日本船东饭野海运近日宣布，将采用美国初创公司Bearing最新开发的碳强度指标（CII）优化工具。
饭野海运与Bearing合作开发了这种CII优化工具，将其在船舶运营和管理方面的专业知识融入Bearing的人工智能（AI）驱动性能模型中。
饭野海运介绍称，新开发的CII优化工具能够估计实时的CII等级，并模拟各种运行情况下的未来CII等级，同时考虑到海洋和天气条件的影响。此外，该工具还带有一个经济影响计算器，量化了每艘船为实现目标CII等级而需要在船上采取的措施。
饭野海运指出，Bearing技术的核心是建立在各种真实世界数据基础上的高度精确的船舶性能模型，这些由人工智能驱动的模型使Bearing能够比目前行业内的传统模型更准确地预测油耗等指标。
据了解，碳强度指标是国际海事组织（IMO）实施航运业温室气体减排战略的重要举措，预计这一环保新规将在2023年正式生效。碳强度指标考核的是船舶当年实际的二氧化碳排放强度，除船舶本身的设计水平之外，碳强度指标还受到船舶运营水平、航运市场及全球经济发展水平等多方面的影响。
碳强度指标法规通过对船舶的年度燃料效率结果进行评估和评级，促进船舶持续节能。船舶将分为A、B、C、D或E五个等级，表明优、小优、中等、小劣或低性能水平。性能水平将记录在船舶的船舶能源效率管理计划（SEEMP）中。如果等级为D或者E，就需要制定SEEMP的纠正计划，交由船旗国/RO核实并签发证书。
Bearing是一家位于美国硅谷的海事行业人工智能风险公司，由人工智能技术权威吴恩达（Andrew Ng）创立的AI Fund以及三井物产支持，Bearing的技术致力于通过人工智能平台来简化航运操作。
去年2月，日本航运巨头川崎汽船已经决定，将Bearing提供的人工智能数据分析技术应用在“川崎集成式海事解决方案”（Kawasaki Integrated Maritime Solutions，简称K-IMS）上。
K-IMS是川崎汽船开发的集成式船舶航行与性能管理系统，安装在其船队约300艘在运营船舶上。川崎汽船希望将过去20年收集到的船舶运营数据，与Bearing公司的AI数据分析技术结合起来，提高船舶性能评估的准确性，实现安全经济的导航，减少环境负荷。
