贲可荣，王 斌

(海军工程大学 电子工程学院，武汉 430033)

海洋是生命的摇篮、资源的宝库、交通的要道，也是兵戎相见的战场[1].海洋空间包含水上、水面与水下.中国作为海洋大国，十八大报告中制定了“提高海洋资源开发能力，发展海洋经济，保护海洋生态环境，坚决维护国家海洋权益，建设海洋强国”的战略部署.国务院发布的《中国制造2025》把海洋工程装备和高技术船舶作为十大重点发展领域之一加快推进[2].

海洋装备是指运行于或服务于海洋空间的各类装备的总称，典型的海洋装备包括：舰船、潜艇、飞机、水下机器人及其他装置[3].海洋装备是建设“海洋强国”的重要基础，其发展总是伴随着人类科技的进步而发展.随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能赋能海洋装备，将又一次推动海洋装备突飞猛进的发展.

1 人工智能赋能海洋装备

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为(如计算、学习、推理、思考、规划、指挥、决策等)的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[4].人工智能+(artificial intelligence plus，AI+)，是利用人工智能技术以及互联网平台，将人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合，创造新的发展生态[5].

“人工智能+海洋装备”采用“装备智能化”和“智能化装备”两种实现方式.装备智能化是指将人工智能算法有机地嵌入到现有海洋装备系统中，提升其识别、推理、判断、决策、控制和环境适应的能力.智能化装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能等智能特征的装备.装备智能化属于后期改造，而智能化装备则是先天而来.装备智能化的关键在于适应于装备的，具有感知、推理、学习和行动等功能的智能模块[6].智能化装备则是以无人系统为典型代表[7]，以自主性为典型特征.

人工智能赋能海洋装备，海洋装备的智能化水平体现在以下方面：

(1) 物理域的智能化.将人的智慧、经验、控制规则等知识以智能模块或软件的形式植入海洋装备，提升其感知力、机动力、环境适应力，同时催生无人艇、无人机、无人潜航器等智能化无人平台、以及装备智能制造和自动诊断修复系统等[8].

(2) 信息域的智能化.将人工智能应用于海洋装备相关感知、侦察、目标指示等信息的获取、处理、共享与对抗各环节，扩展收集范围、加快处理速度、提升信息质量、丰富信息对抗手段.

(3) 认知域的智能化.为海洋装备的航路规划、指挥控制、维修保障，形成类似人脑的分析、判断、决策与学习机制，提升态势感知、情况判断、辅助决策能力[9].

(4) 社会域的智能化.将人的智慧与机械精准有机结合，实现人与人、人与装备、装备与装备之间的深度融合、共享感知和行动协同.

随着人工智能与海洋装备的深度融合，评价海洋装备力量的代名词，将逐步由数量、吨位，向智能化、无人化海洋装备的技术水准、规模和任务能力等转变.新型的智能化海洋装备代表着海洋装备发展的明天.

2 海洋装备智能化发展

装备智能化能够贯穿在海洋装备“建管运维”的各个环节.目前，在海洋装备感知设备、控制系统、决策策略、运维技术和制造环境等的智能化改造方面已经取得了重大进展.海洋装备智能化改造如图1.

图1 海洋装备智能化改造框架

2.1 感知智能化

“看得清、听得远”是提升海洋装备性能的重要指标.海洋装备一般是通过雷达、声呐和各类成像设备等，感知电、声、光的变化，进而了解周围的环境.因此，提升雷达、声呐及视觉感知设备的智能化水平，能够增强海洋装备的感知能力.

(1) 雷达智能化

雷达智能化包含处理智能、系统智能和体系智能3个方面.处理智能是基于数据挖掘实现特征提取，基于深度学习实现目标识别，基于强化学习实现干扰对抗，基于视觉认知实现检测跟踪.系统智能能够实现电子战博弈对抗、雷达知识库生成，在线强化策略优化和雷达无人自主控制.体系智能能够实现射频综合探测、多源信息融合、雷达群体智能和战场态势生成.

2007年，美国提出了基于知识辅助的认知雷达系统架构.2015年，美国国防部高级研究计划局(defense advanced research projects agency，DARPA)启动了“在竞争环境下目标识别与适应”跟踪雷达目标识别项目，采用智能识别技术开展目标和环境特征提取和模式识别，实现雷达对非合作目标的有效识别[10].自2008年开始，国内多家单位利用神经网络、支持向量机[11]，在认知雷达领域开展了研究，并将深度学习、迁移学习等人工智能方法应用于雷达[12].

(2) 声呐智能化

声呐智能化是通过将先验知识和连续学习引入传统声呐系统，建立对发射端的自适应反馈控制，使得发射机与接收机、环境与目标之间构成一个动态的闭环系统，并通过深度学习等人工智能方法，提升声呐图像的识别能力.

目前主流的第四代声呐以多阵列、多频段探测，信息综合处理和一体应用为主要特征.随着人工智能的推进发展，声呐将向更加智能化的方向发展.第五代声呐系统将实现多功能无人操作声呐，其灵敏度、探测广度、算法精度、智能化程度都会有较大提升[13].典型代表是美国雷声公司为DARPA反潜持续跟踪无人艇(antisubmarine continuous tracking unmanned vehicle，ACTUV) 项目开发的模块化可缩放声呐系统(modular scalable sonar system，MS3)[14].

(3) 视觉感知设备智能化

视觉感知设备智能化是基于人工智能算法提升海洋装备的成像能力.

水上和水面的信息成像，一般需要考虑天气、海况和复杂的光照条件，综合利用自然光、红外光实现图像的配准、识别和特征匹配，才能提升成像的效果，并迅速捕捉其中的语义信息.成像智能化的关键技术包括透雾、黑光和超分辨率成像技术、红外与可见光图像配准技术、特征匹配的图像识别技术、图像语义分割和提取技术等[15].以色列ORACAI公司的智能视觉感知系统，能够有效地减少由于人为错误导致的船舶碰撞，从而确保水道和深水区的安全，它能够融合船舶自动识别系统(automatic identification system，AIS)数据，雷达数据和电子海图数据，为船舶自主航行提供感知能力，让动力系统数据和感知数据自由交互，为船舶在海上自由航行提供安全保障[16].

水下环境复杂，信息成像更为困难，可采用微光TV成像和激光成像的方法[17].人工智能的应用能够大大加强微光TV和激光的成像效果.运用人工智能技术，国产研制的“潜龙二号”水下自主机器人具备海底微地形地貌探测、热液异常探测、近底磁力探测和海底照相等功能，海底摄像机可以把海底影像清晰地传输到深拖实验室[18].

2.2 控制智能化

海洋的浪涌和洋流作用，使得海洋装备难以保持稳定的姿态、精细的操作和精准的走位.因此，“走得稳，抓得准”也是提升海洋装备性能的重要指标.人工智能的引入，能够进一步提高海洋装备的控制水平.

(1) 船舶动力定位智能化

动力定位是海洋工程船舶的一种定位方法，先用声呐测定船位，再利用船上的自动控制系统，发出指令，控制安装在船首、船尾的侧向推进器，来固定船位.动力定位控制智能化，可依据比例积分微分控制(proportional integral derivative control，PID)、线性二次高斯控制(linear quadratic gaussian control，LQG)、直接模型参考自适应控制(direct model reference adaptive control，DMRAC)、反步法和模糊控制及神经网络等方法实现[19].

国产“向阳红10”号配置有智能化精准动力定位系统.动力定位时,通过电脑传输，只需几分钟的时间，就把航行中的船稳稳地停在预定的位置.该系统开启后，位置传感器、航向传感器、 姿态传感器、 风传感器、海流传感器等仪器开始实时实地测量数据，并把这些数据传输给计算机，计算机再将其与储存的预定停泊位置对照，找出差别，继而向各推进器发出指令，调整其推力，实行差别修正，直至到达预定位置，停稳.该系统应用了差分全球定位系统，数字滤波技术，以及最优控制软件等先进技术，使其定位精度在几米之内[20].

(2) 水下姿态控制智能化

水下机器人的姿态控制包括对其自身运动形态、各执行机构和传感器的综合控制，由于海洋环境的复杂性，使得姿态控制成为水下机器人研制的难点.

水下机器人的六自由度空间运动具有明显的非线性和交叉耦合性[17].常见的控制方法包括：神经网络和模糊逻辑控制技术.神经网络控制的优点是充分考虑了水下机器人的强非线性和各个自由度之间的耦合性，并能够学习跟踪自身或外围环境的缓慢变化；缺点是参数不易确定，同时当外界干扰的幅度和周期相近时，神经网络的学习就会出现明显的滞后现象，导致控制过程出现振荡.模糊控制器设计简单，稳定性也较好，但是众多的模糊变量以及隶属度函数的选取制约了模糊控制在水下机器人运动控制中的应用.

文献[17]从模糊控制方式出发，借鉴PID控制的结构形式，同时考虑神经网络的自学习能力，推导出S面控制方法，并采用免疫遗传算法进行设计参数的优化整定，使得S面控制器的参数整定更加快速，大大改进了控制器的控制精度与收敛速度.

(3) 水下导航智能化

由于水下环境的复杂性，以及信息传输方式和传输距离的受限，使得水下导航比空中导航更有难度.传统导航技术包括航位推算导航、惯性导航、多普勒声呐导航和组合式导航[21].目前水下机器人大多采用组合式导航，基于人工智能算法实现惯性导航、多普勒声呐导航和基于声呐影像的视觉导航等多种数据的融合[22]；并通过强化学习等算法，结合水下声波跟踪定位技术和全球定位系统的外部定位技术，提升定位精度.

2.3 决策智能化

海洋环境复杂，陆、海、空、天、电、网各维度态势相互铰链，单纯依赖人工对态势图判读,来理解和预测态势将会变得越来越困难.因此，“判得清、规划精”也是提升海洋装备性能的重要指标.人工智能的引入，能够进一步提升海洋装备的决策能力.

(1) 路径规划智能化

路径规划智能化既包括了水面航行器航行路径的智能规划，也包括了水下机器人的智能化避碰规划和路径优化.

为了实现对舰船航行的智能调度,文献[23]提出以舰船动态性能和稳态性能为优化目标，基于粒子群的人工智能算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划.为克服传统航行路径规划算法中条件单一的问题，文献[24]引入云计算遗传特征算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析，得到具有代表性特征的备选路径；并引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最优航行路径.

水下环境较水面环境更为复杂，风、浪、流、深水压力等干扰，时刻影响着水下机器人的行动.水下机器人需要拥有良好的学习机制，才能尽快适应海洋环境，具有理想的避碰规划和路径优化的能力.文献[17]通过具有竞争思想和自组织机制的神经网络实现Q学习，同时采用势场法来综合考虑各种传感器的信息，确定外部强化值，从而使水下机器人在比较复杂的海洋环境中以漫游方式进行避碰行为学习.

(2) 辅助决策智能化

辅助决策智能化是指通过引接各类传感器信息，并结合先验知识和规则，基于知识图谱和群智能算法，实现对海洋信息的智能关联和综合处理，并自动生成和优化资源调度方案，以支撑指挥员进行快速、精准、全方位的决策.

“深绿”计划是美国国防部高级研究计划局支持的一项面向美国陆军旅级的指挥控制领域的研究项目.该计划采用基于草图交互、模型求解与态势预测和指挥系统集成等关键技术，通过信息汇聚、职能汇聚、过程汇聚,将人工智能集成到作战辅助决策中[25].苏-37(Su-37)的“雪豹”机载武器控制系统，“宙斯盾”作战系统，以及各类先进的对空指挥引导系统都是智能武器控制系统的佼佼者.从搜索发现目标，到威胁评估，到锁定摧毁，再到效果评估，均不需要人参与，作战中实现无人化.

2.4 运维智能化

海洋装备的运维智能化，体现在保障自主化、管理智慧化、装备自动化、流程协同化和人机一体化等方面，需要依托海洋装备自身的智能化改造和配套的运行维护系统共同实现.

(1) 智能船舶

智能船舶是指利用传感器、通信、物联网、互联网等技术手段，自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据，并基于计算机技术、自动控制技术和大数据处理分析技术，在船舶航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶[26].

“智能船舶规范”规定了智能船舶的功能包含智能航行、智能船体、智能机舱、智能能效管理、智能货物管理和智能集成平台.智能船舶需要从船舶的设计、制造、运营方面，形成完整的信息服务体系，实现船舶数据的中心管理，其关键技术包括信息感知技术、通信导航技术、能效控制技术、航线规划技术、状态监测与故障诊断技术、遇险预警救助技术和自主航行技术等[27].

(2) 智能船舶运行与维护系统

智能船舶运行与维护系统(smart vessel operation and maintenance system，SOMS)一般包括集成信息平台、数据分析平台和应用服务平台.集成信息平台集成了主机、电站、液仓遥测、压载水、电子海图和信息系统(electronic chart display and information system ，ECDIS)、船载航行数据记录仪(voyage data recorder, VDR)等信息，并通过统一的数据标准和开放接口，实现船上系统之间、船岸之间的信息共享.数据分析平台以智能数据分析模型为基础，并随船舶航行自动进行模型训练与优化，提供设备安全预警、燃油消耗优化、岸海传输压缩等功能.应用服务平台能够根据用户的不同需求，提供定制化的服务[28].

美国的船舶综合状态评估系统(integrated condition assessment system，ICAS)在OSA-CBM(open system architecture for condition-based maintenance)体系结构基础上发展而来，采用网络式拓扑结构，分为船上和岸上两部分[29].英国智能资产管理(intelligent asset management，IAM)系统也包含两个不同区域，分别是“智能分析空间合作营地”和“船队管理指挥空间”，提供帮助客户管理船队的一系列数字化产品[30].

2.5 制造智能化

智能制造以模块化设计建造为基础，以数字化流水线为导向，应用物联网技术，使制造工艺流程、物流和信息流一体化，实现无缺陷、准时化生产.智能制造通过工况在线感知 、智能决策与控制、装备自律执行等闭环过程，提高和完善海洋装备性能、增加其自适应能力[31].智能制造的主要特征有：实现制造流程的智能决策、智能规划和智能调度，以及设备的智能管控；采用数字化流水线、智能机器人生产线，实现智能化的脉动式生产方式；具备数字化车间、数字化生产线、数字化生产单元和数字化操控和信息实时有效的传递.

智能船厂是实现海洋装备智能制造的基础，依托基于三维模型的虚拟建造平台、基于智能管控的生产管控平台和基于物联网的数字化物流平台实现，采用数字化生产线、专业工业机器人生产线，实现海洋装备的智能制造[32].

3 海洋智能化装备发展

无人装备是以自动控制系统为核心，以复杂的机械系统为执行单位，能对自然能力进行延伸与强化的复杂系统.智能化无人装备是在无人系统的基础上，添加数据挖掘和智能技术，形成了一种与脑功能相似的，具有自主行为能力的控制决策系统.海洋智能化无人装备，简称为海洋智能化装备，包括海上无人机、水面无人艇、水下无人潜航器和水下无人预置系统，其发展如图2.

图2 海洋智能化装备发展

3.1 海上无人机

海上无人机(unmanned aerial vehicle ，UAV)是指用于海面侦察目标指示、反潜、扫雷、通信中继等海上军事活动的无人飞行器，主要由飞行器平台和机载任务载荷组成，一般可以重复使用[33].无人机具有零飞行人员伤亡、持续作战能力强、全寿命周期、成本低、允许机动过载大等优势，在目标指示、侦察搜索、通信中继、反辐射打击、担当靶机等方面被广泛应用.

舰载无人机可应用在巡洋舰、驱逐舰、护卫舰、濒海战斗舰、两栖登陆舰甚至快艇.ScanEagle，MQ-8B/C，RQ-21A等多种中小型战术无人机系统先后进入美国海军非航母舰载无人机装备体系.X-47B舰载重型无人机在“尼米兹”级航母上也完成了起降技术验证[34].在海上联合作战“部队网”的支持下，美军海上舰船和有人飞机均可以通过卫星通信、战术数据链等手段接收陆基MQ-4C无人海上巡逻机、舰载MQ-8A/C“火力侦察兵”无人机或RQ-21A战术无人机提供的战场图像信息，发射的超视距反舰导弹也可在这些无人机的目标指示和导引下实施攻击.

潜射无人机是由潜艇携载并通过鱼雷发射管、导弹发射筒或其他专用装置发射的无人机.潜射无人机可按预先航路规划进行自主飞行，或由潜艇及其他水(地)面作战人员对无人机及其机载设备进行实时引导控制，用于完成情报侦察、目标监视、中继制导、目标打击、毁伤评估、电磁干扰等作战任务.美国海军在“洛杉矶”级攻击型核潜艇上搭载了“黑翼”潜射无人机，并持续推进更加大型化的“鸬鹚”等潜射可回收无人机研制项目[34].“鸬鹚”潜射无人机装备美国海军的“俄亥俄”级核潜艇，是一种隐形、喷气动力的无人驾驶飞机，可以装备近程武器和侦察设备.

国内在舰载无人直升机方面的研究起步较早.据外媒报道，S100型舰载无人直升机已成功应用于东海方向的驱护舰.我国海上固定翼无人机型号发展较快，部分产品在国庆阅兵中已公开展示.目前，国内已初步形成舰载固定翼无人机全谱系的研制能力.公斤级微型舰载固定翼无人机，可满足小时级的任务需求；数十公斤级小型舰载固定翼无人机，可用于长航时任务[35].

3.2 水面无人艇

水面无人艇(unmanned surface vessel，USV)，是以有动力的船体为平台，搭载通讯设备、控制设备和特殊功能设备，完成各种任务的水面运动平台.无人艇主要通过地面基站或母船控制中心完成远程控制.通过无线通讯系统，控制中心接收无人艇发出的各种数据，通过数据分析掌握无人艇的状态，以及动态收集各种测绘数据.无人艇具有自主规划、自主航行能力，并可自主完成环境感知、目标探测等任务，实现情报收集、监视侦察、扫雷、反潜、精确打击、搜捕、水文地理勘察、反恐、中继通信等功能.

美国正式服役的水面无人艇主要有“海上猫头鹰”(Sea Owl)、“斯巴达侦察兵”(Spartan Scout )、“X-2”号、“幽灵卫士”(Ghost Guard)、“海狐”(Sea Fox)和“海上猎手”(Sea Hunter)等.“斯巴达侦察兵”无人艇是美国研发的具有模块化、可重构、多任务、高速、半自主航行的无人艇，它是一艘可充气的硬质船艇，船长11 m，重1 674 kg，航速可达50 kn，配备一挺12.7 mm口径机枪、光电和红外传感器及一部小型水面搜索雷达，能够完成情报收集、监视和侦察、反潜、精确打击等任务[36].以色列已开发多种型号无人水面艇，包括“保护者”(Protector)、“海上骑士”(Sea Knight)、“海星”(Sea Star)、“黄貂鱼”(Sting Ray)、“银色马林鱼”(Silver Marlin)和“海鸥”(Seagull)等，其共同特点是充分借鉴无人机技术，并采用模块化设计.“保护者”无人艇是以色列研发的硬壳充气艇，船长11 m，排水量4 t，最高航速可达50 kn，加载了前视红外传感器、照相机/摄像机、激光测距仪、搜索雷达、关联跟踪器等，在武器方面搭载有12.7 mm口径机枪、40 mm口径自动榴弹发射器、计算机火控系统等一套综合无人作战系统，还可选装30 mm的舰炮，主要用于本土防御和反恐作战，并可完成部队保护、监视侦察等任务[37].

中船重工集团701研究所研发出具有完全自主知识产权的“海翼1号”无人水面艇，配备北斗、惯导、导航雷达、一体化光电系统及超短波无线通信设备[38]，具有自主控制、岸基远程遥控和人工驾驶3种控制模式，具备复杂海情下的自主巡逻、搜索取证功能，主要用于完成海警执法和警戒巡逻等任务[39].

3.3 水下无人潜航器

水下无人潜航器(autonomous underwater vehicle，AUV)是一种可长期潜入水下，依靠自带能源、自推进、遥控或自主控制，通过配置任务载荷执行作战或作业任务，能回收和反复使用的潜器.无人潜航器担负多种作战任务，可由不同的搭载平台携带和布放回收，具有目标特征小，隐蔽性好；行动无人化，使用风险低；布放形式多样，作战使用灵活；任务重构能力强，可执行多种任务等特点.无人潜航器系统包括无人潜航器本体(通常就是指无人潜航器)和母船(艇)支持系统.无人潜航器通常由载体结构、控制系统、导航系统、能源系统、推进系统和任务载荷等组成.母船(艇)支持系统通常由保障对无人潜航器实施布放回收、能源补给、指挥控制等作业的功能系统构成[40].

美国金枪鱼机器人公司研制的“金枪鱼”系列，根据不同任务需要，分别衍生有Bluefin-9型、Bluefin-12型、Bluefin-21型，以及在Bluefin-21型的基础上推出的“战场准备自主无人潜航器”(battle space preparation AUV，BPAUV)，这些无人潜航器及其改进型是美国海军反水雷战、反潜战正在使用的重要装备.“金枪鱼”系列无人潜航器已经全部在美国海军服役，Bluefin-21型主要用于濒海战斗舰在浅水海域执行水雷战任务，是该型舰在研的制式装备[41].目前，相继开始服役的还有美国 “雷摩斯”(Remus)、法国“阿利斯特”(Alister)和挪威“休金”-1000(Hugin)等UUV.

2020年11月13日，载有3名潜航员的“奋斗者”号载人潜水器再次深潜到太平洋马里亚纳海沟.与其一同下水的还有两台无人潜航器“沧海” 号和“凌云”号.“沧海”号是一台全球独家的深海着陆器，可以进行全海深4K超高清视频拍摄采集、传输处理；不仅可以搭载全海深高清相机将万米洋底的实时画面直播回传，而且还能记录深海中“奋斗者”号的一举一动.“凌云”号在海底可以自由活动，提供更多角度的照明[42].

目前，国内已初步建立全谱系的无人潜航器.其中，便携型无人潜航器主要用于侦察任务，典型代表包括中船重工集团公司701研究所的“海神”100和哈尔滨工程大学的“微龙”3等无人潜航器.轻型无人潜航器主要用于海洋调查、侦察等任务，典型代表包括沈阳自动化研究所的“海翼”水下滑翔器、哈尔滨工程大学的“微龙”2、天津大学的“海燕”滑翔机、中船重工集团公司702研究所的“海翔”水下滑翔器等无人潜航器[43].中型无人潜航器主要用于侦察、水下作业、布雷等任务，典型代表包括中船重工集团公司的700 kg级、1 500 kg级、“海神”300-I，沈阳自动化研究所的“潜龙一号”、“潜龙二号”等无人潜航器[44].重型无人潜航器主要用于侦察、探测攻击、信息对抗、布雷等任务，典型代表包括“海神”6000、哈尔滨工程大学的“智水”系列等无人潜航器.

3.4 水下无人预置系统

水下无人预置系统(underwater unmanned preset system，UPS)是一种前沿深海或浅海隐蔽部署的集探测防御与隐蔽打击于一体的无人分布式系统，通过潜艇、水面舰艇或运输机，以非常隐秘的手段将装有无人机、无人潜航器，甚至导弹等有效载荷的特种封舱布设在热点海域的海底潜伏下来，潜伏期短则几周，长则多达数年，一旦危机出现或发生战争，通过远程唤醒特种封舱释放有效载荷，有效载荷按照指令执行探测任务或向敌方发起攻击.水下无人预置装备一般包括执行水上或空中任务的有效载荷，封装并发射有效载荷的特种封舱以及激活有效载荷发射的通信系统[45].

美国研制了深海浮沉载荷(upward falling payloads，UFPs)[46]、“海德拉”水下无人作战系统、先进水下武器系统(advanced undersea weapon system，AUWS).UFPs是一种分布式无人系统，由多个节点组成，可通过舰船或飞机预先部署，每个节点的有效载荷置于特种封舱内并可在深海潜伏多年，一旦有需求，操控者可远程触发释放特种封舱，特种封舱与锚链解锁后自动浮至水面，然后，顶部的发射舱门打开即可释放各种载荷，执行任务.俄罗斯的“赛艇”海底导弹系统集储存、运输、发射等功能于一体，于2013年6月在白令海进行了试验[47].国内在完成深海空间站技术前期研究的基础上，研制了35 t级深海空间站小型试验平台.

4 智能化海洋装备的发展趋势

智慧海洋是以完善的海洋信息采集与传输体系为基础，以构建自主安全可控的海洋云环境为支撑，将海洋权益、管控、开发三大领域的装备和活动进行体系性整合，运用工业大数据和互联网大数据技术，实现海洋资源共享、海洋活动协同，挖掘新需求，创造新价值，达到智慧经略海洋的目的[48].

海洋装备作为智慧海洋中的重要组成，将依托智能海洋信息平台和资源平台，实现与人工智能技术的深度融合.未来海洋装备将呈现以下特点：

(1) 未来海洋有人装备将呈现智能化、少人化和超能化的特点[49].传统的海洋装备将在机械化、信息化的基础上，向智能化方向发展，通过加载智能模块，将增强海洋装备的感知、识别、控制、判断和决策等能力，提升海洋装备的自主能力，减少人力资源消耗.通过对现有海洋装备开展适应性改造，使其具备高效搭载无人平台的能力和出动回收保障的能力，能够进一步提升海洋装备的作业范围和能力.

(2) 未来海洋无人装备将呈现智能化、全域性、低成本化的特点[49].大量无人自主海洋装备的研制与装备，也将大大拓宽海洋装备的应用领域，提升海洋装备的应用性能.无论是深海，还是深空；无论是长航时、大深度、高超音速，还是长期预置，无人自主装备都将海洋装备的应用领域大幅度扩展，同时也大大降低了海洋装备造价.

(3) 未来海洋装备运维环境，将呈现智能化、跨域化和在线化的特点.海洋装备将依托智慧海洋，建立起覆盖海、空、天、潜、陆等多维空间，具备跨域协同、全时保障的信息交互和运行维护平台[50].海洋装备的制造数据、运行数据和维护数据，以及海洋环境的气候、洋流、地形数据将实现互联互通，并基于人工智能技术实现挖掘、整理和预测.在智慧海洋环境中，海洋装备的智能水平通过在线学习不断地提升.

5 智能化海洋装备的主要风险

人工智能技术的发展已经并且还将继续推动智能化海洋装备的不断发展.但是，随着人工智能模型的日趋复杂与庞大，人工智能自身存在着的脆弱性和不可解释性的问题[51]，也给智能化海洋装备的应用带来了不可预期的风险.

对抗样本攻击是机器学习领域中的一个研究热点，反映出了人工智能算法的弱点.攻击者通过在源数据上增加人类难以通过感官辨识到的细微改变，但是却可以让机器学习模型接受并做出错误的分类决定.这种不仅在图像识别领域存在，也在语音、文本等领域存在.

人工智能技术在特定的场景或一定的规则的范围内一般不会暴露其脆弱性，当环境数据与智能系统训练的环境大相径庭，或者实际的应用场景发生变化，且这种变化超出机器可理解的范围时，人工智能系统可能立刻失去判断能力[52].人工智能的失误可能会衍生出安全问题，甚至会带来灾难.2016年5月7日，自动驾驶状态的特斯拉Model S误把白色拖挂式大货车当作“蓝天白云”导致车祸的事件，就是典型的人工智能衍生的安全案例.

人工智能通过大量数据的训练，自动获得数据的特征，并以此作为依据进行分类判断，但是由于缺乏可解释性，无法了解人工智能判断的依据，因此，人们需要研究人工智能得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果.显然，我们不能将明天交付给一个个无可解释的“黑箱”[53].因此，要打造负责任的人工智能，确保其决策透明，即：能够理解并看到人工智能所做的决定，尤其需要开发可翻译、可解释的人工智能模型，以了解人工智能是如何做出这些决策的.特别是在事关重大的关键领域中，需要对模型全面理解，以此避免出现错误.高准确率和高可解释性的人工智能将有助真正将技术进行广泛、负责任、有效的应用，造福人类生活.

毋庸置疑，智能化已经成为海洋装备发展的方向[54]，无论是针对现有海洋装备的智能化改造，还是全新的无人自主的海洋装备，都会极大地增强建设海洋、发展海洋和保护海洋的能力，为构建“智慧海洋”，建立“海洋强国”发挥巨大的促进作用.同时，也需要冷静而认真地面对海洋装备智能化过程中将要面对的对抗攻击、环境适应和不可解释等安全风险，努力将准确的、鲁棒的、安全的、可解释的人工智能技术应用于海洋装备建设.