: AI 从MIT的新式无人船，聊聊机器人的“组队打野”模式 AI | 2019-09-24 09:36 脑极体

能闯大洋，能游浅水的无人船，或许正在“蚁群智慧”中成为现实。

大多数科技爱好者也许都幻想过，未来的海洋角逐，将由智慧型舰艇在海上展开各种作业、对战、探险等，完全不需要人类的参与……

在现实中，无人船也早已经不是什么新鲜玩意。比如加州Saildrone 公司，2012年就开始采用自动化无人船队来收集全球海洋的实时数据，除此之外，在物资投放、人员搜救、巡视监控、通讯等方向上，也都有应用。

但同时，无人船想要在复杂、危险的海域内具有稳定的航行能力和应对突发状况的能力，其难度并不亚于无人车。

走向深蓝，无人船还需要跨越沟壑

丹麦启动无人船研发项目，挪威开辟无人船试验区，荷兰试图利用“浮动自驾无人船”实现载人和货运……近些年，我们AI、物联网、自动控制等数据，正在快速与船业结合在一起，为智能无人船的开发提供了澎湃的技术可行性。

目前主流的商用无人船，本质就是搭载一台采样机、传感分析器，就能进行实时分析，并依靠蓄电池实现5个小时左右的航行。这样确实将一部分监测人员解放了出来，但能力与服务场景的单一，也大大缩减了其商业和技术上的无限可能性。

而要让无人船在复杂的海域执行更高难度的任务，又需要它们具备能够应对突发状况并作出正确决策的高性能精准算法，以及与外界环境交互的高灵敏传感器与稳定快速的网络通讯。但这实现起来并不容易，2016年，麻省理工学院(MIT)的研究人员测试了一个机器人原型，它可以沿着预先设定的路径向前、向后和横向移动，但也仅此而已。

我们知道，为了让自动驾驶汽车早日上路，科技巨头们往往不吝于投入，甚至连城市道路都给改造了。近几年兴起的“车路协同”技术，就是对路面、围栏、交通标志、信号灯、涵洞等都进行数字化改造，让它们自己给车辆发信息，从而令车与车、车与路之间的关系更加清晰和安全。

无人船就没有这样的好事儿了，因为人类没办法在茫茫大海中为其建立如此高密度的数据网络，除了根据动态海图与气象预报，结合卫星来实现导航之外，无人船在海上难免遇到操作员远程操作失灵、发生避碰事故等问题，感知系统限制，这是困扰水面无人船大规模应用的一大难点。

除了技术上的限制，无人船的经济性也一直存在争议。尽管它能够比常规船舶节约施工成本，人力成本和燃料成本。但为其增添新兴自动化设备与高精度感知仪器，建立岸基遥控中心，运营方案、人员培训等都需要重新再来，背后的隐形成本也将劝退一大波潜在用户。

总体来看，我们不难感受到除了吸引舆论关注之后，无人船并没有顺利走入产业端的视野，大规模释放应用价值。这背后的原因说起来复杂，其实核心就是两个：1.智能化程度欠缺，锁住了应用场景；2.边际成本太高，商业价值受限。

独木成林：MIT的机器船协作曲

不过，科学家们也在不断为无人船赋予新的能力。最近，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究者们，就开发了一种新型锁闭系统(latching system)，可以让无人船克服水流干扰，具备“变形”的新能力。

这只自主船只 “组队打野”所带来的想象力，就与单枪匹马的无人船截然不同了。

首先，舰队形态拥有加乘级的感知能力，各个船体结合在一起，实现1+1>2的数据协同效果。每个roboat船体都配有传感器、推进器、微处理器、GPS 模块、摄像头等硬件，他们结合在一起，令复杂的通信和控制成为可能，能够在河道、水面实现毫米级精度的连接组合。

研究者开发了协调器coordinator和工作器worker。一个或多个worker连接到一个协调器，形成一个 “连接容器平台”(connection -vessel platform, CVP)。每个协调器都知道并可以与所有连接的worker进行无线通信。然后CVP通过比较初始形状和新形状之间的几何差异，使用自定义轨迹规划技术来计算到达目标位置的方式与最短轨迹，并决定要不要移动和分拆。

效果是明显的，在 MIT 的游泳池和水流稍微汹涌一些的查尔斯河里进行了测试。机器船通常能够在大约 10 秒内成功连接成队，或者是在几次失败后成功。

另外，舰队形态在功能上更加高效灵活。这种3D打印出来的机器船虽然大小仅为之前版本的1/4，但通过定制化锁闭装置(latching mechanism)连接，以无碰撞的路径移动，并重新连接到新集合配置中的适当位置。

实际上，在阿姆斯特丹，该机器船舰队正计划实现了晚上收垃圾的操作，它们在运河道中到处游走，定位并连接至有垃圾桶的平台，然后把它们拖回垃圾收集设施，以此让运河重新焕发生机，并通过夜晚操作解放人力。

同时，由于形态被改变，矩形的机器船组合在一起，还将收获传统无人船没有的能力——搭建临时水上设施。比如桥梁和舞台，来帮助缓解城市繁忙街道上的拥堵。在麻省理工学院的演示池和计算机模拟中，一组组相连的机器船单元，从直线或正方形重新排列成其他形状，比如矩形和“L”形，整个过程只花了几分钟。

研究人员相信，他们的轨迹规划算法能构建更大体积的城市建筑。未来，他们会在阿姆斯特丹市中心的尼莫科学博物馆和正在开发的MARITERETRIN区之间，架起一座横跨60米运河的“动态桥梁”。接完乘客之后，如果发现水道上有东西，这些无人船就会停下来或改道。

一旦roboat真正投入使用，白天送人送货，晚上还要加班搞垃圾管理与物流，偶尔还能组装成音乐会舞台、食品市场平台和其他结构。恐怕最勤奋的人类劳模也只能望其项背了。这些船只还可以配备环境传感器，监测城市水域，了解城市和人类健康状况。

当然，roboat目前还是一个实验性的项目。但我们发现，无人船正在从单打独斗，变成一个在水面协同战斗的灵敏、动态的智能体，从而完成更多的任务。从这种变化中，我们不难找到一些未来机器人协作的灵感。

当机器进入协作时代，

城市会变成什么样子？

论文发出后，荷兰阿姆斯特丹代尔夫特理工大学认知机器人学系助理教授Javier Alonso Mora曾表示：“在运河中聚集成群的机器人，是一个伟大的想法。”

之所以有如此感慨，恐怕是因为这种动态解决方案，能够解答长期以来困囿于无人船的几个问题：

第一，能否向更多场景进行延伸？

传统的无人船只能在较为宽广的水域进行作业，但随着灵活的可以聚集成各种形状的船只舰队出现，无人船可以成为城市基础设施的重要补充，将一些活动从陆地转移到海洋。一方面能够解决路面拥堵的困境，也让无人船技术有了更大的商业想象力。

第二，能否突破技术目标的天花板？

既往我们对机器智能的预期，就是和L5自动驾驶汽车、波士顿动力机器人等一样高度智慧体。但这类技术解决方案的弊端也在日益显露，比如投入成本过高，训练周期长，算法难度大，现实落地困难等。而roboat这种灵活的解决方案，核心就是“去掉大脑”，机器人不必具备高智能，只要像蚂蚁一样协同工作，也能完成许多复杂任务。

这并不是孤例，实际上已经有科学家让纳米机器人形成“蚁群”，对人体血管进行药物输送与清理，被看做是癌症治疗的新希望。

目前看来，让更多的机器船自由组合形成综合智能体，这种务中心化的分布式系统，也让无人船技术变得更加真实了一点。