大会背景与核心目标 - 国际海事组织（IMO）海上环境保护委员会第83届会议（MEPC 83）于2025年4月7日至11日批准了《防止船舶污染公约》（MARPOL）附则VI的修正案，标志着全球首个航运业强制性排放限制与温室气体定价相结合的框架正式出台 [3] - 该框架是推动国际海运在2050年前后实现净零碳排放的关键举措 [3] - 「The Green Shipping 2025绿色航运大会」将于2025年10月23日在上海明捷万丽酒店举行，核心主题为“加速脱碳，智领绿色航程”，旨在搭建汇聚全球顶尖航运企业、修造船厂、港口运营商及技术提供商的平台，聚焦海事行业绿色脱碳转型 [3] 主要参与方 - 大会主办单位为匠歆海事，联合主办单位为国际船舶海工网 [3] - 演讲嘉宾阵容涵盖多家行业领先企业高管，包括华光海运控股的海事服务总经理、太平洋航运集团的脱碳及环境合规总经理、Stena Shipping的中国总经理、洲际船务集团的中国可持续发展总监等 [5] - 其他重要参与者包括上海鼎衡航运科技副总裁、沪东中华造船开发研究所副所长、威海中远海运重工科技新能源产品中心工程师、青岛双瑞海洋环境工程市场总监、江苏华滋能源工程首席技术官等 [6][7] - 此外，CLNG总经理、中国船舶设计研究中心经营计划部部长、中国船级社高级工程师也将出席 [8] 全球政策与市场趋势 - 大会将深度剖析全球绿色航运趋势，洞察未来航运发展蓝图，把握市场先机与投资方向 [9] - 核心议题包括对国际航运碳排放政策法规的权威解读，如IMO、欧盟排放交易体系（EU ETS）、碳强度指标（CII）等，分析其最新政策框架、合规要求及潜在影响 [10] - 探讨新规下的行业格局重塑与应对策略 [10] 减排技术与替代燃料 - 全面盘点当下最具潜力的减排技术路线图，重点关注双燃料发动机作为向净零航运过渡的“黄金支点”，包括LNG、甲醇、氨等燃料的技术成熟度、应用现状与未来展望 [11] - 探讨氢燃料技术在航运业的应用现状与前景，分析绿氢作为终极燃料的可行性、挑战与产业化路径 [11] - 评估风能辅助推进技术的复兴潜力、经济效益与适用场景，探讨其是否能成为破局关键 [12] - 剖析空气润滑系统这项成熟节能技术的优化空间与规模化应用价值 [13] 数字化与智能化应用 - 探讨智能航线如何利用AI与大数据规划最省油、最环保的航行路线 [15] - 展示如何通过联动港口AIS系统实现自动调整航速匹配泊位空闲（Just-In-Time Arrival），从而大幅减少锚泊等待，显著降低排放 [16] - 探索数字孪生技术在船舶设备健康管理中的潜力，如何利用虚拟模型提升运维效率，预防故障，优化能源使用 [17] - 分享船舶能效监测系统的集成与优化实践案例，包括数据采集、分析及转化为实际节能行动的经验 [18] 转型路径与实践挑战 - 分享跨行业、跨产业链协作推动航运业低碳转型的落地经验 [19] - 聚焦运营优化、船体优化等“无悔措施”的深入应用与潜力挖掘，以破解航运脱碳难题 [20] - 勾勒未来零碳船舶的设计理念、技术集成与商业化时间表 [21] - 探讨全球替代燃料加注设施建设与运营的关键挑战、商业模式与投资机遇 [22] - 从船东视角探讨绿色航运在投资决策、技术选型、运营管理、成本控制与合规压力下的真实挑战与应对方案 [23]

政府政策与战略方向 - 2025年《政府工作报告》提出持续推进"人工智能+"行动，强调数字技术与制造业、市场优势的深度融合，支持大模型广泛应用 [1] - 农工党中央围绕"推进'人工智能+'行动 加快制造业数字化转型"开展重点考察调研，由主席何维率队前往上海、江苏实地考察 [1] - 上海将人工智能列为三大先导产业之一，在关键领域全面布局并形成国际领先技术应用案例 [3] 行业应用与创新案例 - 中国远洋海运集团应用人工智能优化国际航运、港口运营和物流服务，开发"智能航线"产品提升船队运营效率和航线管理 [2] - 上海智元机器人基地通过动作训练和数据收集开发生活场景机器人，可完成拆快递、叠衣服等任务 [2] - 上海"模速空间"大模型创新生态社区在两年内聚集近400家大模型企业，推动43个备案大模型落地 [2] - 星逻智能科技将AI与无人机深度融合，实现无人机作业全流程智能化管理 [4] - 南京硅基智能科技在数字人商业应用领域取得优质成果，但面临行业标准和伦理风险等挑战 [7] 技术突破与研发进展 - 量子科技长三角产业创新中心完成26比特量子计算机研发 [4] - 聚维元创智能化AI研发中心在非粮生物制造技术突破和AI驱动合成生物创新方面取得进展 [4] - 紫金山实验室实现6G无蜂窝广域低空覆盖技术全球领先 [5] - 基础大模型企业上海阶跃星辰智能科技正探索构建人工智能千亿元级产业集群 [3] 产业发展挑战与建议 - 人工智能产业面临高质量数据集匮乏、语料库行业标准滞后、收益分配机制不健全等问题 [7] - 中小企业数字化转型存在缺钱、缺人、缺技术以及不想转、不敢转、不会转等痛点 [7] - 建议构建多层次人才培养体系，培养既懂行业又掌握数字技术的复合型人才 [6] - 建议支持企业-高校-科研院所合作打造产教研融合模式，培养高层次人才团队 [6] - 建议加快数字人商用行业标准制定，评估伦理风险以推动安全可信发展 [7] 区域发展现状 - 上海徐汇区正在构建人工智能千亿元级产业集群 [3] - 南京已获批建设34家全国重点实验室，科技创新实力突出 [5] - 苏州建立"人工智能+制造业"创新应用中心，探索中小企业数字化转型长效机制 [7]