与陆地行驶相比，河道行驶的一大挑战在于水下情况的不可视。一开始，哪怕航道上多了一块石头，或者出现一点垃圾，AI识别系统都有可能蒙圈，往往需要反复航行来收集数据——张江“无人船”在研发时遇到的数据难题，也是智能船舶升级路上的痛点。
AI视觉感知的数据开放其实有着相当大的难度。一是数据采集难，设备安装周期长、成本高，而且数据来源也受限于航线。二是数据采集之后，还要进行大量的清洗分类、标注等工作，会花费大量时间和资金。
为了突破数据受限的瓶颈，由上海交通大学牵头，联合中国船舶工业行业协会、中国航海学会等机构，共同打造了一个开放、共享的数据采集、数据处理和算法开发的基础性图像数据公共平台——航运AI数据平台，将支持AI算法开发企业和人才发展，打造AI产业生态圈。同时，各方还将通过平台积极推动相关企业参与国内外规则与标准的制定。
作为参与方之一，迈润智能科技（上海）有限公司董事长张兵华表示，船舶要真正实现自主驾驶，在识别上就要做到全方位、全天候、全过程，“视觉识别在车端其实已做到了99.99%的识别率，我们有理由相信，通过融合电子海图、视觉感知等更多技术，我们也能做到这一比例”。
在智能船舶领域，迈润智能研发出可视化靠泊安全辅助系统、航行安全辅助系统、两舱监控系统、驾控台增视系统、异常目标监控和船岸互通等产品，可以提供360度的船舶周边态势智能感知，并向船员发出危险信号预警，为复杂环境和狭窄航道航行的船舶提供支持。
技术升级，不仅限于无人驾驶
论坛现场，由上海船舶研究设计院牵头编制的《智能船舶发展白皮书》对外发布。这份白皮书从船舶决策和控制能力的角度出发，将船舶智能化水平分为5个等级，明确了人和系统在控制、监视、失效应对方面的协同关系和监管地点。L1至L5分别为辅助决策、部分自主、有条件自主、高度自主和完全自主。
“智慧船舶也不能仅仅盯着无人驾驶，而是要在船舶航行、管理、维护、载运和作业等方面实现智能化运行。”中国工程院院士吴有生建议，要抓住整个产业链补缺补强的着力点，推动船舶制造业、航运业数字化转型，从而实现高质量发展。
“现有的智能船舶其实都是在传统船舶设计规则和要求的前提下，搭载一些智能化系统，比如智能机舱系统、智能航信系统等。”在中国工程院院士严新平看来，目前的船舶智能化仍然处于初级阶段，要获取大量数据，建立模型，为今后真正按照机器人系统来设计打下坚实基础。他认为，随着技术的持续迭代，未来船舶的设计规范、结构形态肯定会发生变化，届时船舶就会像是一个机器人，由感知系统、决策系统、控制系统、动力系统组成，真正实现“能思考、会决策、能控制”的应用场景。
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