劳斯莱斯本月宣布，它将在一系列应用中使用谷歌的云机器学习引擎，目标是提高目前船舶的安全性和运行效率，以及开发未来的船舶。
最初，谷歌云机器学习引擎将被用来进一步训练船舶图像识别系统使用的人工智能算法。船舶图像识别系统能识别、追踪船舶在海上航行时遇到的各种物体，并根据它们构成的威胁进行分类。
《福布斯》撰稿人伯纳斯·马尔（Bernard Marr）向劳斯莱斯船舶自动化副总裁卡诺·滕诺沃（KarnoTenovuo）咨询了这一问题，与自动驾驶汽车相比，自动驾驶船舶可能是个相对简单的挑战？毕竟，大多数情况下船舶并非沿一条直线行驶，面对的交通流量也要少得多。他迅速指出了他的错误所在。
滕诺沃说，“典型汽车人工智能系统的目标是取代一个人——司机——而一艘典型的货船有逾20名船员，人工智能系统需要完成所有由这些船员完成的工作。在许多方面，自动驾驶船舶面临的复杂性，可能高于自动驾驶汽车。
他表示，“在自动驾驶汽车中，人工智能系统需要完成的任务包括导航和观察——计算机视觉。但对于自动驾驶船舶，人工智能系统必须关注船上系统的运行，以及船舶在完成的其他使命。在发动机室，人工智能系统必须能管理动力系统运行情况。”
“在甲板上，人工智能需要完成货物装卸、确保运输货物的安全等任务，因此船舶需要完全不同的控制系统、计算机视觉和机器人技术。”
《福布斯》表示，最初，劳斯莱斯在其未来船舶上部署的机器学习算法，将与目前谷歌语音和图片搜索应用的基于神经网络的软件相同。这意味着用来在海上搜索影响船舶安全的危险物体的系统，已经被每天用来完成相似任务的数百万人进行训练，例如寻找船舶在海上航行时可能遇到的物体和危险物的图片。
它们的学习能力，将被辅以劳斯莱斯利用船舶上相机、传感器和扫描装置生成的海量数据。基于云的方法意味着，在全球各地行驶的船舶和岸基控制中心都可以上传和分享数据。
劳斯莱斯在2013年提出的无人驾驶船舶要成为现实，还有诸多困难需要克服，而这类技术可能成为解决这些挑战的解决方案。这些挑战包括操纵反应缓慢的巨型船舶通过狭窄而繁忙的运输走廊，教会计算机操控逾10万吨级船舶进入码头。
滕诺沃向马尔表示，“当我们首次公开这一理念时，许多人都认为我们疯了。在多次会议上，我询问有多少人认为无人驾驶船舶将在他们有生之年问世，只有少数人举手。”
他说，“现在所有人都会迅速举起他们的手，这是公布这一理念4年后的一大变化。”
但是，即使技术具备了，还有监管问题。与自动驾驶汽车一样，虽然过去10年技术人员一直在创新，政府和国际组织掉队了。一旦相关法律制定出来，从理论上说无人驾驶船舶可以在达成双边协议的相邻国家间航行。但是，在无人驾驶船舶进入国际水域——使贸易获得最大收益——前，需要通过更多法律。联合国旗下负责监管海运事务的国际海事组织目前计划讨论这一事宜。
滕诺沃说，“只要监管机构开绿灯，技术不是问题。”
《福布斯》称，毋庸置疑，机器学习和受益于机器学习领域的专业公司的合作，在释放人工智能、大数据和物联网潜力方面将发挥重要作用。劳斯莱斯对这些机遇的反应是，尝试自下而上地重新定义海运——提高整个海运过程的效率。正如滕诺沃说的那样，“这不仅仅是海运技术，也是海运运行管理和业务方面的一次重大变革，它是由船舶数字化所推动的。”
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