無人駕駛汽車跑得歡，自動駕駛船舶也揚起了帆

最近一則關於自動駕駛的新聞刷爆了人們的眼球，但主角卻不是汽車。

8月26日，一艘在6月7日從加拿大紐芬蘭出發的自動駕駛帆船SB Met號在歷經千辛萬苦之後，終於抵達了目的地北愛爾蘭海域，全程達到5100公里。而這艘船體長不過兩米多，在茫茫大海之中宛如一葉扁舟，大家可以感受一下。

沒錯，就是這隻搖搖晃晃的帆船。看起來隨時就要翻身入海，最終卻屢次化險為夷。實際上，這艘船來自一項名為Microtransat挑戰賽。該挑戰賽從2005年就開始舉辦，目的是以無人駕駛的方式穿越大西洋。十多年來，一共舉辦了九屆。在SB Met成功之前，已經有20多艘小船兒葬身大海。

相較如火如荼的自動駕駛汽車產業，關於自動駕駛船舶的新聞似乎沉寂得多。這恐怕只是一種錯覺而已。因為相對來說，汽車是跟每一個人的生活息息相關的，而船隻就不是了，它主要承擔的是貨物運輸，平常人基本上也關注不到。畢竟，很少能有人出門開船……

那麽，自動駕駛船舶是什麽樣的？相較自動駕駛汽車，它又有什麽獨特之處呢？

車走一條路，船行兩道線

眾所周知，按照人為乾預因素的多少，自動加是車輛被分為了5個等級，從簡單的刹車輔助、定速巡航，一直到取消方向盤、完全由車輛自主處理行駛過程中出現的各種問題。同樣，自動駕駛船舶也有類似的分級。

就在今年五月，國際海事組織對自動駕駛船舶作了一個名為MASS（Maritime Autonomous Surface Ship，海上水面自主船舶）的初步定義，並且將其分為四個等級：部分操作實現自動化、遠程控制和部分船員控制、完全的遠程控制和完全的作業系統自主控制。這意味著自動駕駛船舶逐步走向一個統一的技術開發流程。但在這個初步標準出現之前，關於自動駕駛船舶的開發早已開始。

與汽車就是在路上跑不同，船舶的航行場景則分為兩種：河運和海運。自動駕駛船舶的研發也大致主要有這兩種方向。

河道航運。在河道航運這一方面，河道密集分布的荷蘭可謂先行者，早在2016年起就與麻省理工學院聯合制定了一個五年計劃，要在五年內實現荷蘭境內四分之一的河道中有運輸人員和貨物的能力。當時的計劃是開發出自動駕駛船舶和配套的橋梁、臨時浮動的基礎措施，大手一揮就是2500萬歐元。然後，今年麻省理工就很實在地給搞了出來。

他們用3D列印技術造出了8個長方形的船體，雖然比較小，長只有兩米，寬大概80厘米。其配備了四個電推力器，並且有GPS設備、WiFi天線等。麻省理工人員利用汽車的無人駕駛技術和無人機技術，來支持船舶的自動航行。同時，利用安裝的超聲波信標系統和對接系統，其可以實現船隻之間的相連。據麻省理工稱，等到今年10月份其將在荷蘭的阿姆斯特丹河道上展開試運營，主要還是處理貨物和城市垃圾。

如果著眼於未來的話，河道航運上的自動駕駛船舶肯定是以貨運為主，畢竟全世界以水道為日常交通方式的城市就那麽幾個。

遠洋航運。去年，挪威的兩家公司就投入研發了一艘名為Yara Birkeland的自動駕駛貨船，計劃到今年年底能夠執行一條38英裡的航線。該貨船計劃將採用GPS、雷達、攝影頭探測、傳感器等技術來實現自動駕駛，甚至還能“自動泊船”，看起來其與無人駕駛汽車的技術原理十分相似。根據其計劃，2018年年底試運營，2019年船上不再配備船員，執行遠程操控，而到2020年則實現全程無人化操作。

一年邁一步……我們祝它早日成功。

同樣作為海洋國家的日本也沒錯過這趟“班車”。相較於2020年就實現全無人化運行，日本給出的時間點則是2025年。與挪威是兩家公司不同，日本則是將自動駕駛船舶研發上升到了國家層面，由日本國土交通省直接指定相關公司進行實施。

而在自動駕駛船舶建設方案上，也存在著和無人駕駛汽車相同的兩種解決方案。一種是直接從零打造出自動駕駛船隻，比如上文提到的挪威；另一種則是在原來船舶的基礎上進行改造，使之具有自動駕駛的功能，比如舊金山的創業公司shone，其利用人工智能技術與船舶傳感器的結合來檢測附近活動的船隻，及時調整行駛計劃。

想一想，人們一般認為無人駕駛汽車要想真正成熟上路，差不多要到2030年；但人家無人駕駛船舶基本上都給出了2025年之前的年限，仿佛在炫耀：我們起步晚，我們成熟早啊。

但無人駕駛船舶真的就研發起來更容易？

自動駕駛船舶的麻煩，並不比汽車少

說自動駕駛船研發起來比無人汽車容易，好像也並非沒有道理。最顯著的一點就是，相比馬路上車來車往，在行駛的過程中，船與船之間“碰面”的機會會少得多。

這就體現出了不同。陸路交通的繁忙、車速、人車混合的複雜交通狀況等，要求汽車的傳感器、雷達等硬體的性能必須要十分精準，並且要具備極快速的反應和判斷能力。而對無人駕駛船舶來說，其航線上的交通參與者構成就比較簡單了，不會出現突然竄出來的電動車是肯定的。同時，船舶在河道航行的速度也遠不如汽車。

但這並不意味著自動駕駛船舶的傳感器等硬體的靈敏度就可以降低。船舶由於自重較大，遇到緊急情況要停下來也需要一段時間。因此，自動駕駛船舶更需要提前的預判。

而對遠洋航行的船舶來說，其要考慮的因素就更多了。雖然茫茫海面幾乎不太可能發生輪船相撞的事件，但必須要考慮到海面複雜的氣象因素。如何應對突然而來的風暴、巨浪，可能才是遠洋航行中需要考慮的重點。

自動駕駛船舶另一大問題是造船成本高。造一輛無人駕駛汽車可能需要20萬美元，這對常人來說已經夠高了。但要打造一艘自動駕駛船舶所費則巨甚。我們上文提到到挪威要造的Yara Birkeland成本高達2500萬美元，同樣的價錢可以造三艘同類型的傳統船舶。搞好也就算了，搞不好錢就打水漂了。打一個2500萬美元的水漂，想想都覺得刺激。

而既然是自動駕駛，自動駕駛船舶同樣面臨著安全問題。無人駕駛汽車被遠程操控的話，可能會引起一場死亡事故，或者勒索錢財；但自動駕駛貨輪如果被操控的話，那就是一整船的貨說拉走就拉走……在這裡心疼窮得就剩槍的海盜三秒鐘，再不學技術，海盜可能都當不成。

當然話又說回來，當船上一個船員也沒有的時候，船體的安全警衛系統也是必須要考慮到的問題。在此我們甚至可以想象得到：未來的船舶很可能就是一個封閉的大箱子，任何人都上不去也打不開，只有到了目的地才能解鎖……

由此可見，自動駕駛船舶從研發到實際應用的過程中，面臨的問題或許並不會比無人駕駛汽車少。

從貨運到科考：海洋的廣闊天地，船舶大有可為

無人駕駛汽車的作用有兩個方面，一個是載貨，一個是載人，二者可以說各佔其半。而自動駕駛船舶則有明顯側重，載人只在一些水道比較發達的城市交通或者固定的旅遊線路上有應用，更多的場景還是載貨。畢竟目前而言，海運佔據了全球貨物運輸總量的85%以上；而海運貨物的價值總量也超過了5兆美元。

海運既然有這麽大的運輸體量，其成本也是非常可觀的。由於海運運輸周期較長、貨物總量較大，其往往會配備相當數量的海員。海上生活的枯燥乏味，海員的薪酬也是非常高的。那麽，如果實現全面的無人化船舶運輸，理想情況下船上也就不再需要船員，這樣就可以節省大量的成本；與之相應的是，船體的載貨量也可以進一步提升，這就意味著收益會更高。

而一旦遇到極端氣象情況，即使船隻沉沒，受損的也只是貨物；人員傷亡的情況也就可以大大避免。

海洋科考也是當下非常熱門的研究方向。直接派出安裝了各種探測和分析儀器的自動駕駛科考船，傳回數據之後科研人員可以直接在終端掌握第一手資料，進行數據分析。出海、采集標本、數據分析傳輸、返航整個一體化，將大大減輕船員的工作，提升科考效率。並且，其受時間的限制非常小，可以盡可能長地留在海洋中。這也是人的身心各方面都難以接受的事情。

同時，利用自動駕駛船舶來清理海洋垃圾也是非常有效的手段。海洋汙染一直以來都是非常令人頭痛的事情，在這個過程中人也可能會受到原油或者氣體等帶來的可能性傷害。比如以後如果發生類似福島核電站泄漏這樣的事故，人們就可以盡可能減少親自前往泄漏區域進行清理，而是直接交給船隻。搭載個機器人什麽的，效果也會非常不錯。也就是說，處理海上危險的作業，人們也就可以避免親自參與了。

面對未知而廣闊的水域，單單是蘊藏於其中的巨大的經濟價值就足以勾得各大船舶製造公司的摩拳擦掌，去研究船舶的自動駕駛技術。而且，在無人駕駛汽車技術的參照之下，自動駕駛船舶的研發是一件非常靠譜之事。那麽，經濟效益+技術支撐，我們有理由相信：試看未來的海洋，將是無人的世界。

額，好像有點瘮人……