文章核心观点 - 全球航运业面临供应链重构、环保法规升级、能源转型等多重挑战，数字化与智能化被视为破解发展难题的关键路径 [1] - 智能船舶的发展是一项涉及技术、标准、法规、商业模式和产业生态的复杂系统工程，是船舶工业迈向高质量发展和实现产业整体升级必须把握的历史机遇 [1] - 智能船舶的浪潮已至，它不会瞬间转变所有传统航运方式，但必将深刻重塑航运的每一个环节 [8] 行业发展驱动力与挑战 - 船员短缺等问题日益突出，使得通过智能化补充乃至部分替代人力从备选项升级为必选项 [2] - 远洋航行船舶船岸通讯困难，使得“船端自主”能力的重要性空前凸显 [2] - 智能船舶发展面临三大核心挑战：极端复杂的海洋环境、人力匮乏、通信受限 [2] - 现有的电子海图、航海雷达等工具存在一定缺陷，在面向无人或高度智能化的未来时，其短板是智能航行系统需要面对的问题 [2] 技术研发与应用实践 - 融合人工智能与机器视觉的智能化探索成为行业关注的焦点 [2] - 中远海科开发的船舶航行智能安全系统是面向船舶航行安全管理全场景的可视化智能解决方案，聚焦增强瞭望、避碰预警、靠离泊辅助、智能安防、船岸协同管控五大功能 [2] - 辅助靠离泊系统的出现，借助先进技术手段，让因港口环境复杂、船舶操控难度大而一直考验船员技术和经验的靠离泊操作变得更加安全、高效、精准 [3] - 数字化和自主化的成熟需依赖海量场景数据的积累与反馈闭环，感知决策算法的准确度和链路可靠性需在真实环境中持续迭代 [3] - 技术落地要求产学研用形成长效协作机制，涉及传感器冗余设计、边缘计算架构的动态适配、数据驱动的算法迭代等工程实践 [3] 规则、标准与产业协同 - 现有的国际海事组织(IMO)基础规则未能充分解决海上自主水面船舶(MASS)相关问题，对MASS的设计和操作未能提供额外指导 [4] - 非强制性MASS规则将于2026年完成定稿，强制性MASS规则将于2028年开始制定，最晚2030年7月通过，并于2032年1月1日生效 [5] - 现有MASS规则主要为原则性内容，如何转化为具体的设计指南和操作规范仍需要整个产业进行实践 [5] - 中国力量积极参与国际规则制定，例如中国船舶集团上海船舶研究设计院牵头提交的提案被IMO海上安全委员会会议采纳 [5] - 国际合作是破解智能船舶技术标准碎片化的关键，需建立跨域兼容的技术框架，推进技术接口标准化，构建国际化的测试数据库共享平台 [5] - 未来在以MASS规则为基础的背景下，MASS船型及系统将被重构，测试验证体系也将不断完善 [6] - 智能船舶的发展必然向全产业链协同创新演进，不再限定于某家船厂或某个航运企业 [4] 人机关系与系统设计 - 智能船舶发展的核心命题之一是如何在释放人工智能巨大潜能的同时，找到“人机”和谐共融的平衡点 [7] - 一种技术逻辑是发挥人工智能的能力，同时将其缺陷关在“笼子”里，例如通过人工智能进行建模和感知，然后通过传统的经典算法去做控制、预测和策略环节 [7] - 船舶正经历从“以人为核心”到“人机协同”的深刻转变，这要求对船舶的操作模式进行定义，并厘清人机之间的运行边界 [7] - 智能船舶系统必须在可量化、可观测的工况下运行，一旦系统感知到即将或已经超出控制范围，或自身出现故障，必须能够无缝“降级”，或清晰、及时地发出警报，将控制权交还给人类船员 [7] - 智能船舶的终极目标并非创造完全取代人类的“无人船”，业界普遍认为即便发展到“MASS阶段”，大型远洋船舶上仍然会有船员，其角色将从传统的操舵瞭望者，升级为系统的管理者、监控者和最终决策者 [7] 一线态度与行业共识 - 一线船员对以人工智能、自主航行为标志的变革并非被动等待，而是抱着开放甚至期待的心态 [1] - 推动智能船舶发展是船舶工业迈向高质量发展和实现产业整体升级必须把握的历史机遇 [1]

文章核心观点 - 智能船舶的发展是全球航运业应对供应链重构、环保法规升级及能源转型等挑战的关键路径，行业对此抱有开放和期待的态度[1] - 智能船舶的发展是一项涉及技术、标准、法规、商业模式和产业生态的复杂系统工程，既是挑战也是产业整体升级的历史机遇[1] - 智能船舶的终极目标并非完全取代人类，而是实现“人机协同”，将船员角色从传统操作者升级为系统的管理者、监控者和最终决策者[7] 行业发展驱动力与挑战 - 全球航运业面临供应链重构、环保法规升级、能源转型加压等多重挑战，数字化、智能化被视为破解发展难题的关键路径[1] - 行业面临三大具体挑战：海洋环境复杂多变对智能系统稳定性构成极限施压；船员短缺问题突出，智能化从备选项升级为必选项；远洋航行船岸通讯困难，使得“船端自主”能力重要性凸显[2] - 现有航海工具（如电子海图、航海雷达）存在缺陷，在面向无人或高度智能化未来时，其短板是智能航行系统需要面对的问题[2] 技术研发与实践路径 - 融合人工智能与机器视觉的智能化探索成为行业焦点，例如中远海科开发的船舶航行智能安全系统，聚焦增强瞭望、避碰预警、靠离泊辅助、智能安防、船岸协同管控五大功能[2] - 以靠离泊操作为例，辅助靠离泊系统借助先进技术手段，使操作更安全、高效、精准，宛如为船舶配备“智慧领航员”[3] - 智能船舶技术落地的核心路径是长期验证与迭代，数字化和自主化的成熟需依赖海量场景数据的积累与反馈闭环，感知决策算法需在真实环境中持续迭代[3] - 技术发展要求产学研用形成长效协作机制，涉及传感器冗余设计、边缘计算架构的动态适配、数据驱动的算法迭代等工程实践[3] 规则、标准与产业链协同 - 智能船舶发展必然向全产业链协同创新演进，起点体现在规则与标准层面的重新审视[4] - 现有国际海事组织(IMO)基础规则要求船上配备最低限度人员，但未能充分解决海上自主水面船舶(MASS)的相关问题，未能提供额外指导[4] - 非强制性MASS规则将于2026年完成定稿，强制性MASS规则将于2028年开始制定，最晚2030年7月通过，并于2032年1月1日生效[5] - 现有MASS规则主要为原则性内容，如何转化为具体的设计指南和操作规范需要整个产业进行实践[5] - 中国力量积极参与国际规则制定，例如上海船舶研究设计院牵头提交的提案被IMO海上安全委员会会议采纳，未来将持续为MASS规则制定贡献中国智慧[5] - 国际合作是破解智能船舶技术标准碎片化的关键，需建立跨域兼容的技术框架，推进技术接口标准化，构建国际化的测试数据库共享平台[5] - 未来在以MASS规则为基础的背景下，MASS船型及系统将被重构，测试验证体系也将不断完善[6] 人机协同与系统设计 - 智能船舶发展的核心命题是如何在释放人工智能潜能的同时，找到“人机”和谐共融的平衡点[7] - 一种技术逻辑是发挥人工智能的能力，同时将其缺陷关在“笼子”里，例如通过人工智能进行建模和感知，再通过传统经典算法去做控制、预测和策略环节[7] - 从系统工程设计角度，船舶正经历从“以人为核心”到“人机协同”的深刻转变，这要求定义操作模式并厘清人机运行边界[7] - 智能船舶系统必须在可量化、可观测的工况下运行，一旦系统感知到即将或已经超出控制范围或自身出现故障，必须能够无缝“降级”或清晰、及时地将控制权交还给人类船员[7] - 业界普遍认为，即便发展到“MASS阶段”，大型远洋船舶上仍会有船员，其角色将从传统的操舵瞭望者，升级为系统的管理者、监控者和最终决策者[7] 行业展望 - 智能船舶的浪潮已至，它不会瞬间转变所有传统航运方式，但必将深刻重塑航运的每一个环节[8]

"我们发现在内部进行调研和推广实践时，船长对无人航行非常感兴趣，也很支持。"在日前举行的中国 船舶集团"智船智行，协同创新"智能船舶创新论坛上，中远海科人工智能应用事业部总经理刘俊的这句 开场白，意在传递一线船员们对这场以人工智能、自主航行为标志的深刻变革并非被动等待，而是抱着 开放甚至期待的心态，审视着可能改变他们传统工作模式的智能浪潮。 然而，智能船舶的航程绝非坦途。中国船舶工业行业协会副会长林鸥认为，推动智能船舶发展是一项涉 及技术、标准、法规、商业模式和产业生态的复杂系统工程。这既是挑战，也是船舶工业迈向高质量发 展和实现产业整体升级必须把握的历史机遇。 在中国船东协会秘书长张爱国看来，全球航运业正面临供应链重构、环保法规升级、能源转型加压等多 重挑战，而数字化、智能化是破解发展难题的关键路径。 ● 本报记者 乔翔 直面技术挑战 极端环境、人力匮乏、通信受限，这三大挑战构成了智能船舶必须跨越的难题。刘俊坦言："现有的电 子海图、航海雷达等工具都存在一定缺陷，当有人在船上时可以较好地弥补，但若面向无人或高度智能 化的未来，这些工具的短板是智能航行系统需要面对的问题。" 融合人工智能与机器视觉的智能化探索 ...