一、智能航行技術

　�。ㄒ唬� 感知與信息融合系統(tǒng)

　　智能船舶的智能航行始于精準的感知與信息融合。船舶在復雜多變的海洋環(huán)境中航行，需實時、全方位掌握內外部諸多信息，這依賴于一系列先進感知設備協(xié)同運作。船舶內部，機艙內的主機、主軸、舵槳等關鍵設備運行狀況至關重要，通過在核心部位安裝溫度、壓力、轉速等傳感器，可精準獲取設備實時運行參數(shù)，為后續(xù)控制反饋與故障診斷筑牢根基。對于貨運船舶，尤其是運輸危險品的船舶，貨艙狀態(tài)及貨物狀態(tài)監(jiān)控不容小覷，當前多采用遠程監(jiān)控結合壓力、液位等傳感器的方式，確保貨物全程處于安全狀態(tài)。

　　船舶自身運動狀態(tài)感知同樣關鍵，高精度 GPS/GNSS/北斗設備與羅經/慣導系統(tǒng)相互配合，經緯度、航速、航向以及船首向等關鍵數(shù)據(jù)得以精確解算，其中 GPS 與慣導信息融合形成的組合導航，能有效削減慣導累積誤差，保障定位實時性。外部航行環(huán)境感知更是復雜精細，海事雷達、視覺傳感器、電子海圖、AIS 等構成核心感知網(wǎng)絡，激光雷達、RFID、水下聲吶以及超聲波距離傳感器等作為補充手段，全方位捕捉周邊船舶、水面障礙、岸線、水深等關鍵信息。早期，雷達和 AIS 是主流感知工具，具備 ARPA 功能的雷達可跟蹤目標船運動狀態(tài)，獲取相對方位、速度、最近會遇距離（DCPA）、最近會遇時間（TCPA）等重要參數(shù)，AIS 有源特性又能與雷達信息互補，降低雷達虛警率。近年來，隨著圖像識別與深度學習技術迅猛發(fā)展，基于視覺傳感器的船舶目標識別與跟蹤成為研究熱點，卷積神經網(wǎng)絡 CNN 及其衍生算法如 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO 系列算法等，大幅提升圖像識別準確性與實時性，讓船舶目標圖像識別邁向實用化。

　　這些來自不同傳感器、涵蓋不同維度的海量信息，需通過高效信息融合系統(tǒng)處理，以生成統(tǒng)一、精準的船舶周邊環(huán)境態(tài)勢圖。多源信息融合算法依據(jù)各傳感器數(shù)據(jù)特點、精度、可靠性等因素，對數(shù)據(jù)進行加權、融合與優(yōu)化，使船舶能在復雜海況下，精準識別周邊船舶動態(tài)、障礙物分布等關鍵信息，為智能航行決策提供堅實數(shù)據(jù)基礎，確保船舶航行安全、順暢。

　�。ǘ�）運動控制技術

　　運動控制技術是智能船舶實現(xiàn)精準航行的核心環(huán)節(jié)，涵蓋船舶運動建模與自動導航兩大關鍵領域，旨在賦予船舶在復雜海洋環(huán)境下穩(wěn)定、高效的航行能力。

　　船舶運動建模為后續(xù)控制策略制定提供基礎框架，當前廣泛應用的船舶運動模型主要分為分離型、整體型和響應型三類。分離型模型將裸船體、舵和槳拆解，單獨剖析受力情況，建模方式靈活，水動力參數(shù)物理意義明晰，尤其適用于復雜船型剖析，近年來在一系列新型船舶設計與控制中嶄露頭角；整體型模型將三者視作統(tǒng)一受力整體，借助級數(shù)展開獲取水動力導數(shù)，結構簡潔，多采用系統(tǒng)辯識方法確定參數(shù)，20 世紀 70 年代起便在水下運載器等領域廣泛應用；響應型模型可視作整體型模型簡化版本，聚焦船舶轉首運動對操舵響應關系，同樣具備結構簡單、參數(shù)易確定優(yōu)勢。伴隨自主船舶發(fā)展，航行條件愈發(fā)復雜，高頻操舵與變速航行需求漸長，促使科研人員從不同船型、航態(tài)動態(tài)特性深入挖掘，探尋影響船舶操縱運動的關鍵因素與變化規(guī)律，對操縱性指數(shù)精確建模與預報，已成未來智能船舶運動建模關鍵發(fā)展趨向，為船舶精準控制提供更貼合實際的理論支撐。

　　自動導航技術依托控制理論發(fā)展，伴隨 GPS/GNSS、北斗全球導航系統(tǒng)成熟普及，智能船舶精確導航得以實現(xiàn)。航向控制與路徑跟蹤作為基本導航問題，相關算法從早期經典 PID 算法逐步進階至滑�？刂啤⒆顑�(yōu)控制、模型預測控制以及融合人工智能的復雜算法體系。其中，模型預測控制（MPC）憑借顯式處理約束、滾動優(yōu)化與實時反饋特性，成為船舶自動導航常用方法，它能依據(jù)船舶當前狀態(tài)、環(huán)境信息以及預設目標，在每個控制周期內對未來一段時間內的船舶運動軌跡進行預測優(yōu)化，給出最優(yōu)控制輸入，確保船舶精準跟蹤預定航線。然而，外界環(huán)境干擾如風浪流沖擊、系統(tǒng)內部擾動等，始終是精確跟蹤控制的棘手難題，為此需引入狀態(tài)觀測器與自抗擾控制技術，實時估計、補償擾動影響，保障船舶航行穩(wěn)定性。相較于傳統(tǒng)船舶，智能船舶對自動導航控制算法的魯棒性與自適應性要求極高，未來研究將聚焦開發(fā)更通用、精確的控制算法，以應對復雜多變的海洋工況，實現(xiàn)船舶全天候、全工況下的精準自主導航。

　�。ㄈ�）避碰決策技術

　　在船舶航行過程中，航線范圍內隨時可能遭遇來船或其他障礙物，此時避碰決策技術的及時、有效響應，成為保障船舶航行安全的關鍵防線。當前，船舶避碰決策研究方法多元，涵蓋以 A*、人工勢場 APF 為代表的路徑規(guī)劃方法、基于規(guī)則的決策方法以及融合專家系統(tǒng)、神經網(wǎng)絡、模糊控制、群智能優(yōu)化、深度學習和強化學習等的優(yōu)化理論與方法。

　　A和 APF 路徑規(guī)劃方法原理直觀、易于實現(xiàn)，A算法基于啟發(fā)式搜索策略，通過評估節(jié)點到目標點的代價函數(shù)，快速尋找從起始點到目標點的最優(yōu)路徑；APF 算法則模擬物體在虛擬力場中的運動，將船舶視為質點，障礙物和目標點產生斥力和引力，引導船舶駛向安全區(qū)域。然而，原始算法存在局部極值、搜索效率低等弊端，在復雜多船會遇場景下易陷入困境，因此改進優(yōu)化研究持續(xù)推進，如引入動態(tài)窗口、自適應步長等策略，增強算法適應性�；�于規(guī)則的決策方法以《國際海上避碰規(guī)則》為基石，在多船會遇時，依據(jù)規(guī)則辨識船舶會遇態(tài)勢、明確責任，綜合考量目標船可能反應與本船所處位置，制定避碰方案。但在處理復雜、動態(tài)變化的多船場景時，規(guī)則的剛性與實際情況的靈活性之間矛盾凸顯，協(xié)同性不足、避讓責任界定模糊等問題時有發(fā)生，亟待優(yōu)化完善。

　　隨著人工智能技術蓬勃發(fā)展，基于神經網(wǎng)絡、模糊控制等的智能避碰決策方法成為研究熱點。神經網(wǎng)絡憑借強大的自學習與非線性映射能力，能從海量航行數(shù)據(jù)中自動提取特征、學習避碰模式，構建智能避碰模型；模糊控制則擅長處理不確定性信息，將船員經驗與模糊邏輯相結合，對船舶避碰態(tài)勢進行模糊評判，輸出合理避碰決策。此外，強化學習通過船舶與環(huán)境的交互學習，不斷優(yōu)化避碰策略，以獲取最大累積獎勵為目標，使船舶在復雜航行環(huán)境下做出最優(yōu)避碰決策。這些智能方法各有所長，相互融合補充，持續(xù)提升避碰決策系統(tǒng)的智能化水平，為智能船舶在復雜多變的海洋交通環(huán)境中安全、高效航行保駕護航。

　　二、智能機艙技術

　�。ㄒ唬┰O備監(jiān)測與故障診斷

　　智能機艙技術的關鍵在于對船舶機艙設備的全方位、實時監(jiān)測與精準故障診斷，旨在保障船舶動力系統(tǒng)持續(xù)、穩(wěn)定運行，提升船舶運行可靠性與安全性。

　　船舶機艙宛如船舶“心臟”，內部主機、輔機、泵浦、發(fā)電機等眾多設備協(xié)同運轉，任何設備故障都可能牽一發(fā)而動全身，引發(fā)航行事故。為實時掌控設備運行狀態(tài)，各類傳感器廣泛部署于關鍵部位。溫度傳感器如同敏銳的“體溫計”，嚴密監(jiān)測設備各部件發(fā)熱情況，提前預警過熱隱患，防止因高溫引發(fā)的機械磨損、部件變形甚至火災事故；壓力傳感器恰似精準的“血壓計”，實時測量管路、容器內壓力變化，確保系統(tǒng)壓力穩(wěn)定在正常區(qū)間，保障設備正常供能與流體輸送；振動傳感器如同精密的“聽診器”，捕捉設備運行時的振動頻率、幅度，通過振動特征分析，精準診斷機械部件的不平衡、松動、磨損等故障隱患；油液傳感器則像敏銳的“化驗員”，對潤滑油、燃油等油液品質進行實時檢測，依據(jù)油液黏度、污染度、酸堿度等指標變化，預判設備潤滑、燃燒工況，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障風險。

　　基于傳感器采集的海量實時數(shù)據(jù)，故障診斷技術登臺“唱戲”。傳統(tǒng)故障診斷方法如基于閾值判斷、趨勢分析的方法，依據(jù)設備正常運行歷史數(shù)據(jù)設定閾值范圍，當實時監(jiān)測數(shù)據(jù)超出閾值，即刻觸發(fā)報警，提示船員排查故障。然而，這種方法對復雜故障、漸變故障診斷能力有限。伴隨人工智能技術滲透，基于機器學習、深度學習的智能故障診斷方法嶄露頭角。機器學習算法利用大量標注故障數(shù)據(jù)訓練模型，使其學習不同故障模式下的數(shù)據(jù)特征，進而對未知故障數(shù)據(jù)進行分類診斷；深度學習模型如深度神經網(wǎng)絡，憑借強大的自動特征提取能力，能從原始監(jiān)測數(shù)據(jù)中挖掘深層次故障特征，實現(xiàn)更精準故障定位與診斷。此外，專家系統(tǒng)將船舶領域專家經驗知識編碼入庫，結合推理機模擬專家思維，對復雜故障場景進行邏輯推理診斷。這些先進診斷技術相互融合，形成多層次、智能化故障診斷體系，在故障萌芽之初便能精準識別，為船舶機艙設備維護搶修爭取寶貴時間，大幅提升船舶運行可靠性，降低運營風險。

　�。ǘ�）能效管理系統(tǒng)

　　能效管理系統(tǒng)作為智能機艙的核心模塊之一，聚焦船舶能源消耗優(yōu)化，通過對機艙設備能耗數(shù)據(jù)的深度采集、精細分析與智能調控，助力船舶實現(xiàn)節(jié)能減排、降本增效，在綠色航運時代背景下意義非凡。

　　系統(tǒng)運行起始于對船舶各關鍵耗能設備能耗數(shù)據(jù)的全方位采集。在機艙內，針對主機、輔機、鍋爐、推進系統(tǒng)等核心設備，功率傳感器精確測量設備實時功率輸出，流量傳感器精準計量燃油、滑油等介質消耗流量，結合設備運行時間、工況參數(shù)等信息，構建起詳細的能耗數(shù)據(jù)庫。同時，為深入剖析能耗成因，系統(tǒng)還廣泛采集船舶航行狀態(tài)信息，如航速、航向、吃水深度，以及外界環(huán)境參數(shù)如風速、海浪高度、海水溫度等，這些因素與船舶能耗緊密關聯(lián)，共同構成能效分析大數(shù)據(jù)池。

　　采集到海量數(shù)據(jù)后，借助大數(shù)據(jù)分析技術與能效模型構建，開啟能耗優(yōu)化之旅。大數(shù)據(jù)分析挖掘算法從海量歷史能耗數(shù)據(jù)中探尋規(guī)律，識別不同航段、工況下的能耗特征與浪費環(huán)節(jié)。例如，通過分析發(fā)現(xiàn)船舶在特定航速區(qū)間、特定海況下存在能耗峰值，結合船舶水動力模型、動力系統(tǒng)特性，便能精準定位能耗過高根源。基于此，能效管理系統(tǒng)為船舶量身定制優(yōu)化策略。在船舶航行優(yōu)化層面，依據(jù)實時航線、氣象預報、船舶載重等信息，動態(tài)規(guī)劃最佳航速、航向，利用風浪流助力航行，減少不必要的能源消耗，如在順風順浪時適當提速，逆風逆浪時合理降速避風；在設備運行優(yōu)化維度，依據(jù)設備實時工況與能耗模型，精準調控主機、輔機負荷匹配，優(yōu)化燃燒過程，確保設備運行在高效區(qū)間，避免低效空轉與過載運行，同時推廣應用廢熱回收技術，將主機尾氣、冷卻水余熱回收再利用，用于加熱燃油、生活用水等，提升能源綜合利用效率。

　　相較于傳統(tǒng)船舶依靠船員經驗進行粗略能耗管理，智能船舶的能效管理系統(tǒng)實現(xiàn)了從“被動應對”到“主動優(yōu)化”的飛躍。通過持續(xù)監(jiān)測、實時分析、動態(tài)調整，船舶能源利用效率顯著提升，運營成本大幅降低，溫室氣體排放有效減少，為航運業(yè)可持續(xù)發(fā)展注入強勁動力，在全球日益嚴苛的環(huán)保法規(guī)約束下，成為船舶競爭力提升的關鍵利器。

　　三、 智能貨物管理技術

　�。ㄒ唬� 貨物狀態(tài)監(jiān)測

　　在智能船舶貨物運輸環(huán)節(jié)，貨物狀態(tài)監(jiān)測至關重要，其核心目標是確保貨物在整個航程中始終處于適宜的溫濕度、氣體環(huán)境等條件下，最大程度保障貨物質量、減少運輸損耗。

　　不同貨物特性各異，對運輸環(huán)境要求天差地別。以農產品、生鮮食品為例，精準的溫濕度控制是保持貨物新鮮度的關鍵。為此，智能船舶貨艙內廣泛部署溫濕度傳感器，這些傳感器如同敏銳的“守護者”，實時感知貨艙內溫濕度細微變化，并將數(shù)據(jù)即時傳輸至監(jiān)控系統(tǒng)。一旦環(huán)境溫濕度偏離貨物適宜區(qū)間，如冷藏貨物溫度升高、干貨濕度增大，系統(tǒng)迅速啟動預警機制，船員便能及時調整貨艙通風、制冷制熱等設備，確保貨物儲存環(huán)境穩(wěn)定如初。對于化學品、易燃易爆品等特殊貨物，氣體環(huán)境監(jiān)測成為重中之重。氣體傳感器實時監(jiān)測貨艙內氧氣、可燃氣體、有毒氣體濃度，防止因氣體泄漏、濃度異常引發(fā)燃燒、爆炸或人員中毒風險，一旦檢測到異常氣體濃度，系統(tǒng)自動啟動通風換氣、氣體凈化等應急措施，保障貨物與船舶安全。

　　實現(xiàn)精準貨物狀態(tài)監(jiān)測，離不開先進傳感器技術與物聯(lián)網(wǎng)的深度融合賦能。高精度傳感器具備快速響應、精準測量、長期穩(wěn)定特性，能夠在復雜貨艙環(huán)境下可靠運行。物聯(lián)網(wǎng)技術則搭建起傳感器與監(jiān)控系統(tǒng)間的信息高速路，通過無線通信模塊，傳感器數(shù)據(jù)實時上傳至云端或船載監(jiān)控平臺，船員無論身處駕駛臺、機艙還是岸上控制中心，均可借助手機、電腦等終端隨時隨地查看貨物狀態(tài)，真正實現(xiàn)貨物運輸全程可視化、透明化管理，為貨物安全、準時送達目的地奠定堅實基礎。

　�。ǘ�）裝卸與運輸優(yōu)化

　　智能貨物管理技術在裝卸與運輸環(huán)節(jié)深度發(fā)力，借助智能算法與數(shù)據(jù)分析，對裝卸流程精細優(yōu)化、運輸路線科學規(guī)劃，全方位提升船舶運營效率與經濟效益。

　　在港口裝卸作業(yè)場景中，智能貨物管理系統(tǒng)依據(jù)船舶載重、貨物類型、港口裝卸設備能力等多源信息，為每艘船舶量身定制最優(yōu)裝卸方案。系統(tǒng)提前規(guī)劃貨物裝卸順序，優(yōu)先安排急需貨物、大件貨物或對存放位置有特殊要求的貨物裝卸，減少船舶在港停留時間。例如，對于集裝箱船，通過智能算法合理安排集裝箱堆放位置，兼顧船舶穩(wěn)性、裝卸便利性與后續(xù)運輸航線需求，避免裝卸過程中的倒箱操作，大幅提升裝卸效率。同時，系統(tǒng)與港口自動化裝卸設備無縫對接，實現(xiàn)裝卸指令自動下達、作業(yè)進度實時監(jiān)控，確保整個裝卸流程高效、流暢運行。

　　運輸路線優(yōu)化更是智能貨物管理技術的“拿手好戲”。考慮到全球海運航線復雜多變、氣象海況動態(tài)更新、燃油價格波動起伏以及港口擁堵狀況各異等諸多因素，智能系統(tǒng)集成全球定位系統(tǒng)（GPS）、電子海圖、氣象預報、港口動態(tài)信息等大數(shù)據(jù)資源，運用路徑規(guī)劃算法如 Dijkstra 算法、遺傳算法、模擬退火算法等，實時為船舶規(guī)劃最優(yōu)運輸路線。在遇到惡劣天氣時，系統(tǒng)提前預警并自動調整航線，避開風暴中心，確保航行安全；當燃油價格上漲時，優(yōu)先推薦經濟航速與節(jié)能航線，降低運營成本；面對港口擁堵，及時獲取周邊港口信息，靈活安排船舶掛靠，減少等待時間。通過持續(xù)優(yōu)化裝卸與運輸環(huán)節(jié)，智能船舶在激烈的航運市場競爭中脫穎而出，以更高效率、更低成本實現(xiàn)貨物全球配送，推動航運產業(yè)鏈整體效益提升。