AI大模型在航运业的应用前景与挑战
AI大模型在航运业的应用前景与挑战
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型正在为各行各业带来革命性变化。在航运业，AI大模型不仅能够优化船舶设计与建造，还能提升智能决策效率，实现货物精准追踪与管理，优化航行规划与安全，甚至在员工培训方面发挥重要作用。本文将为您详细解析AI大模型在航运业的应用前景与挑战。
AI大模型的基本内涵和发展趋势
AI大模型是利用海量的多源数据构建的预训练模型。其核心优势在于解决了数据标注的难题，通过学习大量的未标注数据进行预训练，极大地扩展了模型的学习范围和深度，从而提高了AI大模型的知识储备。
AI大模型的发展趋势主要体现在三个方面：
- 参数量和建模能力的提升：AI大模型参数量正从亿级增长到百亿、千亿级别，并探索更大规模。例如，GPT-3拥有1 750亿参数，而知识增强大语言模型“文心一言”的参数规模则达到2 600亿。
- 从决策式AI转向生成式AI：生成式AI借助Transformer架构等，具备强大的全局表征能力、高度并行性、通用性和可扩展性，主要服务于内容创作、科研、人机交互等领域，实现了从简单感知到内容创造的飞跃。
- 垂直领域应用场景广泛：多模态大模型能够处理多种不同类型数据，这些数据类型包括但不限于文本、图像、音频、视频等。模型能够理解和处理多种模态的信息，实现不同模态之间的信息融合和协同处理。
AI大模型在航运业的应用前景
AI大模型在航运业的应用前景广阔，主要体现在以下几个方面：
船舶设计与建造
AI大模型可根据船舶结构、动力系统、载重分布等历史已有数据进行结构性能分析和方案设计，进而优化提升设计效率和质量。同时，通过分析建造材料的需求，预测和分析市场供需关系及价格变化趋势，供企业优化资源配置，合理安排生产进度，缩短生产周期和降低建造成本。
智能决策和效率提升
航运业相关人员需要根据气象信息、航线规划、货物配载、船队管理等大量数据信息进行决策，会消耗大量的人力物力。AI大模型可以自动采集分析相关信息数据并输出结果供企业参考，从而帮助企业更好地应对市场的变化，实时预测市场未来趋势，及时作出正确决策，提升运营效率。
货物追踪与管理
AI大模型通过分析GPS、RFID和气象等数据信息，使得利益相关方可以实时访问货物的状态和位置信息，提高整个供应链的透明度、信任度和合作效率。例如，达飞航运推出的CMA CGM Connect移动应用程序，客户可以实时追踪货物信息。
航行规划与优化
船舶在航行过程中，AI大模型可通过实时分析船舶航行信息和气象信息、航线航道等外部环境因素，为船舶规划航线，使船舶能够进行自动导航和避障航行，确保航行安全和提升航行效率。同时其还可以根据船舶运行特性及内外部影响因素，提供航行操控建议，合理规划航行速度，进而节省燃料消耗，减少温室气体排放。
故障诊断和维护
AI大模型可利用船舶传感器实时监测船舶设备的运行参数的变化情况，经过预训练和调教分析，预测设备性能变化趋势和故障征兆，提醒船舶管理人员采取措施进行设备检修和维护，避免设备发生故障。
船舶安全管理
AI大模型可以通过分析和评估气象条件、航道特点、船舶性能等船舶航行中的各种因素，得出可能出现安全风险的种类、因素、概率及相应的应对措施，并发出预警警报，提醒船员提早采取安全措施，降低事故发生的概率和影响。
员工培训培养
航运企业可利用AI大模型搭建行业企业知识库，将企业的经验和知识进行结构化整理，构建船舶操作、航线知识、海事法规等领域的知识库，员工可以随时查询学习，提高知识储备。
AI大模型在航运业应用的挑战
尽管AI大模型在航运业展现出巨大潜力，但其应用也面临诸多挑战：
数据隐私和安全问题：船舶航线、货物配载、客户信息和船员私人信息等都是航运大模型需要收集、整理和分析的数据信息。数据在存储、传输和处理过程中可能会遇到网络攻击、数据篡改、数据丢失等问题，导致信息的泄露和扩散，进而可能造成系统不能正常运转，给企业和个人带来不利影响。
模型准确性与可靠性问题：AI大模型是“大数据+大算力+强算法”融合的成果，包含了复杂的算法和各种类型的数据信息。很多企业采用的大数据模型是黑箱模式，系统的组织架构和数据处理的过程是不透明的，模型的准确性不可控并可能存在一定的偏离，导致结果输出有一定的不确定性和不可解释。
技术标准与兼容性问题：船舶现有设备和管理系统存在不同种类的技术标准、接口协议和认证标准，为提升数据质量就必须统一技术标准，录入标准数据类型，以便模型能够得出更加准确和适用的结果。更换船舶原有系统的成本较高，若新设备系统不能兼容原有设备系统的数据信息，就会提高AI大模型推广应用成本，影响系统的整体性能和兼容性。
法律政策不完善：目前，AI大模型的应用正处于快速发展期，相关的法律法规尚不完善。航运业是一个高度监管的行业，涉及许多国家和地区的法律法规。在航运业应用AI大模型时，需要确保其符合船舶登记、船舶设备、船舶操作规定等相关航运法规要求。
缺乏专业人才与相应培养机制：目前，AI技术进入了发展的快车道，但航运业对相关专业人员的培养相对滞后，缺乏具备相关技能的人才。新型船舶管理需要多学科、多技能的复合型专业人才，既要能够胜任传统船舶相关岗位，还要掌握AI大模型相关知识。目前还没有系统的培养机制体制和成熟的经验可以参考学习。
对策建议
针对上述挑战，提出以下对策建议：
强化数据安全管理：航运企业应严格遵守国际国内有关数据隐私和安全防护的法律法规，确保数据应用和处理过程合规。完善企业系统安保机制，严格管理数据的存储和访问权限，充分防止敏感及隐私信息外泄。构建数据治理的标准框架，采用加密技术、设置访问权限、定期备份数据等增强数据安全防护的措施，确保数据在传输和存储过程中的安全。加强与AI技术供应商的合作，共同制定并签署相关保密措施和协议，有效防范数据泄露。定期进行安全检查与评估，及时解决数据安全管理相关问题。
提升模型的透明性和可靠性：加强AI大模型解读和演示，使船舶管理人员能够了解其工作原理和推算依据，通过可视化设备、工具来解释模型的决策过程，进而提升模型的透明性。通过定期检查和维护设备、规范数据收集和处理流程等措施，确保数据的准确性和完整性。通过调整模型结构、优化算法、超参数调整等方法来优化模型训练，提高模型的性能和可靠性。
推动技术标准化与模块化：IMO、政府机关、行业组织协会和企业等共同制定AI大模型的技术标准规范，包括模型架构、数据格式、接口定义等方面，提高模型的可复用性和可扩展性。航运企业建立产业合作机制和联盟，形成技术标准化和模块化的产业生态。航运企业和专业大模型公司共同建立AI大模型的开源模型库和框架，提供通用的模型构建、训练和部署工具，建立标准化的数据集，提高模型的泛化能力和模块化设计，提高系统的灵活性和可扩展性。
完善相关法规与政策支持：针对航运业的特点和需求，政府和监管机构制定专门的法规，明确AI技术在航运业应用的范围、限制和要求，保障航运安全和效率。相关主体应对现有航运法规进行修订和完善，包括航运业务、船舶设备、船员培训等方面内容，以便适应AI技术的发展和应用。政府应提供政策支持，鼓励航运企业采用AI技术，提高航运业的整体竞争力，包括提供财政补贴、税收优惠、信贷支持等措施；同时建立一套针对AI技术在航运业应用的评估体系，对AI技术的实际效果进行评估和监测。
构建人才培养与引进体系：航运企业可以为员工提供明确的职业发展通道，对员工进行AI技术相关的培训，提高现有员工的技术水平，激励他们在AI技术领域不断成长和进步。航运企业可与高校等教育主体合作，推进产教融合，实现人才培养与企业需求的无缝对接。企业可以参与课程设计并设置培训项目，为学员提供实习和就业机会，帮助学员更好地适应航运业的实际需求。
AI大模型作为一种先进的人工智能技术，具有巨大的潜力和前景。在航运业中，AI大模型可以被应用于智能船舶制造、船舶安全管理、航线优化等方面，提高航运业的效率和安全。未来，随着AI技术的不断进步和应用的深入，AI大模型将在航运业中发挥更大的作用，推动航运业的智能化和可持续发展。