人工智能E航海VTS

1、人工智能E航海VTS第1页汇 报 提 纲一、背景：人工智能二、E航海下VTS的演进方向三、信息“爆炸”四、人工智能的解决之道五、难题与展望第2页一、背景：人工智能第3页“人工智能”古老而又新潮学科人工智能是计算机科学一个分支，它企图了解智能实质，并生产出一个新能以人类智能相同方式做出反应智能机器人类智能本质尚不清楚，所以人工智能含义总是在不停改变人工智能迷惑在于：任何一个新“人工智能”应用被研发出来，就马上变得“不智能”了。自七十年代以来，“智能”定义多年来不停地被翻新。所以人工智能似乎永远是最新潮学科，其边界被不停地扩展。“学习-创造” 被认为是最新人工智能定义，正在主动突破中第4页Alph

2、a-Go 唤起了“人工智能”热潮3月13日，韩国首尔，围棋人机大战5局李世石Vs谷歌AlphaGo最终1：4李世石落败最终一项人类引认为豪智力游戏被人工智能征服第5页简明剖析Alpha-Go人工智能制胜法宝深度学习（ Deep Learning ）是Alpha-Go基础（积累经验）Alpha-Go学习了大量职业选手“棋谱”，学习了“经验”Alpha-Go使用了神经网络作为算法基础，简化了计算超强“残局”推演能力是Alpha-Go致胜利器（擅长推理）Alpha-Go有更多计算资源，能够比职业选手多算20步（李世石在和服务器阵列战斗） 结论：今天人工智能，已经学会怎样从大量历史数据中学习经验，并利

3、用自己计算优势进行推演，从而逐步地替换过去只有些人才能完成工作。第6页从Alpha-Go看怎样设计一个成功“人工智能”合理推理模型，介绍几个惯用：充分历史数据（最好没有不确定性）基于不确定历史数据推理，当前是基础数学领域前沿，也是人工智能技术主要瓶颈之一。充分计算资源概率模型近似模型Agent模型数学物理模型 推论：只要这些条件都具备，一个良好，靠近于乃至超越手动操作人工智能是能够实现。 疑问：海事管理服务需要人工智能吗？第7页二、E航海下VTS演进方向第8页E航海e航海出现2005年英国交通部首次提出e航海概念；同年11月，IALA在“全球船舶追踪”研讨会上再次提到e航海；七国提案2005年

4、，12月19日，美、日等7国联名提交向IMO MSC 81次会议提案，要求制定e航海战略概念初步形成2006年5月，IALA 16届大会首次正式提出E航海的概念；2007年IMO NAV 53次会议采用了IALA提出的e航海概念；第9页E航海第10页E航海下VTS职能转变VTS是数据交互中心AIS（LRIT、VDES）RADAR北斗监控VTS同时也是搜救协调中心。所以，全部船舶、海事相关数据都在逐步汇入VTS中心，使得VTS成为一个天然数据交互中心人工智能必须条件之一已经具备：充分先验数据第11页E航海下VTS职能转变VTS同时是船舶信息服务中心。监控（Monitor） 服务（Service）

5、尽管大数据驱动下，船舶到港预测、调度优化等功效并不一定只能依靠VTS；但基本安全服务，必定要依赖于VTS来实现，因为全局、高实时性信息只有VTS能够掌握。VTS在向VTMIS, Vessel Traffic Management Information System “船舶交通与管理信息系统”演进位置服务安全服务调度优化服务业内期待新一代VTMIS给每艘船个性化服务第12页E航海下VTS职能转变事态感知能力（Situation Awareness, SA）VTS应在管理信息系统基础上感知整体风险态势改变，从而提升服务能力第13页E航海下VTS职能转变VTS是船舶、岸基信息交互枢纽VTS提供包括

6、安全基本船舶管理信息服务VTS是区域安全态势分析引擎全能VTS，你准备好了吗？第14页三、“信息爆炸”第15页“信息爆炸”困局越来越灵敏雷达系统传统意义上认为，越灵敏雷达，所提供信息约真实，监管就越有效海事雷达也从脉冲裂缝雷达逐步走向固态雷达、连续波雷达，乃至相控阵列雷达。英国Kelvin Hughes S波段连续波雷达，代号SharpEye单T/R模块高达110W可跟踪5海里外 RCS仅0.5平方米目标同时跟踪能力 5000个问题一：这么多目标，哪些是船？还是浪？还是水面一块漂浮木头？问题二：假如是船，哪些值得我看？问题三：假如有些人知道怎么看，他经验怎样复制？第16页“信息爆炸”困局越来越

7、多跟踪系统，到底该看谁？AIS（LRIT、VDES）北斗监控信息数量 不等于 信息质量完全依靠人来做最终甄别信息系统，不是智能信息系统第17页“信息爆炸”困局（1）：不确定性信息“不可靠性”是固有属性，无法防止，从来不存在某个信息源是绝对可靠。我们重复要求AIS静态信息正确，但AIS错误又岂止静态信息？雷达跟踪有效性在内河从来不到50%，为何没人找厂家追责？全中国又有多少错误身份证？世界上又有多少本假护照？信息增多意义，是用来相互佐证佐证过程只能依靠人推理，或者：人工智能第18页“信息爆炸”困局（2）：不确定性信息“不可靠性”是固有属性，无法防止，从来不存在某个信息源是绝对可靠。我们重复要求A

8、IS静态信息正确，但AIS错误又岂止静态信息？雷达跟踪有效性在内河从来不到50%，为何没人找厂家追责？全中国又有多少错误身份证？世界上又有多少本假护照？信息增多意义，是用来相互佐证佐证过程只能依靠人推理，或者：人工智能第19页四、人工智能处理之道第20页利用通用分类模型，实现目标与判别VTS中雷达ARPA（自动标绘）目标，仅有30%40%真实船只，以往只靠手动识别，只有非常有经验管理人员有这么能力。位置速度分布航向分布建立人工智能，学习人工操作中。经过统计真实ARPA目标速度、航向、位置分布，建立基于FCM识别智能ARPA雷达目标识别准确率91%第21页利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪

9、识别模型雷达图像目标，约40%真实船只，以往只靠手动识别，只有非常有经验管理人员有这么能力。学习人工操作中，判别真实雷达光斑目标速度、航向、形态分布，建立贝叶斯网络，学习经验。结果反馈，不停修正网络参数，形成判断，准确率91%第22页利用AIS数据和风险势场模型，建立VTS目标风险感知模型怎样甄别城市水域风险分布？当前完全依赖人工来识别，VTS中心中具备如此经验与能力管理人员非常少第23页利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪识别模型利用人工智能怎样甄别城市水域风险分布？（AIS数据-流量密度与经验-风险分布）第24页利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪识别模型怎样甄别城市水域中每个船舶

10、目标风险？第25页从大量个体移动中学习规律-经过计算机环境仿真进行模拟，从而推演出风险数据采集数据采集方法研究：手动，基于视频识别，基于人员定位等可控试验、演练实地观察速度, 密度, 流量个体行为群体行为经验研究微观模拟宏观模拟：类流体模型、网络排队模型，近期趋势是宏观模拟“微观化”连续或离散模型：CA, SFM, SB, RVO等基于自主体模型：CityFlow等模拟基于一定速度密度关系和行为特征个体行为规律所演变出群集状态计算机模拟研究利用机器学习和概率模型建立， Agent仿真模型第26页人工智能驱动模型（Agent-Based Simulation）基于效用最大化理论微观移动模型规则第

11、27页人工智能推演与模拟人群密集运动应用示例：第28页船舶人群运动模拟推演动画应用示例：第29页人工智能技术是新一代VTS构想真正能实现关键利用人工智能机器学习方法，能够提取人工操作经验，从而大幅度提升工作效率，降低重复劳动。只有经过人工智能辅助，才有可能为每艘船提供精细化服务，实现VTS中Monitor（监管）向服务（Service）转型。利用人工智能仿真建模方法，能够实时计算风险态势、碰撞概率分布计算和控制航段最优调度算法。从而为管理提供更加好决议支持。包含武汉理工大学在内学术界，愿意和东保一起，共同推进“人工智能”应用于VTS系统之中。现有VTS体系中已经有充分先验数据现有VTS体系中已

12、经有足够计算资源VTS作为服务系统在应用中有较大容错空间第30页四、难题与展望第31页人工智能尚不能完全取代人，安全问题远远复杂过“棋局”基础数据中仍存在大量错误与不确定性，棋局没有决议中往往附带有大量责任认定，人工智能作为机器，无法成为追责主体AIS、雷达、摄像头、公共数据等资源本身就有延时与不确定，怎样描述不确定在人工智能领域仍存在争议人工智能算法本身并没有大家想完善。深度学习惯用神经网络算法除了计算速度较快之外，在结果严谨性上一直广受质疑，其特点是，要么准确一塌糊涂，错也错非常离谱。下棋能够，安全管理中怎么办？人也会犯错，人工智能当然也会犯错；人工智能犯错了谁来担责？考验人类智慧。无人车

13、不能上路是技术问题？是否也有法律问题？第32页下一代VTS展望一VTS发展来自通用技术发展推进大数据技术大数据技术将显著提升水路运输中各个步骤数据处理能力，包含通航环境感知、船舶运行状态监测、事故数据挖掘等。数据管理能力提升将为水运安全提供更丰富、更准确决议支持。互联网+技术 互联网+将促进互联网与传统行业融合，水运业作为传统行业，也将在这个技术浪潮中实现技术升级和转型。经过要素间更广泛互联，以及交通参加者知识、行为深度融入水运数据网络，将促进水运安全中人作用、效能和价值深入发挥。第33页下一代VTS展望二来自行业发展内在动力E-航海战略E-航海将实现船岸之间信息在采集、集成、交换、展现和分析

14、方面协作，从而促进“泊位到泊位” 船舶航行安全、环境保护及其相关服务功效，包含：风险和事故防范标准化船桥信息管理船舶操纵人员态势感知船岸间通讯质量、准确性和可靠性降低操纵和监管人员工作负荷第34页下一代VTS展望三安全理论在水运行业中渗透基于柔性工程航行安全理论事故演化理论新模型人因工程与工效学对安全促进不可抗力、不可预测事件防范和抵抗应抢救援技术将得到强化水面、水下遇险人员救助技术及装备研发人员逃生与应急演练技术无人立体搜救技术危化品泄露应急处置技术第35页海外教授帝国理工大学Anthony George Atkins教授等密歇根大学Jing Sun教授等鹿特丹伊拉斯姆斯大学H.E. Har

15、alambides教授等利兹大学Anne Neville教授等里斯本大学Carlos Guedes Soares教授等南安普顿大学William Geraint Price教授等布鲁奈尔大学Geoff Rodgers ; T. H. Gan教授等弗赖堡大学Jurgen Ruhe教授等利物浦约翰莫尔斯大学Jin Wang; Zaili Yang教授等致谢团体团体师生海事风险与应急研究所吴超仲、黄明、刘清、张笛、汪洋、毛喆、吴兵、付姗姗、万程鹏、王腾飞等师生水路交通感知与控制研究所马枫、初秀民、陈先桥、朱敦尧、谢磊、高嵩、陈德山、桑凌志、柳晨光等师生船舶导航与仿真研究所黄立文、刘克中、文元桥、肖长诗、马勇、熊勇、马杰、万小慧、刘鹍等师生通航安全保障研究所刘敬贤、邓健、谭志荣、刘明俊、陈刚、陈厚忠、张进峰、张金奋、田延飞等师生可靠性工程研究所袁成清、白秀琴、杨琨、周新聪、