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文｜腦極體

大多數科技愛好者也許都幻想過，未來的海洋角逐，將由智慧型艦艇在海上展開各種作業、對戰、探險等，完全不需要人類的參與……

在現實中，無人船也早已經不是什么新鮮玩意。比如加州Saildrone 公司，2012年就開始采用自動化無人船隊來收集全球海洋的實時數據，除此之外，在物資投放、人員搜救、巡視監控、通訊等方向上，也都有應用。

但同時，無人船想要在復雜、危險的海域內具有穩定的航行能力和應對突發狀況的能力，其難度并不亞于無人車。

走向深藍，無人船還需要跨越溝壑

丹麥啟動無人船研發項目，挪威開辟無人船試驗區，荷蘭試圖利用“浮動自駕無人船”實現載人和貨運……近些年，我們AI、物聯網、自動控制等數據，正在快速與船業結合在一起，為智能無人船的開發提供了澎湃的技術可行性。

目前主流的商用無人船，本質就是搭載一臺采樣機、傳感分析器，就能進行實時分析，并依靠蓄電池實現5個小時左右的航行。這樣確實將一部分監測人員解放了出來，但能力與服務場景的單一，也大大縮減了其商業和技術上的無限可能性。

而要讓無人船在復雜的海域執行更高難度的任務，又需要它們具備能夠應對突發狀況并作出正確決策的高性能精準算法，以及與外界環境交互的高靈敏傳感器與穩定快速的網絡通訊。但這實現起來并不容易，2016年，麻省理工學院(MIT)的研究人員測試了一個機器人原型，它可以沿著預先設定的路徑向前、向后和橫向移動，但也僅此而已。

我們知道，為了讓自動駕駛汽車早日上路，科技巨頭們往往不吝于投入，甚至連城市道路都給改造了。近幾年興起的“車路協同”技術，就是對路面、圍欄、交通標志、信號燈、涵洞等都進行數字化改造，讓它們自己給車輛發信息，從而令車與車、車與路之間的關系更加清晰和安全。

無人船就沒有這樣的好事兒了，因為人類沒辦法在茫茫大海中為其建立如此高密度的數據網絡，除了根據動態海圖與氣象預報，結合衛星來實現導航之外，無人船在海上難免遇到操作員遠程操作失靈、發生避碰事故等問題，感知系統限制，這是困擾水面無人船大規模應用的一大難點。

除了技術上的限制，無人船的經濟性也一直存在爭議。盡管它能夠比常規船舶節約施工成本，人力成本和燃料成本。但為其增添新興自動化設備與高精度感知儀器，建立岸基遙控中心，運營方案、人員培訓等都需要重新再來，背后的隱形成本也將勸退一大波潛在用戶。

總體來看，我們不難感受到除了吸引輿論關注之后，無人船并沒有順利走入產業端的視野，大規模釋放應用價值。這背后的原因說起來復雜，其實核心就是兩個：1.智能化程度欠缺，鎖住了應用場景；2.邊際成本太高，商業價值受限。

獨木成林：MIT的機器船協作曲

不過，科學家們也在不斷為無人船賦予新的能力。最近，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究者們，就開發了一種新型鎖閉系統(latching system)，可以讓無人船克服水流干擾，具備“變形”的新能力。

這只自主船只 “組隊打野”所帶來的想象力，就與單槍匹馬的無人船截然不同了。

首先，艦隊形態擁有加乘級的感知能力，各個船體結合在一起，實現1+1>2的數據協同效果。每個roboat船體都配有傳感器、推進器、微處理器、GPS 模塊、攝像頭等硬件，他們結合在一起，令復雜的通信和控制成為可能，能夠在河道、水面實現毫米級精度的連接組合。

研究者開發了協調器coordinator和工作器worker。一個或多個worker連接到一個協調器，形成一個 “連接容器平臺”(connection -vessel platform, CVP)。每個協調器都知道并可以與所有連接的worker進行無線通信。然后CVP通過比較初始形狀和新形狀之間的幾何差異，使用自定義軌跡規劃技術來計算到達目標位置的方式與最短軌跡，并決定要不要移動和分拆。

效果是明顯的，在 MIT 的游泳池和水流稍微洶涌一些的查爾斯河里進行了測試。機器船通常能夠在大約 10 秒內成功連接成隊，或者是在幾次失敗后成功。

另外，艦隊形態在功能上更加高效靈活。這種3D打印出來的機器船雖然大小僅為之前版本的1/4，但通過定制化鎖閉裝置(latching mechanism)連接，以無碰撞的路徑移動，并重新連接到新集合配置中的適當位置。

實際上，在阿姆斯特丹，該機器船艦隊正計劃實現了晚上收垃圾的操作，它們在運河道中到處游走，定位并連接至有垃圾桶的平臺，然后把它們拖回垃圾收集設施，以此讓運河重新煥發生機，并通過夜晚操作解放人力。

同時，由于形態被改變，矩形的機器船組合在一起，還將收獲傳統無人船沒有的能力——搭建臨時水上設施。比如橋梁和舞臺，來幫助緩解城市繁忙街道上的擁堵。在麻省理工學院的演示池和計算機模擬中，一組組相連的機器船單元，從直線或正方形重新排列成其他形狀，比如矩形和“L”形，整個過程只花了幾分鐘。

研究人員相信，他們的軌跡規劃算法能構建更大體積的城市建筑。未來，他們會在阿姆斯特丹市中心的尼莫科學博物館和正在開發的MARITERETRIN區之間，架起一座橫跨60米運河的“動態橋梁”。接完乘客之后，如果發現水道上有東西，這些無人船就會停下來或改道。

一旦roboat真正投入使用，白天送人送貨，晚上還要加班搞垃圾管理與物流，偶爾還能組裝成音樂會舞臺、食品市場平臺和其他結構。恐怕最勤奮的人類勞模也只能望其項背了。這些船只還可以配備環境傳感器，監測城市水域，了解城市和人類健康狀況。

當然，roboat目前還是一個實驗性的項目。但我們發現，無人船正在從單打獨斗，變成一個在水面協同戰斗的靈敏、動態的智能體，從而完成更多的任務。從這種變化中，我們不難找到一些未來機器人協作的靈感。

當機器進入協作時代，城市會變成什么樣子？

論文發出后，荷蘭阿姆斯特丹代爾夫特理工大學認知機器人學系助理教授Javier Alonso Mora曾表示：“在運河中聚集成群的機器人，是一個偉大的想法。”

之所以有如此感慨，恐怕是因為這種動態解決方案，能夠解答長期以來困囿于無人船的幾個問題：

第一，能否向更多場景進行延伸？

傳統的無人船只能在較為寬廣的水域進行作業，但隨著靈活的可以聚集成各種形狀的船只艦隊出現，無人船可以成為城市基礎設施的重要補充，將一些活動從陸地轉移到海洋。一方面能夠解決路面擁堵的困境，也讓無人船技術有了更大的商業想象力。

第二，能否突破技術目標的天花板？

既往我們對機器智能的預期，就是和L5自動駕駛汽車、波士頓動力機器人等一樣高度智慧體。但這類技術解決方案的弊端也在日益顯露，比如投入成本過高，訓練周期長，算法難度大，現實落地困難等。而roboat這種靈活的解決方案，核心就是“去掉大腦”，機器人不必具備高智能，只要像螞蟻一樣協同工作，也能完成許多復雜任務。

這并不是孤例，實際上已經有科學家讓納米機器人形成“蟻群”，對人體血管進行藥物輸送與清理，被看做是癌癥治療的新希望。

目前看來，讓更多的機器船自由組合形成綜合智能體，這種務中心化的分布式系統，也讓無人船技術變得更加真實了一點。

第三，能否實現大規模低成本制造？

除了在技術上更具現實價值之外，與傳統無人船需要風帆等復雜硬件相比，這種體積更小的roboat完全可以通過3D打印進行生產，價格也更加低廉。通過移動和形態轉換的疊加，實現更多復雜的功能，顯然更容易打破產業端投資的一些顧慮。

科學作家凱文凱利曾在《失控》中寫道，未來機器人將按照“無中心分布式系統”模式來運行，大量“愚蠢”的個體在分工的情況下完成高難度的行為。從這個角度看，能闖大洋，能游淺水的無人船，或許正在“蟻群智慧”中成為現實。?

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