航运业的演变与增长
纵观人类历史，文明一直依赖水路交通来旅行、贸易和入侵。考古学家可以将船只的使用追溯到数千年前，间接证据表明早在公元前 9500 年就已使用船只，远早于通常被认为是世界上最古老已知独木舟的佩瑟独木舟。
导航知识和造船技术随着时间的推移稳步进步；我们今天看到的运送人员和货物的巨大船舶是其祖先非凡的演变。
在集装箱船领域，直到 20 世纪 50 年代，第一艘商业上成功的船只才完成其首航。名为理想 X 号，它是一艘由 Malcom McLean 拥有的 T2 型油轮，在新泽西州纽瓦克和休斯顿之间运输了 58 个集装箱。相比之下，今天最大的集装箱船HMM 阿尔赫西拉斯号可承载多达 24,000 个标准箱（TEU）。
航运业，字面意义上来说，是一门大生意。从货币价值来看，预计 9000 亿美元的航运物流行业到 2023 年的价值将超过 2 万亿美元，这一增长得益于越来越高效的船舶利用尖端创新。
例如，到 2025 年，全球电动船舶市场价值将达到 84 亿美元，到本十年末将上升至 156 亿美元。
与此同时，海事数据分析的需求预计将从 2019 年的 8.95 亿美元增加到 2027 年的 18 亿美元以上。无论你看哪里，技术都在推动大型船舶的价值上升。
人工智能——一股不可阻挡的浪潮？
船舶技术创新的一个方面是正在掀起波澜的人工智能（AI）。
定义为机器或计算机控制的机器人执行通常需要人类智能和判断力的任务的能力，AI 在大型船舶上的应用案例越来越多。
燃料是航运公司最大的成本之一。对于瑞典航运巨头 Stena Line 而言，它占所有运营成本的 20%。因此，帮助减少燃料消耗的创新已成为主要优先事项。
Stena 也是世界上最大的渡轮运营商之一，正在其一艘从哥德堡夜间航行至德国基尔港的船上试验使用 AI 技术。
与日立合作，Stena Fuel Pilot 可以预测最节能的船舶操作方式，并协助船上船长和船员降低燃料消耗。来自Stena Scandinavica每航次燃油消耗减少 2-3%，这一结果促使 Stena 将其 AI 助手部署到其全部 37 艘船舶的船队中。
Niklas Kapare，M/S Skåne号的船长，已 firsthand 使用了该技术。他评论道：“我们可以看到它正在发挥作用，尽管我们需要继续调整它以改善结果。作为船长，我可以很好地掌握风、流和 squat（船体下沉）等多个因素，并获得使用正确功率和发动机数量以降低燃油消耗的辅助。”
AI 在船舶上的另一个重要用例是导航。结合先进的跟踪软件和物联网连接，这些系统可用于分析多种导航场景。
Stena 再次在此方面领先，通过其 AI Captain 解决方案实现。该方案能够在航行过程中接收到可能预示问题的信息时重新计算航线。这些问题可能就在眼前，而这里正是 AI 驱动的图像识别技术发挥作用的领域。
一个实际应用的例子是中国科技公司商汤科技与日本航运公司日本邮船之间的合作。商汤科技的系统利用超高分辨率摄像头和图形处理单元自动识别船舶周围区域的船只，旨在防止集装箱船和邮轮等大型船只与小型船只发生碰撞。当能见度不佳时，该解决方案还能向船员发出其他危险警报。
然而，AI 的影响不仅限于船上。行业也可以从更高效的码头运营中受益，AI 已在多个领域进行试验，如集装箱搬运、甲板系统、闸口流量预测和船舶积载。
根据 Navis 在 2019 年底的一项研究，88% 的受访者表示，自动化决策对于码头未来的创新将非常重要，甚至极其重要。
Navis 首席战略官 Andy Barrons 当时表示：“就在短短几年前，只有少数客户愿意接受自动化或其他旨在使集装箱码头更智能、更安全、更可持续的颠覆性技术的理念。”
“这项调查展示了行业在利用技术以正确方式自动化码头内决策方面所取得的进展——以及将继续取得的进展。我们坚信，自动化和 AI 的使用是我们的未来，并将继续支持我们的当前和未来客户踏上这条关键路径。”
完全自主的未来？
但 AI 技术在船舶运作及更广泛行业中的嵌入程度究竟会达到什么水平？
这是一个非常难以回答的问题，但有迹象表明，我们才刚刚开启 AI 在航运业旅程的序幕。
Yara Birkeland是一艘零排放且完全自主的 120 TEU 集装箱船，目前正处于建造阶段，即将下水。2020 年 11 月底，该船从挪威造船厂 Vard Brattvåg移交给 Yara，在那里正在进行集装箱装载和稳定性测试，随后将被驶往霍滕的一个港口和测试区域进行进一步准备。
此外，欧盟通过其“地平线 2020"研究与创新计划资助了一个为期三年的项目，旨在创建由自动化港口服务连接的贸易航线，并由自主船舶使用。
先进、高效和绿色多式联运系统（AEGIS）倡议预计将于 2023 年 5 月完成，符合欧盟加速推动公路运输量向铁路和水路运输转移的计划。虽然该项目主要针对小型船舶和短途海运操作，但如果被证明是一个成功的举措，其更广泛的影响可能是巨大的。
然而，与自动化船舶相关的一个障碍是成本。
所需技术的庞大程度（至少在现阶段）意味着许多船舶运营商，尤其是拥有大型船舶的运营商，不会很快考虑全面转换整个船队的可能性。例如，Yara Birkeland的成本估计约为 2500 万美元——是同尺寸传统集装箱船的三倍。
虽然 AI 已被证明能在各种用例中带来可观的经济节约、运营效率提升和安全效益，但在我们看到无人巨轮在我们的海域航行之前，可能还需要一段时间。