智能通过计算给出最经济、最环保的路线，从而减少燃料消耗并协助减少排放。

货物误报

近年来，集装箱内危险品误报导致火灾的事故频发，人工智能可以通过交叉引用货物文件、重量、集装箱尺寸等来分析大量数据，并识别可能错误申报货物的集装箱，那么工作人员可以对此类货物在装载前进行仔细检查，以防止出现严重的火灾事故。

实施人工智能的潜在风险

虽然人工智能的好处众多，但它也带来了挑战和限制。因此，船东必须进行尽职调查，以确保人工智能的实施符合其特定需求和运营需要，同时还要考虑成本方面的因素。通常需要考虑方面包括：

网络安全

公司应审查现有的网络安全措施和程序，以防止因引入人工智能而造成潜在的危害。如有必要，应实施更新的应急计划以应对人工智能相关的网络攻击。

提供可靠的数据

人工智能持续学习的能力在很大程度上依赖于准确和全面的数据来进行精确的预测和决策。使用者需要确保人工智能能够得到可靠的数据，以便获得可靠的输出结果。

避免过度依赖

值得注意的是，人工智能系统不会强制要求船上配备，只能为船东作为补充工具而不是取代其他现有常规驾驶台设备。传统的避碰方法仍然必要，例如肉眼瞭望和使用雷达等等。船东必须避免过度依赖人工智能以防相关事故的发生。

培训

用户需要彻底了解如何使用人工智能并意识到其局限性。针对人工智能的初始培训应在受控环境中进行，让用户熟悉人工智能系统及它与其他设备的交互情况。如果进行船上培训，则需要进行全面的风险评估和制定详细的培训计划。

隐私

人工智能的实施不仅需要技术方面的考虑，还需要考虑道德方面的影响。许多人工智能系统依赖摄像机的信息输入，这可能会触及船员的隐私，因此，船东必须制定清晰透明的管理办法。此外，船东必须制定健全的程序来处理人工智能的信息，以保护相关人员的隐私并确保遵守相关法律法规。

人工智能预计会帮助航运业向更高效、更安全和可持续发展的方向迈进，但是在运用的过程中也带来了一系列的挑战，包括成本的控制、技术方面的难题，以及道德方面的考虑。希望人们可以在管控好风险的同时，最大程度地发挥人工智能的潜力。