基于AI值班員的VTS值班模式研究

摘 要：傳統(tǒng)VTS值班模式在效率和準(zhǔn)確性上存在局限。本文提出一種基于人工智能（AI）技術(shù)的VTS AI值班員工作模式。該模式通過(guò)引入AI視頻分析和圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)船舶自動(dòng)識(shí)別、行為預(yù)測(cè)、異常預(yù)警等功能，可以顯著提高VTS工作效率和決策準(zhǔn)確性。采用AI技術(shù)后，VTS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理速度可至少提升20%，同時(shí)減少人為錯(cuò)誤率、縮短異常情況響應(yīng)時(shí)間。研究為VTS系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：VTS；AI值班員；智能讀片；機(jī)器學(xué)習(xí)

1 研究背景

船舶交通管理系統(tǒng)（Vessel Traffic Services，簡(jiǎn)稱VTS）是指為保障船舶交通安全，提高交通效率，保護(hù)水域環(huán)境，由海事管理機(jī)構(gòu)設(shè)置的對(duì)船舶實(shí)施交通管理并提供信息服務(wù)的系統(tǒng)。

隨著全球貿(mào)易的不斷發(fā)展，上海港作為中國(guó)重要的國(guó)際航運(yùn)中心，憑借其年吞吐量超過(guò)5 000萬(wàn) TEU的驚人數(shù)據(jù)，以及288條直航航線，成功超越了新加坡和釜山，成為全球直航線路最多的港口，其船舶交通管理的復(fù)雜性和重要性日益凸顯，如圖1所示。現(xiàn)有的船舶交通管理系統(tǒng)（VTS）在面對(duì)高效、安全及智能化管理的新要求時(shí)，已顯得力不從心。因此，本文以洋山VTS為例，淺談通過(guò)引入新技術(shù)，尤其是人工智能與大數(shù)據(jù)分析等手段，全面提升VTS的智能化程度、綜合服務(wù)能力以及應(yīng)急響應(yīng)速度，從而確保船舶航行安全無(wú)憂，并推動(dòng)港口運(yùn)營(yíng)效率邁向新高。

2 現(xiàn)狀分析

2.1 VTS值班方式分析

VTS值班員應(yīng)用豐富的工作經(jīng)驗(yàn)和技能降低VTS服務(wù)區(qū)航行風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化交通環(huán)境。但是，這些工作要全天候、全時(shí)段開(kāi)展，要覆蓋VTS服務(wù)區(qū)的廣大面積，要應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的通航環(huán)境、日益增大的船舶交通流、日益嚴(yán)格的安全監(jiān)管要求、日益精細(xì)化的服務(wù)需求等，面臨巨大挑戰(zhàn)，值班員需要更充足的信息支持、決策輔助，更多的操作時(shí)間、空間。

此外，人類值班員的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)因人而異，操作方式和風(fēng)險(xiǎn)閾值因人而異，帶來(lái)了不確定性及人為失誤的風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 智能解決案例分析

（1）部分VTS系統(tǒng)引入了簡(jiǎn)單的CCTV圖像識(shí)別技術(shù)，用于自動(dòng)識(shí)別船舶類型和航速信息，通過(guò)AR技術(shù)疊加至監(jiān)控畫(huà)面。但這些系統(tǒng)僅實(shí)現(xiàn)視頻增強(qiáng)，無(wú)法處理復(fù)雜的交通狀況，分析、查詢、判斷、決策仍需要人工操作。

（2）部分港口嘗試使用深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)海上交通狀況，但由于主要使用AIS數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源單一且不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)量不足、模型訓(xùn)練不充分，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)論模糊、準(zhǔn)確率較低，難以達(dá)到預(yù)期效果。

類似的案例表明，現(xiàn)有的部分智能技術(shù)存在一定的局限性，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理能力不足、模型準(zhǔn)確性不高、無(wú)法替代人工等方面。本文的研究旨在通過(guò)構(gòu)建更加完善、具體的VTS AI值班員工作模式，從大模型構(gòu)建、VTS實(shí)景數(shù)據(jù)分析、AI工作模式優(yōu)化、AI等級(jí)劃分等方面彌補(bǔ)這些不足，提高VTS系統(tǒng)智能化水平。

目前，AI技術(shù)在圖像識(shí)別和時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理方面取得了顯著成果，為VTS AI值班員模式的構(gòu)建提供了技術(shù)支持。

3 VTS AI值班員模式

參照AI醫(yī)生助手讀患者CT腦片的模式，研究使用圖像識(shí)別、視頻分析AI大模型讀取VTS監(jiān)控畫(huà)面，進(jìn)行智能分析和判斷。

VTS值班員工作有兩大特點(diǎn)，特別適合智能讀片，一是VTS的監(jiān)控場(chǎng)景全都是二維的，一般不考慮高度，是一個(gè)平面變化的系列圖片或動(dòng)態(tài)短視頻，適合進(jìn)行圖片分析、視頻分析；二是VTS的介入以及介入后的預(yù)測(cè)變化，不管由人來(lái)實(shí)施或者是AI實(shí)施，基本手段都是利用高頻語(yǔ)音提醒。即在合適的時(shí)機(jī)、對(duì)合適的對(duì)象、發(fā)出合適的語(yǔ)音提醒，并跟蹤提醒對(duì)象的響應(yīng)情況和VTS的介入效果。因此，不管是由人來(lái)實(shí)施或者是AI模擬實(shí)施，可預(yù)期的介入效果是類同的，適于進(jìn)行比較分析和迭代優(yōu)化。

通過(guò)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)對(duì)VTS監(jiān)控視頻分析、處理，并對(duì)VTS大量歷史數(shù)據(jù)開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出能夠預(yù)測(cè)未來(lái)海上交通狀況的模型，將有助于VTS提前做好應(yīng)對(duì)措施、智能介入。

4 研究模型和構(gòu)想

目前，各行業(yè)AI大模型的主流發(fā)展方向是云端化、智能化。首先進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)云端化，然后云數(shù)據(jù)、云計(jì)算結(jié)合AI大模型實(shí)現(xiàn)人工智能。但是，由于海事管理領(lǐng)域的敏感性，VTS所有數(shù)據(jù)必須在本地進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。同時(shí)，要確保數(shù)據(jù)的加密和訪問(wèn)控制，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和潛在的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

因此，對(duì)于VTS系統(tǒng)，一些常用的數(shù)據(jù)分析、智能處理新技術(shù)無(wú)法直接應(yīng)用，未來(lái)的VTS AI值班員可以主要采用本地化的大模型，比如Deepseek-r1等進(jìn)行訓(xùn)練，只連接私有數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析、處理、應(yīng)用和迭代優(yōu)化，可以分以下步驟實(shí)施構(gòu)建。

4.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

首先，需要收集大量的VTS監(jiān)控截圖和視頻片段，包括經(jīng)典案例、實(shí)時(shí)報(bào)警等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如消除噪聲、增強(qiáng)對(duì)比度、剪裁等，以提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，必須高度重視網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全。然后，設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load）流程，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和完整性。

4.2 AI模型構(gòu)建

根據(jù)VTS監(jiān)控的特點(diǎn)，構(gòu)建2～3個(gè)圖片分析和視頻分析AI模型。這些模型可以建立在深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）上，該網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像特征；也可以是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。此外，可以嘗試使用提升AI大模型性能的技術(shù)，如移植學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

4.3 人工與AI協(xié)同分析

將經(jīng)驗(yàn)豐富的值班員組成人工讀片小組，與AI小組共同對(duì)VTS監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分析。人工小組負(fù)責(zé)對(duì)復(fù)雜情況進(jìn)行判斷和決策，而AI小組則負(fù)責(zé)快速識(shí)別和預(yù)警異常情況。通過(guò)這種方式實(shí)現(xiàn)人工與AI的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高整體分析效率。

4.4 評(píng)價(jià)及優(yōu)化

通過(guò)與人工分析進(jìn)行比較，驗(yàn)證AI模型的準(zhǔn)確性和可靠性，并進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，不斷進(jìn)行參數(shù)調(diào)整、算法改進(jìn)、模型優(yōu)化。同時(shí)，還可以通過(guò)引入新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、增加模型層數(shù)等方式來(lái)提高模型的性能。

4.5 迭代升級(jí)

在實(shí)際應(yīng)用中，不斷采集全新 VTS 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，用于AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。通過(guò)持續(xù)迭代升級(jí)，使模型的分析速度和準(zhǔn)確度逐漸接近甚至超過(guò)人類水平。

4.6 預(yù)期效果

通過(guò)實(shí)施上述研究模型和構(gòu)想，預(yù)期可以實(shí)現(xiàn)以下效果，如圖2所示。

（1） 經(jīng)驗(yàn)固化與風(fēng)險(xiǎn)減小；

（2） 工作效率與安全性提升；

（3） 人力成本與管理難度降低；

（4） VTS系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化與完善。

這將有助于提高VTS系統(tǒng)的智能化水平，為船舶航行安全提供更加高效、精準(zhǔn)的服務(wù)。

5 研究模式分析

5.1 空間優(yōu)勢(shì)

在空間維度，VTS的讀片可以放在后臺(tái)運(yùn)行，不影響VTS系統(tǒng)的前臺(tái)值班。同時(shí)做到數(shù)據(jù)與模型均本地化部署，提升數(shù)據(jù)自主性，起到信息隔離的作用，保障信息安全和網(wǎng)絡(luò)安全。

5.2 時(shí)間優(yōu)勢(shì)

在時(shí)間維度，AI讀片都存儲(chǔ)在資料庫(kù)里，人類讀片可以廣泛邀請(qǐng)專家、專業(yè)人員隨時(shí)開(kāi)展，可以分批、多次進(jìn)行，最終進(jìn)行集體推演。以這種時(shí)間自由換效率、時(shí)間長(zhǎng)度換質(zhì)量的循環(huán)模式進(jìn)行迭代升級(jí)。

5.3 分級(jí)實(shí)施

目標(biāo)為逐步實(shí)現(xiàn)由AI讀片替代人工讀片，或者在部分區(qū)域、部分時(shí)間來(lái)接管人工進(jìn)行VTS信息服務(wù)和交通組織。最終構(gòu)建一整套的VTS AI值班員模式，實(shí)現(xiàn)智能介入、精準(zhǔn)提醒、高效組織，實(shí)現(xiàn)VTS中心靜默化值班。

6 AI值班員分級(jí)模式

6.1 工作模式分級(jí)

參照目前無(wú)人駕駛船舶的智能化程度分級(jí)模式，將VTS AI值班員模式劃分為以下五個(gè)等級(jí)，如圖3所示。

初級(jí)階段（L1）：在這一階段，AI值班員主要承擔(dān)輔助性的角色，如自動(dòng)識(shí)別船舶類型、航速信息、接收?qǐng)?bào)告等，為人類值班員提供決策支持。此時(shí)，人工仍然是主導(dǎo)性的，但AI的存在可以顯著提高工作效率和準(zhǔn)確性。

中級(jí)階段（L2）：在這一階段，AI值班員開(kāi)始承擔(dān)部分決策，例如自動(dòng)提醒，建議船舶調(diào)整航線以避免反航道、擱淺、復(fù)雜交會(huì)和碰撞等，以及禁止進(jìn)入避航區(qū)、橋區(qū)水域、風(fēng)電場(chǎng)等。人類值班員仍然需要對(duì)AI的行為進(jìn)行監(jiān)控，并在必要時(shí)進(jìn)行干預(yù)。

高級(jí)階段（L3）：在這一階段，AI值班員已經(jīng)能夠獨(dú)立完成大部分工作，包括復(fù)雜的決策和操作。人類值班員的角色轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)督者和備用決策者，只有在特殊情況下才需要進(jìn)行干預(yù)。

自動(dòng)化階段（L4）：這是高級(jí)別的自動(dòng)化，它可以完全獨(dú)立地執(zhí)行所有任務(wù)，而不需要人為干預(yù)，AI 值班員可以完成替代現(xiàn)有VTS模式下的各種工作場(chǎng)景。由于VTS系統(tǒng)的復(fù)雜性和責(zé)任重大性，這一階段的實(shí)現(xiàn)可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間和技術(shù)積累。

超人類智能階段（L5）：在這一階段，VTS實(shí)現(xiàn)AI化，增加多智能體聯(lián)動(dòng)和協(xié)作。不僅能夠獨(dú)立完成所有監(jiān)控、分析和決策任務(wù)，還能夠自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化，形成高度自主、智能的船舶交通管理系統(tǒng)。另外，L5階段還能夠結(jié)合航運(yùn)業(yè)智能體發(fā)展，使整個(gè)航運(yùn)業(yè)的智能駕駛船舶、智能港口、智能航標(biāo)、智能交通組織、智能交通服務(wù)等得以協(xié)同，是一個(gè)整體性的L5方案。

這些階段的AI智能體不斷發(fā)展，從簡(jiǎn)單的工具到復(fù)雜的超人類智能，逐步提升其自主性和智能化水平。

6.2 工作角色轉(zhuǎn)換

在不同的操作等級(jí)下，人類值班員和AI值班員扮演的角色和聯(lián)合操作模式有所不同。

在初級(jí)階段L1，人類值班員主要負(fù)責(zé)決策和監(jiān)控AI的行為；

在中級(jí)階段L2，人類值班員對(duì)復(fù)雜情況進(jìn)行決策，還需要對(duì)AI的行為及決策進(jìn)行監(jiān)控和干預(yù)；

在高級(jí)階段L3，人類值班員的主要任務(wù)是監(jiān)督AI的行為，作為備用決策者，并在必要時(shí)進(jìn)行干預(yù)；

在完全自動(dòng)化階段L4，人類值班員的角色主要是管理者和系統(tǒng)維護(hù)者。

在超人類智能階段L5，將沒(méi)有人類值班員，人類值班長(zhǎng)主要負(fù)責(zé)管理和應(yīng)急。

6.3 工作效果對(duì)比

6.3.1 傳統(tǒng)值班模式

AI技術(shù)優(yōu)化前，人類值班員需要24 h持續(xù)監(jiān)控多個(gè)屏幕，手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)并做出決策和操作，主要存在以下問(wèn)題。

（1）人工模式下，VTS值班員疲勞和人工局限導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理速度慢和錯(cuò)誤率高，人工響應(yīng)緊急情況必然有延遲。

（2）隨著VTS服務(wù)區(qū)增大、服務(wù)內(nèi)容增加、服務(wù)要求提高，則直接關(guān)聯(lián)VTS人力成本和管理難度同比例不斷推高。

（3）通過(guò)查閱VTS值班臺(tái)賬、VTS系統(tǒng)操作記錄、模擬VTS值班員典型操作場(chǎng)景，發(fā)現(xiàn)目前VTS值班員在工作中存在大量機(jī)械性、重復(fù)性手動(dòng)操作、手動(dòng)記錄等，以及識(shí)別、查詢船舶和報(bào)告信息等簡(jiǎn)單查詢操作，約占VTS值班員20%左右的有效工作時(shí)間。

（4）部分簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的甚高頻（VHF）報(bào)告接收、廣播類型的信息提醒、無(wú)效的報(bào)警信息查看和處理等，約占VTS值班員30%左右的有效工作時(shí)間。

6.3.2 AI值班模式

通過(guò)引入AI技術(shù)，VTS系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性可以得到顯著提升，以下是預(yù)期的優(yōu)化效果。

（1）初級(jí)階段L1：AI自動(dòng)識(shí)別船舶類型、報(bào)告信息等，并將這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示給人類值班員。

優(yōu)化效果：減少人類值班員的工作量，提高數(shù)據(jù)處理速度和準(zhǔn)確性，減少人工疲勞導(dǎo)致的錯(cuò)誤。通過(guò)AI輔助，減少人類值班員的查詢、記錄、尋找報(bào)告船舶等操作，預(yù)計(jì)可以提升20%的工作效率。

（2）中級(jí)階段L2：AI對(duì)常見(jiàn)情況進(jìn)行自動(dòng)處理，例如自動(dòng)提醒船舶避免反航道、擱淺、駛?cè)胛ｋU(xiǎn)區(qū)域等。

優(yōu)化效果：進(jìn)一步減輕人類值班員的工作負(fù)擔(dān)，提高響應(yīng)速度和決策質(zhì)量，預(yù)計(jì)可以減少部分特定水域的值班臺(tái)人員，提升50%的工作效率。

（3）高級(jí)階段L3：AI獨(dú)立完成大部分復(fù)雜操作和決策，人類值班員僅在特殊情況下介入。

優(yōu)化效果：大幅降低人工干預(yù)，提高系統(tǒng)的自主性和可靠性。AI" 值班員接管日常工作場(chǎng)景。人類值班員負(fù)責(zé)處理特殊情況并監(jiān)督AI的操作，預(yù)計(jì)可以進(jìn)一步減少值班臺(tái)人員，提升80%的工作效率。

（4）完全自動(dòng)化階段L4：AI 值班員完全獨(dú)立執(zhí)行所有任務(wù)，無(wú)須人類干預(yù)。

優(yōu)化效果：實(shí)現(xiàn)全天候、無(wú)間斷監(jiān)控和高效決策，徹底解決人工疲勞和錯(cuò)誤率問(wèn)題，預(yù)計(jì)可以替代現(xiàn)有的所有值班臺(tái)人員，提升100%的工作效率，VTS發(fā)展進(jìn)入新的階段。

（5）超人類智能階段L5：多AI智能體協(xié)同運(yùn)行、自主優(yōu)化，發(fā)展為行業(yè)AI智能化。

優(yōu)化效果：展現(xiàn)出超人類的智能，更加注重與其他系統(tǒng)、智能體的互操作，實(shí)現(xiàn)更廣泛的數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用協(xié)同，并隨著新技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展持續(xù)進(jìn)化，以適應(yīng)新的挑戰(zhàn)和需求，將效率提升最大化。

7 總結(jié)與展望

本研究構(gòu)建VTS AI值班員工作模式，通過(guò)分級(jí)發(fā)展實(shí)現(xiàn)VTS系統(tǒng)智能化。該模式可提高VTS服務(wù)效率、減少人力成本、降低管理難度。在今后的研究和應(yīng)用中，還需要在數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理方法上進(jìn)一步改進(jìn)，以提高模型的精確性和可靠性；強(qiáng)化人工與人工智能協(xié)同分析效果；不斷對(duì)分級(jí)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。期待VTS AI值班員模式能夠在未來(lái)廣泛應(yīng)用，為航海事業(yè)的發(fā)展提供有力支持。

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