繼無人車後，谷歌開始協助勞斯萊斯來訓練他們的自動駕駛輪船AI系統

谷歌各種產品背後的神經網路現在有了新的應用——勞斯萊斯目前正在與谷歌合作研發分析輪船周圍情況的 AI 系統，我們離自動駕駛輪船的誕生又近了一步。

圖 | 谷歌雲的 AI 服務

兩家公司簽署的合作協議顯示，勞斯萊斯將使用谷歌雲服務中的機器學習引擎訓練一套 AI 分類檢測系統，該系統可以檢測、識別，並追蹤輪船在行駛過程中遇到的各種物體。

該技術（系統）將成為自動駕駛輪船的核心，因為像雷達和自動識別系統（AIS）等傳統技術，無法做到檢測和識別輪船四周的所有物體。比如說輪船附近有一艘皮艇，因為其體積較小，所以並不會出現在雷達上，同時因為無法裝備傳輸自動識別數據的設備，所以也不會被自動識別系統捕捉到。面對這種情況，目前只人們能依靠船員在瞭望台或甲板上全天候監視。

圖 | AIS 系統上顯示的船隻信息（來源：WIKIPEDIA）

谷歌雲機器學習引擎使用了一套以神經網路為基礎的智能軟體，谷歌提供的其他服務和產品也使用了該軟體，例如圖片和聲音搜索引擎。

結合新的 AI 系統和現有的船身攝像頭，人工瞭望的準確度將大大提高，並且有望在將來完全代替人類進行瞭望和監視任務。對於輪船的完全自動駕駛技術來說，分類檢測系統是不可或缺的核心模塊。

勞斯萊斯智能輪船部門的高級副總裁 Karno Tenovuo 表示，「雖然使用智能檢測系統的自動駕駛技術離我們還比較遙遠，但是這套系統現在海事業務上大展身手，幫助貨船和船員更安全，更有效率地工作。藉助谷歌雲服務，我們的系統會變得更快更強，從而拯救更多生命。」

從長期發展角度來看，勞斯萊斯和谷歌打算聯手研究非監督的多模態機器學習模型。兩家公司還計劃探索「語音識別和合成」運用在海事產業中的可行性和應用前景。

他們還將使用谷歌的開源機器學習庫 TensorFlow，進行船上本地神經網路的演算法優化。

圖 | 谷歌開源機器學習庫 TensorFlow

勞斯萊斯表示，這一套智能檢測系統將會「給船員提供更精準的船身周圍信息，從而讓輪船更安全，操作起來更高效。」

這套系統將融合現有輪船的檢測技術（雷達和 AIS）和船身感測器的數據，並且還會參考其他渠道的數據，比如全球資料庫中的信息。

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