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在全球工業(yè)步入4.0時代之時，智能化也在航運與船舶工業(yè)中興起。賽博物理系統(tǒng)（CPS）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)（Big data）在航運與船舶工業(yè)界也開始成為熱點話題。MARINTEK公司長期在航運和船舶信息化方面投入研究，在業(yè)界擁有較高的知名度。海事研究中心編譯整理了該公司2016年中發(fā)表的關(guān)于未來航運和船舶中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的相關(guān)研究成果以供參考。盡管目前航運和船舶工業(yè)中的數(shù)據(jù)規(guī)模尚與“大數(shù)據(jù)”有所差距，但不妨從大數(shù)據(jù)的視角審視未來智能化的航運業(yè)中對大規(guī)模數(shù)據(jù)的組織和利用趨勢，發(fā)掘未被利用的數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)更安全、更經(jīng)濟、更環(huán)保的航行。
1 航運和船舶中的主要數(shù)據(jù)源
1.1 船橋數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、各類船載設(shè)備
船橋系統(tǒng)與設(shè)備間常有標準化或定制的數(shù)據(jù)接口，使得數(shù)據(jù)的集中收集成為可能。隨著IMO和船旗國對船用設(shè)備的種類要求逐漸增多，數(shù)據(jù)源也在隨之增加。此外，一些特殊設(shè)備如波浪雷達、溢油監(jiān)測裝置、慣導(dǎo)設(shè)備等也能夠通過標準或非標準的接口提供大量數(shù)據(jù)。
1.2 自動化控制系統(tǒng)和賽博物理系統(tǒng)
無論是傳統(tǒng)的自動控制系統(tǒng)和新興的CPS中都集成了多種設(shè)備和信息系統(tǒng)，產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。但系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的可獲取性和數(shù)據(jù)質(zhì)量常有參差不齊的情況。
1.3 性能監(jiān)控系統(tǒng)
過去幾年，船舶裝載性能監(jiān)測和優(yōu)化設(shè)備的情況較多。這類設(shè)備包括軸扭矩測量儀、燃油流量計、環(huán)境狀態(tài)傳感器等，通常都是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。但因一些監(jiān)測和服務(wù)由第三方機構(gòu)提供，除數(shù)據(jù)可獲取性會受到一定影響，成本因素也需要考慮。
1.4 船舶報告數(shù)據(jù)
船舶向岸端發(fā)送的大量運營和管理報告是重要的數(shù)據(jù)源，是很有價值的數(shù)據(jù)輸入。但由于部分內(nèi)容需要依靠人工輸入，加之存在刻意誤報（以逃避監(jiān)管）的情況存在，數(shù)據(jù)質(zhì)量存在不確定性。
1.5 外部監(jiān)控數(shù)據(jù)：AIS和VTS
AIS的推廣提供了大量的數(shù)據(jù)（例如位置、速度、航向等更新頻率可高達每10秒1次）。獲取AIS數(shù)據(jù)較為便利，但數(shù)據(jù)質(zhì)量和花費會隨著提供方不同而發(fā)生變化。另一方面，VTS中包含與船舶運行和狀態(tài)有關(guān)的大量數(shù)據(jù)，但通常不可公開獲取。
1.6 氣象數(shù)據(jù)
包括氣象預(yù)報數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，獲取較為便利。
1.7 港口數(shù)據(jù)
港口和船舶代理對船舶近港和港口內(nèi)的活動情況有詳細的記錄，可提供詳細的誤期、裝卸貨時間等數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)常用于相關(guān)資費的計算，因此較為準確。
2 船舶數(shù)據(jù)收集中的障礙因素
2.1 場景相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
用于不同目的（如用于精確控制和閾值警告）的傳感器在數(shù)據(jù)質(zhì)量上也有差異；同類的傳感器在使用場景不同的情況下，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也會有所差異，于是便導(dǎo)致了整個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量不統(tǒng)一問題。對于在脫離原始場景情況下獲取的原始數(shù)據(jù)（例如船舶上安裝有相當(dāng)數(shù)量的位置傳感器，但每個傳感器都有獨立的參照位置點），需要對其可用性仔細核對并在必要時予以校正。
2.2 外部環(huán)境影響問題
外部因素可導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降的問題。例如對水船速、風(fēng)速等的測量可能因傳感器設(shè)置的位置不同而產(chǎn)生差異。設(shè)置在船體外部的傳感器可能因外力損壞、污染物附著、性能衰退等因素造成無效數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。
2.3 人工輸入引起的錯誤問題
人工數(shù)據(jù)錄入錯誤是一種重要的數(shù)據(jù)錯誤來源。隨著船舶自動報告成為IMO E-航海戰(zhàn)略實施計劃中的高優(yōu)先級方案之一，這一問題將有望得到逐步解決。
2.4 主觀/蓄意誤報數(shù)據(jù)問題
一些有商業(yè)用途的敏感數(shù)據(jù)存在被認為誤報的可能性。雖然現(xiàn)今數(shù)據(jù)的真實性可被很大程度地交叉驗證，但處理商業(yè)敏感信息時仍需警惕這一問題。
2.5 專有數(shù)據(jù)和接口問題
部分船舶設(shè)備和系統(tǒng)沒有配備通用的數(shù)據(jù)格式和接口，導(dǎo)致信息的獲取需要付出額外的成本（包括轉(zhuǎn)接設(shè)備、人工服務(wù)等）。隨著更多新造船舶自設(shè)計之初就具有較高的集成度和標準化的數(shù)據(jù)格式和接口，這一問題有望得到逐步解決。
2.6 AIS 和衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取中的偽數(shù)據(jù)問題
由于AIS和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的獲取與基站和接收弧段等因素有關(guān)，船舶獲取數(shù)據(jù)的時間間隔可能呈不規(guī)則分布狀態(tài)。相應(yīng)的數(shù)據(jù)過濾和插值可能導(dǎo)致偽數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，并導(dǎo)致部分數(shù)據(jù)的可信度降低。
2.7 賽博空間安全問題
高度數(shù)字化和信息化的船舶系統(tǒng)對賽博空間安全提出的很高需求。例如對船舶通信鏈路的入侵可能導(dǎo)致導(dǎo)航設(shè)備被“劫持”，從而產(chǎn)生錯誤數(shù)據(jù)。因此通過技術(shù)手段確保網(wǎng)絡(luò)安全和對數(shù)據(jù)進行查驗十分必要。
3 船舶和航運大數(shù)據(jù)的管理和使用
對數(shù)據(jù)的管理和使用主要分為三個角度考慮：即存儲管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和分析利用。
3.1 存儲管理
存儲大量數(shù)據(jù)的過程中，對冗余數(shù)據(jù)的處理直接影響到存取效率和后期分析的準確性，即需要在不丟失重要信息的情況下對冗余數(shù)據(jù)進行合理取舍。該研究提出了一種二級數(shù)據(jù)處理機制：在第一級對數(shù)據(jù)進行簡單初篩，并存儲盡可能多的信息；第二級使用專用算法對數(shù)據(jù)進行提取并進行結(jié)構(gòu)化處理，供后續(xù)分析使用。
3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題大致可分為四類：（1）不可靠數(shù)據(jù)、（2）場景相關(guān)的偽數(shù)據(jù)、（3）技術(shù)性偽數(shù)據(jù)、（4）非對應(yīng)數(shù)據(jù)。可通過對傳感器系統(tǒng)的校正、異常值檢測、統(tǒng)計學(xué)檢測等技術(shù)手段和數(shù)學(xué)方法進行質(zhì)量控制和管理，去除或減少無效數(shù)據(jù)。
3.3 數(shù)據(jù)利用
對大數(shù)據(jù)的利用主要有兩種模式，即“基于模型”和“基于發(fā)現(xiàn)”。前者可利用大量數(shù)據(jù)對各種模型和理論假設(shè)進行驗證，但前提是要有已知模型的存在。后者的優(yōu)勢在于發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和規(guī)律，但要考慮結(jié)果適用性的風(fēng)險（即結(jié)果可能存在較大的隨機性）。
4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時效性
航運業(yè)有多種潛在的基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，時效性可從實時的在線決策到長期的船隊數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等。
4.1 在線決策支持
此類應(yīng)用將使用實時數(shù)據(jù)或調(diào)用短期歷史數(shù)據(jù)記錄進行計算處理，以支持與動力輸出、船舶航向控制等相關(guān)的實時任務(wù)，例如惡劣氣象條件下的決策支持、動力優(yōu)化等。
4.2 船舶性能優(yōu)化和維護
此類應(yīng)用基于較長期的數(shù)據(jù)積累，例如對船舶機械設(shè)備運行狀況進行長期跟蹤，以相應(yīng)地監(jiān)測船舶設(shè)備狀態(tài)，對維護計劃進行優(yōu)化管理。
4.3 船隊優(yōu)化
更大的數(shù)據(jù)集合可以用于比較同類船舶在一定時間內(nèi)的性能，可用于特定航線船隊的性能分析，提供優(yōu)化的運營策略。
4.4 預(yù)測分析
大數(shù)據(jù)可用于新船的設(shè)計和性能預(yù)測，即結(jié)合新船的虛擬模型，引入歷史數(shù)據(jù)用于預(yù)測新船在各種工作條件下的性能特點，為設(shè)計迭代提供依據(jù)。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用是一把雙刃劍。一方面，對大量數(shù)據(jù)的利用無疑將能夠提供更多支持航運和船舶工業(yè)的工具和手段；另一方面，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和處理方法可能使分析結(jié)果產(chǎn)生偏差，為管理和運營產(chǎn)生負面影響。但獲取、存儲、積累、傳輸和最大化利用大量數(shù)據(jù)的趨勢在航運中是明確的，與航運和船舶工業(yè)的智能化密不可分，正在成為智能時代全新的挑戰(zhàn)和機遇。（來源：吳笑風(fēng) 國際海事研究中心）
