1、人工智能E航海VTS,2016年4月16日,报告人 ：马枫交通感知与控制研究所 国家水运安全工程技术研究中心 武汉理工大学,汇 报 提 纲,一、背景：人工智能,“人工智能”古老而又新潮的学科,人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,人类智能的本质尚不清楚，所以人工智能的含义总是在不断变化,人工智能的困惑在于：任何一个新的“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”的定义多年来不断地被翻新。所以人工智能似乎永远是最新潮的学科，其边界被不断地扩展。,“学习-创造” 被认为是最新的人工智能定义，
2、正在积极突破中,Alpha-Go 唤起了“人工智能”的热潮,2016年3月13日，韩国首尔，2016围棋人机大战5局李世石 Vs 谷歌AlphaGo最终 1：4 李世石落败最后一项人类引以为豪的智力游戏被人工智能征服,简要剖析Alpha-Go人工智能的制胜法宝,深度学习（ Deep Learning ）是Alpha-Go的基础（积累经验）,Alpha-Go学习了大量职业选手的“棋谱”，学习了“经验”,Alpha-Go使用了神经网络作为算法的基础，简化了计算,超强的“残局”推演能力是Alpha-Go致胜的利器（擅长推理）,Alpha-Go有更多的计算资源，可以比职业选手多算20步,结论：今天的人
3、工智能，已经学会如何从大量的历史数据中学习经验，并利用自己的计算优势进行推演，从而逐步地替代过去只有人才能完成的工作。,从Alpha-Go看如何设计一个成功的“人工智能”,合理的推理模型，介绍几种常用的：,充足的历史数据（最好没有不确定性）,基于不确定历史数据的推理，目前是基础数学领域的前沿，也是人工智能技术的主要瓶颈之一。,充足的计算资源,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，一个良好的，接近于乃至超越手动操作的人工智能是可以实现的。,疑问：海事管理服务需要人工智能吗？,二、E航海下VTS的演进方向,E航海,E航海,E航海下的VTS职能转变,VTS是数据
4、交互中心,AIS（LRIT、VDES）,RADAR,北斗监控,VTS同时也是搜救协调中心。因此，所有船舶、海事相关的数据都在逐步汇入VTS中心，使得VTS成为一个天然的数据交互中心,人工智能的必须条件之一已经具备：充足的先验数据,E航海下的VTS职能转变,VTS同时是船舶信息服务中心。监控（Monitor） 服务（Service）,尽管大数据驱动下，船舶到港预测、调度优化等功能并不一定只能依靠VTS；但基本的安全服务，必然要依赖于VTS来实现，因为全局的、高实时性的信息只有VTS可以掌握。,VTS在向VTMIS, Vessel Traffic Management Information Sy
5、stem “船舶交通与管理信息系统”演进,业内期待新一代的VTMIS给每艘船个性化的服务,E航海下的VTS职能转变,事态感知能力（Situation Awareness, SA）,VTS应在管理信息系统的基础上感知整体风险态势的变化，从而提高服务能力,E航海下的VTS职能转变,VTS是船舶、岸基的信息交互枢纽,VTS提供涉及安全的基本船舶管理信息服务,VTS是区域安全态势的分析引擎,全能的VTS，你准备好了吗？,三、“信息爆炸”,“信息爆炸”的困局,越来越灵敏的雷达系统,传统意义上认为，越灵敏的雷达，所提供的信息约真实，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
6、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平方米的目标 同时跟踪能力 5000个,问题一：这么多目标，哪些是船？还是浪？还是水面一块漂浮的木头？,问题二：如果是船，哪些值得我看？,问题三：如果有人知道怎么看，他的经验如何复制？,“信息爆炸”的困局,越来越多的跟踪系统，到底该看谁？,AIS（LRIT、VDES）,北斗监控,信息的数量 不等于 信息的质量,完全依靠人来做最终甄别的信息系统，不是智能的信息系统,“信息爆炸”的困局（1）：不确定性,信息的“不可靠性”是固有属性，无法避免，从来不存在某个信
7、息源是绝对可靠的。,我们反复要求AIS静态信息正确，但AIS的错误又岂止静态信息？,雷达的跟踪有效性在内河从来不到50%，为什么没人找厂家追责？,全中国又有多少错误的身份证？世界上又有多少本假护照？,信息增多的意义，是用来互相佐证,佐证的过程只能依靠人的推理，或者：人工智能,“信息爆炸”的困局（2）：不确定性,信息的“不可靠性”是固有属性，无法避免，从来不存在某个信息源是绝对可靠的。,我们反复要求AIS静态信息正确，但AIS的错误又岂止静态信息？,雷达的跟踪有效性在内河从来不到50%，为什么没人找厂家追责？,全中国又有多少错误的身份证？世界上又有多少本假护照？,信息增多的意义，是用来互相佐证,
8、佐证的过程只能依靠人的推理，或者：人工智能,四、人工智能的解决之道,利用通用分类模型，实现目标的与判别,VTS中的雷达ARPA（自动标绘）目标，仅有30%40%的真实船只，以往只靠手动识别，只有非常有经验的管理人员有这样的能力。,位置,速度分布,航向分布,建立人工智能，学习人工操作中。通过统计真实ARPA目标的速度、航向、位置分布，建立基于FCM的识别智能,ARPA雷达目标识别准确率91%,利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪识别模型,雷达的图像目标，约40%的真实船只，以往只靠手动识别，只有非常有经验的管理人员有这样的能力。,学习人工操作中，判别的真实雷达光斑目标的速度、航向、形态分布，
9、建立贝叶斯网络，学习经验。,结果反馈，不断修正网络参数，形成判断，准确率91%,利用AIS数据和风险势场模型，建立VTS目标风险感知模型,如何甄别城市水域的风险分布？目前完全依赖人工来识别，VTS中心中具备如此经验与能力的管理人员非常少,利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪识别模型,利用人工智能如何甄别城市水域的风险分布？（AIS数据-流量密度与经验-风险分布）,利用机器学习和概率模型建立 雷达目标真伪识别模型,如何甄别城市水域中每个船舶目标的风险？,从大量的个体移动中学习规律-通过计算机环境仿真进行模拟，从而推演出风险,利用机器学习和概率模型建立， Agent仿真模型,人工智能驱动模型（
10、Agent-Based Simulation）,基于效用最大化理论的微观移动模型规则,人工智能推演与模拟人群的密集运动,应用示例：,船舶人群运动模拟推演动画,应用示例：,人工智能技术是新一代VTS构想真正能实现的关键,利用人工智能的机器学习方法，可以提取人工操作经验，从而大幅度提高工作效率，减少重复劳动。只有通过人工智能的辅助，才有可能为每艘船提供精细化的服务，实现VTS中Monitor（监管）向服务（Service）的转型。,利用人工智能的仿真建模方法，可以实时计算风险态势、碰撞概率分布的计算和控制航段最优调度算法。从而为管理提供更好的决策支持。,包括武汉理工大学在内的学术界，愿意和东保一起
11、，共同推进“人工智能”应用于VTS系统之中。,现有VTS体系中已经有充足的先验数据,现有VTS体系中已经有足够的计算资源,VTS作为服务系统在应用中有较大的容错空间,四、难题与展望,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的错误与不确定性，棋局没有,决策中往往附带有大量的责任认定，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，如何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的完善。深度学习常用的神经网络算法除了计算速度较快之外，在结果的严谨性上一直广受质疑，其特点是，要么准确的一塌糊涂，错也错
12、的非常离谱。下棋可以，安全管理中怎么办？,人也会犯错，人工智能当然也会犯错；人工智能出错了谁来担责？考验人类的智慧。,无人车不能上路是技术问题？是否也有法律问题？,下一代VTS展望一,VTS的发展来自通用技术发展的推动 大数据技术 大数据技术将显著提高水路运输中各个环节的数据处理能力，包括通航环境感知、船舶运行状态监测、事故数据挖掘等。数据管理能力的提升将为水运安全提供更丰富、更准确的决策支持。 互联网+技术 互联网+将促进互联网与传统行业的融合，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。通过要素间更广泛的互联，以及交通参与者的知识、行为深度融入水运的数据网络，将促进水运安全
13、中人的作用、效能和价值的进一步发挥。,下一代VTS展望二,来自行业发展的内在动力 E-航海战略 E-航海将实现船岸之间信息在采集、集成、交换、呈现和分析方面的协作，从而促进“泊位到泊位” 船舶航行安全、环保及其相关服务功能，包括： 风险和事故防范 标准化的船桥信息管理 船舶操纵人员的态势感知 船岸间通讯的质量、精确性和可靠性 降低操纵和监管人员工作负荷,下一代VTS展望三,安全理论在水运行业中的渗透 基于柔性工程的航行安全理论 事故演化理论的新模型 人因工程与工效学对安全的促进 不可抗力、不可预测事件的防范和抵御 应急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
14、技术 无人立体搜救技术 危化品泄露应急处置技术,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. Haralambides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,致谢团队,团队师生 海事风险
15、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、盛晨兴、赵江滨、徐立、尹奇志、徐晓健等师生 系统仿真与控制研究所 陈辉、孙俊、尚前明、高海波、商蕾、林治国、杨祥国、肖沁雨等师生,以下为在研项目： 欧盟第七框架项目2项 国家基金项目19项 科技部项目4项 交通部项目10项 教育部项目3项 工信部项目3项 其他省主要部委项目16项 主要企事业单位委托项目50项,致谢项目,近三年承担科研课题200余项，科研经费1.9亿元,谢 谢,
