五月花号自主驾驶船的“AI 船长”将于本月出海试航( 二 ) IBM边缘计算、AI技术以及超百万张海洋

　数据本地化处理

　　由于五月花号在跨大西洋航行的过程中将无法访问高带宽连接，因此，它将使用完全自主的 IBM 边缘计算系统，而该系统又由多个船载的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 设备提供支持。当航行于海上时，五月花号将通过 NVIDIA Jetson 进行数据本地化处理，从而提高决策速度并减少船上的数据流和数据存储量。

　　“让五月花号实现自主驾驶，边缘计算发挥着至关重要的作用。五月花号需要感知其所处的环境、就其所处的状况做出明智决策，然后在最短的时间内基于这些洞察采取行动，即使是在连接出现间歇性中断的情况下也不例外;同时，它还要确保数据免受网络威胁的侵害。 ” IBM 边缘计算事业部副总裁兼首席技术官 Rob High 表示， “IBM 的边缘计算解决方案旨在支持类似五月花号自主驾驶这样的任务导向型工作负载，将云的功能以及 Red Hat Enterprise Linux 的安全性和灵活性一直扩展至网络边缘，即使是在大海航行中。 ”

　达到彼岸(安全)

　　除了要在最短时间内抵达马萨诸塞州普利茅斯这一总体任务目标外， “AI 船长”还将借助 IBM 的规则管理系统(运营决策管理系统 - ODM)来遵循《国际海上避碰规则》(COLREG) 以及《国际海上生命安全公约》(SOLAS)给出的建议。 ODM 在金融服务业应用广泛，且特别适用于五月花号项目，因为它能够以完全透明的方式记录决策过程，从而避免“黑箱操作”的情况。

　　天气是影响航行成功的最重要因素之一，因此， “AI 船长”将使用IBM旗下的 The Weather Company 提供的天气预报数据来辅助作出自主导航决策。此外，运行于 RHEL (RedHat Enterprise Linux) 上的安全管理者功能将复核“AI 船长”作出的所有决策，以确保这些决策对五月花号及其附近其它船只而言均属安全。

真实场景：五月花号在海上如何感知、思考和行动

　　例如，我们假设五月花号航行到了公海附近，靠近科德角，但当前卫星连接暂时中断。此时，前方有一艘货船，该货船因与一艘渔船相撞而散落出部分货物到海中。在这种假设情况下，五月花号“AI 船长”将使用以下技术和流程来自主评估当前状况，并作出行动决策：

　　感知(评估当前环境并识别障碍)

　　- 雷达检测到五月花号自主驾驶船(MAS)航行路径前方 2.5 海里处存在多个障碍

　　- 船载摄像头将视觉输入信息提供给 IBM 计算机视觉系统，视觉系统识别出该等障碍为：一艘货船、一艘渔船和三个未完全沉入水中的船运集装箱

　　- 自动识别系统(AIS)提供货船类别、重量、速度、所载货物种类等特定信息

　　- GPS 导航系统提供五月花号自主驾驶船(MAS)的当前位置、方向、速度和路线等信息

　　- 五月花号自主驾驶船(MAS)的海图服务器提供其选定路线的地理空间信息

　　- The Weather Company 提供天气数据