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      正在閱讀:行業分析|AI在航運業的應用展望與風險

      行業分析|AI在航運業的應用展望與風險

      2024-04-01 11:14:01來源:“船舶技術法規研究中心”微信公眾號 關鍵詞:AI航運業閱讀量:23006

      導讀:AI可以運用在航運業相關的無人船舶駕駛、航線優化、船舶保養計劃的設計、貨物管理、物流管理優化、港口運營管理、通訊和導航服務、市場預測等方面,可以預見,在不久的未來,AI在航運業將承擔更加重要的作用。
        2022年11月30日,美國開放人工智能研究中心(Open AI)推出生成式語言模型Chat GPT。2024年2月27日,Open AI推出人工智能文生視頻大模型Sora,用戶只需要對著Sora說出想法和需求,就能生成自己想要的視頻,Sora的發布意味著生成式模型在垂直、具體場景的直接應用,場景越具體、越垂直,產生的內容越能滿足用戶需求。生成式大模型技術為代表的人工智能(以下簡稱:AI)展現出的超凡能力,有望徹底改變傳統行業,引起了各個行業對AI應用的的討論與思考。
       
        AI之所以能夠從傳統的計算機軟件中脫穎而出,是因為他具備學習和適應任務的能力,能夠通過分析搜索歷史記錄、市場消費趨勢和購物者的消費習慣,給與個性化的建議,從而提升了行業的效能。麥肯錫公司將AI定義為:人工智能是一種通過使用機器來執行與人類大腦相類似的認知功能的能力,比如感知、推理、學習、與環境互動、解決問題,甚至鍛煉創造力。2024年2月,BRITANNIA P&I發表了一篇名為THE USE OF AI IN SHIPPING的文章,嘗試對AI在航運業的應用進行了展望。
       
        STEM科學在大眾的印象當中AI對航運業的影響有限,實際上,就當前的技術而言,AI可以運用在航運業相關的無人船舶駕駛、航線優化、船舶保養計劃的設計、貨物管理、物流管理優化、港口運營管理、通訊和導航服務、市場預測等方面,可以預見,在不久的未來,AI在航運業將承擔更加重要的作用,舉例如下:
       
        01
       
        安全行為分析
       
        當前船舶均設置有CCTV監控系統,可以通過AI分析數以千計的監控數據,分析辨別出船上需要改進的事項,比如:船員在甲板工作是否遵守了相關的工作程序,有無穿戴適當的防護設施。通過AI的分析可以有效的提高船上的安全文化,并給出針對性的安全建議。
       
        02
       
        船舶避碰
       
        通過安裝紅外線、攝像頭、雷達及船舶駕駛臺現有的設備等設備,AI可以對船舶航行區域的水域環境進行無差別監測,并結合操作駕駛員的年齡、駕駛習慣提供具體的航行建議,從一定程度上減輕駕駛員的工作負擔和人為失誤。
       
        03
       
        火災探測
       
        當前船舶火災探測依賴與船舶安裝的火災探測報警裝置,一旦船舶環境溫度或者煙霧濃度超過了閾值,便觸發報警,顯然這種報警沒有預見性。而基于AI的火災探測系統,可以通過實時觀測現場攝像頭傳遞過來的景象,對火災進行監控,同時AI可以通過對歷史上火災發生的環境進行模擬,對潛在發生火災的可能性進行高精度的預測,從而最大限度的保證船員和船舶的安全。
       
        04
       
        航路優化
       
        AI可以實時采集海況、洋流及天氣信息,并根據船舶的性能和工況,設計出最佳的航行路線,從而達到節省燃料、減少碳排放的目的。
       
        05
       
        貨物管理
       
        集裝箱危險貨物的瞞報和誤報是導致集裝箱船舶失火的重要誘因之一,AI可以通過對貨物單證、集裝箱重量、尺寸及物流信息進行比對,并判斷出瞞報和誤報的危險貨物,為相關人員的監管提供參考。
       
        當然任何事物都有兩面性,AI的引入航運業帶來諸多便利的同時,也會帶來諸多問題,舉例如下:
       
        01
       
        網絡安全問題
       
        網絡安全問題是AI引入最易面臨的問題之一,AI系統一旦遭受攻擊,將導致系統的癱瘓或者給出錯誤的建議,航運公司應加強網絡安全的管理,并設計應急預案,以防針對AI設定的網絡攻擊。
       
        02
       
        數據安全問題
       
        AI的精確判斷依賴于數據的準確和反復的訓練, 因此確保AI獲取數據的可靠,對于訓練出安全可靠的大模型至關重要,這就要求AI開發方對數據進行嚴格篩選,確保數據的準確性。
       
        03
       
        隱私問題
       
        AI的訓練和培養需要輸入大量的實時數據,這也意味著需要通過攝像機采集船舶的實時數據,船員的某些隱私數據將不可避免的會上傳到服務器,這就要求在數據采集中,恰當的處理個人隱私和人工智能數據的關系,以確保數據的采集滿足法律和安全的要求。
       
        實際上,AI的發展尚處于起步階段,但所展現超能力卻震驚的相關行業,其全部潛力尚不可預知。但很顯然AI的發展將是不可阻擋的一個趨勢,航運業也必將被攜裹進這一場變革之中,AI的發展將對航運業的人工、技術、成本及潛在風險帶來一些列挑戰,但無論如何,我們別無選擇,只能選擇擁抱這種創新性技術。
       
        以文章僅代表作者個人觀點
       
        供稿 | 李偉
       
        編輯 | 劉宇飛
       
        校核 | 沈家強 董貽意 李東林
       
        原標題:AI在航運業的應用展望與風險
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