罗罗联手谷歌，开发智能船舶感知技术

近日，罗尔斯-罗伊斯宣布与谷歌在瑞典签署一项关于开发智能感知技术的合作协议。罗尔斯-罗伊斯将利用谷歌云机器学习引擎，进一步训练其基于人工智能的分类系统，用于探测、识别和跟踪船舶在海上可能遇到的各种物体，用以提升现有船舶的安全性。


通过结合大量传感器数据以及自动识别系统和雷达等现有船舶系统提供的信息，智能感知系统将提升船舶的安全性、方便性和作业效率，让船员更加全面地了解船舶周围环境。罗尔斯-罗伊斯船舶智能高级副总裁Karno Tenovuo表示：“智能感知系统不仅有助于为无人驾驶船舶的未来创造条件，还能为海事企业立即带来效益，提升船舶和船员的作业安全和效率。通过与谷歌云合作，我们可以让这些系统变得更快更好，以保障安全。”

与图像和语音搜索等诸多谷歌产品一样，谷歌云机器学习引擎也采用基于神经网络的机器智能软件。机器学习是一套算法、工具和技术，能够模拟人类学习来解决具体问题。机器学习方法用于分析现有数据集，旨在学习识别数据训练模式，对以前未见的数据做出预测。数据集越大，模型能够识别的模式就越复杂，预测也越准确。如今，经过充分训练的机器学习模型能够比人类更快更好地进行预测分析。

罗尔斯-罗伊斯将使用谷歌云软件来创建定制机器学习模型，以更好阐释其创建的大型和多样化船舶数据集。罗尔斯-罗伊斯还将利用自身在船舶领域的专长来准备数据，训练模型，确保数据的相关性和充足数量，以建立数据的统计学意义。作为机器学习过程的一部分，模型的预测能力将在实际船舶应用中进行评估，从而得到进一步优化。而通过云软件的应用，这些模型可以在世界任何地方开发和即时使用，用户可达数千人，从而实现大量（太字节）数据训练。随着无人驾驶船舶的普及，这一点将变得至关重要。

据介绍，从更长远的角度出发，罗尔斯-罗伊斯和谷歌有意在无监督和多模态学习方面开展联合研究。两家公司还将测试语音识别与合成是否能够成为船舶应用中切实可行的人机界面解决方案。双方还将利用谷歌TensorFlow等开源机器智能软件库，优化船舶上本地神经网络的计算性能。

来源：中国船舶报 记者 王孙