高等航海院校推进人工智能创新的思考*

段尊雷 杨新宇

(1.大连海事大学学术期刊中心； 2.大连海事大学校友事务与合作处；3.中国交通教育研究会航海教育研究分会 辽宁 大连 116026)

一、背景和形势

2017年7月印发的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》作出对我国人工智能发展的总体部署。教育领跑，才能为社会发展提前做好人力资源布局[1]。2018年4月印发的《高等学校人工智能创新行动计划》(以下简称《行动计划》)，兼顾高校人工智能发展需求和长远发展，重点明确到2020年、2025年和2030年三个阶段的目标，从“完善人工智能领域人才培养体系”“优化高校人工智能科技创新体系”“推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用”三个方面提出了重点任务。在人才培养方面，《行动计划》提出在第一阶段建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，建设100个“人工智能+X”复合特色专业，并引导高校加大人工智能领域人才培养力度[2]。

我国现有航海院校59所，其中本科院校17所，高职高专院校34所，中等职业学校8所。全球80%的国际贸易是通过海运来完成的，海运对我国的经济社会发展贡献巨大。我国高等航海院校虽然数量不多，但是航海事业发展赋予我国航海院校人才培养和航运科技创新的重任，历史使命决定了航海院校是航运领域培养专业人才的“练兵场”、解决航运关键问题的“攻关站”、推动科技创新的“孵化器”，是为我国实施“海洋强国”“交通强国”战略、推进“一带一路”建设提供人才保障和科技支撑的战略高地。交通运输部、国家发改委、科技部等七部委于2019年5月联合发布《智能航运发展指导意见》，明确了未来30年我国智能航运发展远景、主要任务和保障措施，提出了我国加强智能航运人才培养的新要求：“适应智能航运发展趋势与需求，调整优化相关院校专业教育结构，增加复合型、应用型人才培养，加快智能航运新业态所需的多方面多层次人才培养，为加速智能航运发展提供人才保障。”[3-4]《行动计划》第一阶段的任务已经于2020年完成，高等航海院校中仅有武汉理工大学和上海海事大学的人工智能本科专业开始招生，大连海事大学和集美大学的人工智能专业于2021年2月获批。高等航海院校中没有在第一阶段成立人工智能学院的高校，也未见高等航海院校推进人工智能创新行动的论文发表。而一些人工智能基础较好的工科强校已经“先谋快动”成立人工智能学院，抢占先机布局人工智能发展，甚至主动“下海”开展包括海上交通在内的智慧海洋工程研究。在当前形势下，高等航海院校尤其是实力较强的航海类本科院校，亟须加快推进人工智能教育的创新和发展。

二、国内高等院校人工智能教育发展现状

(一)人工智能学院的建设情况

为厘清国内高校人工智能教育发展现状，为高等航海院校人工智能教育创新发展提供可借鉴的思路和经验，本文利用网络爬虫技术搜集了网上的相关信息，并汇总整理了2020年及之前成立的58所高等院校人工智能学院及研究院学科设置特点、定位特色、发展基础、人才培养模式、产学研等详细情况。除28所“AI+智慧学习”校企共建人工智能学院项目试点学校外，已经成立人工智能学院、研究院或交叉研究中心的高校有58所，包括中国科学院大学、清华大学、哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、同济大学、西安交通大学、西安电子科技大学、大连理工大学等传统工科强校，北京大学、南京大学、天津大学、复旦大学、南开大学、吉林大学、武汉大学、中山大学等传统的文理综合性大学，中国人民大学等人文社会科学为主的综合性大学，天津师范大学、北京师范大学等师范类大学，西南政法大学、华南农业大学、南京航空航天大学、中国石油大学(北京)、南京邮电大学、华北电力大学等极具行业特色的大学，还包括烟台大学、温州大学、山东科技大学等地方重点大学，以及深圳职业技术学院等职业院校[5-6]。这58所高校均结合自身基础确定发展定位，整合校内相关专业和学科，组建成立了具有自身特色的人工智能学院或研究院，并着力提升人工智能领域创新人才培养、科学研究和社会服务的能力。成立人工智能学院或研究院的高校类型和人工智能发展定位见表1。以大连理工大学为例，该校于2017年6月成立人工智能研究中心(人工智能学院)，充分发挥交叉学科优势，针对人工智能的核心理论与方法，设立大数据智能、类脑智能、机器人智能三个研究方向，研究以大数据智能、自主智能、人机混合增强智能、群体智能和跨媒体智能等为代表的新一代人工智能技术；于2018年10月联合地方政府成立人工智能大连研究院，并于2020年联合大连市大数据中心成立城市大脑研究院。

表1 不同类型高校人工智能发展定位

(二)人工智能学科发展情况

科学上的突破和创新,越来越依赖于交叉学科。交叉学科是高校提高教学、科研和创新水平不可或缺的要素，是一流大学发展的主要支撑[7]。有专家认为，自动化、计算机、软件三学科的分科独立、各自发展存在问题，已经导致我国几十年来在这三个学科的科技原创能力极为落后，应协同、统筹、合并。2020年交叉学科作为新的学科门类，成为我国第14个学科门类。教育部于2020年8月27日公布了自主设置二级学科和交叉学科的名单，截至2020年6月30日，包括442个单位自主设置的4 917个二级学科和160个单位完成备案的549个交叉学科。在自主设置的二级学科中，人工智能相关的二级学科有104个，大数据相关的二级学科有27个。在交叉学科中，山东大学、北京航空航天大学、华北电力大学、大连理工大学、四川大学5所高校将人工智能设为交叉学科，18所高校设置了智能交通工程、智能医学诊疗、智能无人系统科学与技术、智能电网与控制、油气人工智能等交叉学科。从设置数量来看，有10所高校设置了较多的交叉学科，数量多达9个。从学科交叉的程度来看，有的交叉学科仅涉及两个一级学科，有的交叉程度较大，涉及七个一级学科。这些高校交叉学科的设置对高等航海院校设置人工智能相关的交叉学科具有积极的借鉴意义。

(三)人工智能本科专业设置情况

北京大学2003年创办了国内第一个智能科学与技术本科专业，2004年开始招收本科生，2008年通过增列智能科学与技术硕士点、博士点，形成了本、硕、博完整的培养体系。近年来，人工智能相关专业备受我国高校青睐。2017年、2018年分别有19所和96所高校新增了智能科学与技术专业。2019年、2020年和2021年分别共有35所、180所、130所高校获首批人工智能新专业建设资格。2020年、2021年分别有203所和62所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。2021年共有84所高校新增智能制造工程专业。

三、高等航海院校人工智能教育发展的优势和不足

(一)高等航海院校人工智能教育发展的优势

1.政策支撑优势

智能船舶已被列为《中国制造2025》等多项国家战略的重点发展对象。工信部等部委于2018年12月联合发布了《智能船舶发展行动计划(2019—2021年)》。2019年5月，交通运输部、国家发改委、科技部等七部委联合发布的《智能航运发展指导意见》将推进智能船舶技术列入最重要任务之一。交通运输部于2019年7月25日印发了《数字交通发展规划纲要》，重点提及智能航运和智能船舶。我国已经从顶层设计方面规划了智能航运的发展，目前已经在实船验证智能能效管理和智能机舱等方面的技术，近年来已经交付了原油船、矿砂船、散货船、集装箱船等多个船型的智能船舶。不少国外专家认为中国航运企业具有体制和体量方面的优势，很有可能在中国率先实现突破智能航运[8]。智能航运系统包含智能船舶、智能港口、智能航道和智慧海事四个方面，广泛涉及云计算、大数据、船联网、智能航行等人工智能相关技术。高等航海院校无疑会承担新的历史使命，应把握人工智能发展的机遇，在航运领域建立人工智能创新体系，培养造就一批“人工智能+航运系列”人才队伍和高水平创新团队，建立与科技创新、产业发展需求相适应的人工智能领域航运人才培养体系。

2.学科、专业与平台优势

高等航海院校已形成了覆盖理学、工学、文学、法学、经济学、管理学等6个学科门类，涵盖交通运输工程、船舶与海洋工程、电气工程、信息与通信工程、控制科学与工程等学科，航海技术、轮机工程、船舶电子电气工程、救助与打捞工程、交通运输等本科专业以及航海技术、轮机工程技术等专科专业的学科专业体系。

人工智能是由计算机学科长期发展孕育出来的。武汉理工大学、大连海事大学、上海海事大学和集美大学等高等航海院校具有较好的计算机学科基础。武汉理工大学于2021年7月在原计算机科学与技术学院基础上组建计算机与人工智能学院。武汉理工大学和上海海事大学的人工智能本科专业已开始招生，大连海事大学和集美大学已设置人工智能专业，大连海事大学也于2021年成立了全新的人工智能学院。以大连海事大学为例，学校拥有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等本科专业，拥有计算机科学与技术一级学科博士授权点，拥有计算机科学与技术、软件工程一级学科硕士授权点，拥有计算机科学与技术博士后科研流动站。大连海事大学的智能科学与技术专业于2008年12月获教育部批准设立，数据科学与大数据技术是2018年3月获教育部批准设立的新专业。大连海事大学还拥有控制科学与工程博士后流动站，控制理论与控制工程、船舶电气工程二级博士学位授权点，控制科学与工程一级学科硕士学位授权点。

在平台方面，高等航海院校的计算机和控制等学科的教学和科研实力有相当的基础，在船舶自动化系统技术、智能交通与网络控制系统、船舶非线性系统自适应控制和自主海洋航行器智能控制系统等领域取得了较多的创新成果，在智能航运相关领域具有鲜明的特色和较好的学科基础。大连海事大学已建立“脑与认知心理综合实验平台”“小型足球机器人系统”“机器感知综合实验平台”“创新机器人综合实验平台”“智能信息系统综合实验平台”“数据仓库与数据挖掘实验平台”“自然语言处理与信息检索综合实验平台”“智能交通仿真系统平台”等八大实验平台。近几年来，大连海事大学牵头组建了“智能航运一体化应用技术工程研究中心”这一国家级科研平台，以及“无人船舶系统及设备关键技术交通运输行业重点实验室”这一无人船舶领域首个行业重点科研平台，重点围绕数字航道、智能航运、无人船舶相关领域开展技术研究。2020年6月，总投资约1.17亿元的大连海事大学智能研究与实训两用船建造项目可行性研究报告正式通过了国家发改委的审批，该项目将成为国际一流的智能船舶开发与运用技术的研究基地平台。2019年，武汉理工大学内河智能航运交通运输部协同创新中心严新平院士牵头开展了工信部高技术船舶科研项目——绿色智能内河船舶创新专项。上海海事大学建设有“航运物流物联网技术实验室”“航运大数据研究实验室”“智能信息系统实验室”“智能信息处理与量子智能计算研究中心”等多个实验中心，为研究有效开发和利用海洋的关键技术和解决方案提供了坚实基础，为人工智能专业及相关信息技术人才的培养提供了产学研实验基地。集美大学于2020年10月17日隆重召开纪念陈嘉庚先生创办航海教育100周年大会，集美大学也建有与智能航运相关的福建省高等学校海上通信与智能电子系统重点实验室和厦门市海洋智能物联终端研发及应用重点实验室。

3.数据、应用场景和人才优势

北京大学信息技术高等研究院院长、中国工程院院士高文指出，中国人工智能的发展离不开数据优势，人工智能在应用场景方面的推进较发达国家来说更有优势；青年人才数量众多是中国发展人工智能的显著优势，青年人才数量的储备，对推动中国人工智能发展的后劲非常强[9]。以大连海事大学为例，该校建立了特色鲜明、装备精良、开放共享的高水平科研基地集群，在船舶系统及设备、航运一体化应用、水上通信导航、海底工程技术与装备、救助与打捞、物联网、物流、智慧港口等领域拥有丰富的人工智能基础研究数据和较好的应用场景，并且形成了一支学缘结构合理、知识结构完整、教学经验丰富的教师科研队伍。尤其是辽宁省船用集成电路片上系统SOC设计工程技术研究中心在船舶电子信息设备核心芯片领域积累了系列具有自主知识产权的SOC芯片成果。这在一定程度上解决了我国船载电子信息技术领域“卡脖子”的问题，也有望朝着船用人工智能芯片这一高端领域积极发展。高等航海院校在航运领域人工智能发展的数据、应用场景和人才优势比较突出。

(二)人工智能教育发展的不足

从科技创新方面来说，相对于传统的工科强校和文理综合性强校，高等航海院校发展人工智能的科研基础相对处于劣势，在核心科学、基础理论和关键技术等方面的研究比较欠缺。从人才培养方面来说，长期以来，高等航海院校侧重于培养船舶驾驶和轮机的“管用养修”人才，采用“窄口径”“单一型”培养模式，学科基础较弱。例如，高等航海院校的船舶与海洋工程学科实力与上海交通大学、大连理工大学、哈尔滨工程大学等工科强校相比存在较大差距，高等航海院校全面推进船舶领域的人工智能创新发展可能存在一定困难[10]。2019年5月至6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟对全国344所普通高校人工智能专业师资力量、教学内容、教学质量等方面进行大范围摸底调研，并最终以排行榜的形式向社会公布结果,其中包括8所高等航海院校(见表2)。高等航海院校“人工智能”方向本科专业综合实力排名一般。

表2 高等航海院校“人工智能”方向本科专业综合实力排名

近年来，智能航运背景下航海类人才转型发展和培养改革成为航海教育的讨论热点。有国内专家指出，高等航海院校应积极开展人工智能、计算机、控制、通信等信息科学的交叉融合，充分利用传统航海类专业优势，主动掌握智能船舶发展的核心技术，培育智能船舶背景下同时掌握信息技术和航海科学的高素质复合型“新工科”航海类人才[11-13]。世界海事大学的费瓦(Phewa)认为，包含海事教育和培训在内的教育应带头应对人工智能等新技术革命的挑战，海事教育和培训机构应重新审视现行的技能要求以及课程的开发和设计[14]。然而目前仅有少数高等航海院校具备人工智能创新发展和学科交叉融合的实力。对于大部分实力一般的高等航海院校来说，如何实现“华丽转身”、推进人工智能创新是一难题。

四、高等航海院校人工智能教育创新推进思考

(一)发展目标和方向

高等航海院校是极具行业特色的高校，人工智能教育发展的目标和定位主要有三个方面。一是依托院校在航运领域人工智能技术创新应用以及支撑体系方面的研究基础，进一步整合学术资源，汇聚国内外优势科研资源，开展支撑未来航运领域产业的人工智能基础理论和关键技术的研究，形成“产、学、研、用”深度融合新模式。二是加快推进学科交叉融合，建设智能航运交叉学科群，建立人工智能方向的人才培养体系，探索高等航海院校在新工科人才培养、新兴学科建设机制等方面开展改革和创新。三是面向未来积极探索传统航海教育的改革和发展，形成人工智能背景下的航海类人才培养新模式，打造一流海事教育。将传统航运要素与人工智能等高新技术深度融合，面向智能航运、智能港口和智慧物流与海事，实施专业交叉培养，为国家培养急需的“人工智能+航运”高级专门人才。构建海事领域国际组织人才培养体系，打造培养国际组织人才的主阵地，培养和输送直接服务国家战略的国际组织人才[15]。

高等航海院校人工智能教育发展的方向主要有智能船舶系统及设备、智能航运一体化应用、智能水上通信、智能海底工程技术与装备、智能救助与打捞、航运物联网、智能物流、智慧港口、海事大数据、机器人和船用智能芯片等方向。

(二)分层次发展的思路

高等航海院校应扬长避短，在人工智能的机遇中找到自身发展的契合点和着力点，立足人才培养，结合学校行业特色，促进相关学科交叉，力争建成特色鲜明的人工智能产学研基地，打造出色的航运领域应用研究专业。根据不同的基础和实力，现有高等航海院校可分为三个层次。第一层次的高等航海院校以大连海事大学、武汉理工大学、上海海事大学和集美大学为代表，具备领先的人工智能创新发展实力，应发挥领军的作用，侧重于关键技术和人才培养体系研究，主动服务国家战略和产业发展。第二层次的高等航海院校以广州航海学院、广东海洋大学、烟台大学、渤海大学、宁波大学、山东交通学院为代表，具备一定的人工智能创新发展实力，应发挥中坚力量，推进优势领域的技术创新，积极尝试探索校企合作等模式，积极服务区域经济发展。第三层次的高等航海院校以航海类高等职业学院为主，应充分学习和借鉴前两个层次的经验和模式，紧跟人工智能创新发展的步伐，发挥职业教育优势，专注于应用型人才的培养。

有实力的高等航海院校应成立校级跨学科研究机构，统筹推进校内各个应用领域的研究。应成立二级学院，具体承担本科、硕士和博士人才培养和管理工作，包括全校相关专业学生人工智能课程的授课工作。应引进、培育人工智能技术领域领军人才，构建学术水平高、教学经验丰富的优质师资队伍；结合航运发展需要，聚焦人工智能技术学科前沿，关注人工智能领域关键性科学问题，开展具有原创性的应用研究工作，探索基础研究工作；创新人工智能技术人才培养模式，形成系统的人工智能人才培养方案，培育精英型、实用型、交叉型的多层次、复合型领军人才；探索人工智能背景下的航海人才培养新模式；探索人工智能学科建设，统筹学科发展，完善专业设置。

(三)建设智能航运交叉学科群

人工智能创新发展的特点就是学科交叉，特别是对于行业高校来说。高等航海院校在学科交叉融合方面既有优势又有挑战。大连海事大学等航海类院校早已设置人工智能相关的交叉学科研究方向，比如交通信息工程及控制学科的海上智能运输系统方向，控制理论与控制工程学科的船舶及海洋航行器智能控制、多智能体系统与智能交通网络控制、无人系统智能感知与自主控制方向，以及轮机工程学科的轮机自动化与智能化方向等。然而仅作为一个研究方向，研究领域较窄，难以形成学科交叉融合快速发展的局面。就交叉学科规划来说，高等航海院校可采用以人工智能交叉学科建设为契机进行学科“大交叉”的方案，设置智能航运交叉学科群，如图1所示。该学科群包含人工智能基础交叉学科，以及智能船舶、数据科学与技术、物联网工程、人工智能法学等若干应用领域的交叉学科。也可以采用先选择“人工智能+某个二级学科”进行“小交叉”开展交叉学科建设试点的方案。交叉学科融合以智能航运发展和无人船协同创新为目标，推动学校传统学科升级，争取特色突破，实现创新发展和新的学科增长[16]。人工智能以计算机科学与技术、控制理论与控制工程、信息与通信系统和数学等学科为基础，算法、数据和芯片是各人工智能强校优先发展的基础领域[17]。高等航海院校在基础领域虽无明显优势，但也有一定基础。因此，高等航海院校可立足长远，重视基础领域的发展，增大学科发展的广度和深度，孵化一批有影响力的产业化项目，加速形成一批“人工智能+”的特色学科方向，为涉海“双一流”建设提供有力支撑。

图1 智能航运交叉学科群

(四)完善智能航运人才培养体系

完善从专科、本科、硕士到博士的航运领域人才培养模式，重构专业知识体系、课程体系。实施按学科大类招生和培养的模式，注重与传统培养模式的融合，探索实践宽口径、重交叉、复合型的人才培养新模式，加强人工智能通识教育和专业教育，培养基础扎实、专业过硬的人工智能人才。开展未来海事人才培养研究，研究如何保持传统航海类人才的培养优势、如何积极转型发展，探索人工智能背景下航运领域各类人才的培养。研究如何在传统的航海文化中融入人工智能元素，提升航海人才的职业吸引力。注重与传统的航海类人才培养模式和新工科建设相融合，建设航运领域新一代人工智能发展的人才高地。建设一支高水平的人工智能研究队伍，在新一代机器学习算法、人工智能船用芯片与架构、智能船舶、机器人(智能海底工程技术与装备)、智能救助与打捞等方向上形成鲜明特色，争取一批新一代人工智能国家及省部级科研项目，形成“人工智能+X”人才培养体系。根据智能航运新业态的需要，在智能感知、船岸通信、运维、操控以及无人船系统工程等领域培养人工智能高端研究型人才。在现有航海类专业的培养目标中增添人工智能的相关内容，培养未来海事应用型人才。在船舶信息感知技术、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、自主航行技术等领域定向培养智能航运人才。

(五)推动智能航运技术创新和产业融合

推动智能航运基础共性技术和关键核心技术创新，重点围绕智能感知、智能航行系统等所需的关键算法、硬件和系统，加快机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究和应用，优化智能航运创新体系。开展基于智能硬件的船用传感技术和多源感知数据融合研究，实现船舶状态、航行环境、设备状态、货物状态等数据的智能感知。开展基于态势感知的智能航行技术、船岸协同下的远程遥控驾驶技术、自主航行避碰技术等智能航行系统相关技术研究，真正实现船舶的无人驾驶和自主航行。

大连海事大学的无人船协同创新研究院已经组建了无人驾驶船舶高效设计与建造研究中心、船舶智能航行技术与系统研究中心、船舶远程监控与岸基支持研究中心、无人驾驶船舶智能通信技术研究中心、无人驾驶船舶智能运维技术研究中心、无人驾驶船舶智能能效技术研究中心、无人驾驶船舶电力系统技术研究中心、无人驾驶船舶法律法规研究中心等8个研究中心和专家咨询委员会。各航海院校可以进一步组建人工智能基础研究中心，负责人工智能算法、芯片等基础理论与技术研究工作，建设大数据平台，攻克难点，为集成应用研究提供支撑，促进学校人工智能向基础领域、高端领域发展。组建机器人研究中心，开展水下机器人研究，争取打造成为人工智能的亮点。组建智慧港口研究中心、智能物流研究中心和航运物联网研究中心，积极拓展人工智能在航运领域的研究和应用。

引进领军人才，加强与领军企业和人工智能强校的合作。大连海事大学等高等航海院校在船舶导航、智能控制系统、无人船技术研发、智慧港口建设等方面的研究处于国内领先水平，部分科研成果已达到国际先进水平，但在人工智能基础研究领域还相对比较薄弱。可聘请人工智能领域的资深专家担任人工智能学院的名誉院长或学术委员会主任，指导学术研究和学科发展。可引进人工智能基础研究领域的知名专家学者担任人工智能学院的专兼职教授，引进人工智能强校的中青年骨干教师，增强在人工智能领域的实力，加快人工智能发展。加强与IBM、百度、科大讯飞等国内外人工智能领军企业以及船舶制造企业的合作，开展航运领域人工智能技术的研发和成果转化，实现人工智能科技创新体系、人才培养体系、产业创新体系和社会创新需求的有效融合。

五、结语

在当前形势下，人工智能发展基础较好的高等航海院校应积极借鉴其他领域高校的经验，成立专门的机构统筹智能航运的发展，集成校内外的相关学科资源、科技和人才优势，加快推进人工智能创新行动。促进航运相关领域学科发展、人才培养、科技创新、产业发展深度融合，形成以重大科研项目为牵引的“大科研”团队，形成具有优势和特色的科研基地和人才培养基地，为我国实施“海洋强国”“交通强国”战略、推进“一带一路”建设提供人才保障和科技支撑。