AI在船舶智能航行中的应用：技术架构与实践案例

20XX/XX/XXAI在船舶智能航行中的应用：技术架构与实践案例汇报人:XXXCONTENTS目录01

船舶智能航行概述02

智能航行系统技术架构03

环境感知技术与应用04

智能路径规划方法05

安全监控与应急管理CONTENTS目录06

典型应用案例分析07

行业标准与规范08

技术挑战与发展趋势09

实操技能与人才培养船舶智能航行概述01智能航行技术发展背景与意义

航运业智能化转型趋势全球造船业正经历AI驱动的智能化变革，近半数新造船项目已应用智能系统，中国船舶集团在2025世界人工智能大会发布的六项成果标志全产业链技术突破。

传统航运模式痛点面临极端环境复杂多变、船员短缺问题突出、远洋船岸通讯困难等挑战，现有电子海图、航海雷达等工具在无人或高度智能化场景下存在短板。

技术赋能核心价值智能航行技术通过提升航行安全性（如中远海运"航安宝"系统事故率下降30%）、运营效率（如动态清洗算法库使油耗预测精度突破97%）和环保水平（如绿色船舶订单占比超60%），推动航运业向数据驱动转型。

国家战略与行业需求发展智能船舶是建设智慧交通的内在要求，符合《2030年前碳达峰行动方案》等政策导向，同时国际海事组织（IMO）MASSCODE规则将于2025年实施，规范自主航行船舶安全标准。船舶智能化分级体系（L0-L5）

L0-L1：人工操作与辅助感知阶段L0为完全人工操作，依赖船员完成所有航行任务；L1通过基础传感器（如雷达、AIS）提供环境信息辅助，减轻船员瞭望负担，当前商船普遍达到此水平。

L2-L3：辅助驾驶与远程驾控阶段L2实现特定场景（如开阔水域）的自动避碰与路径跟踪，武汉理工大学“航行脑”系统已在汽渡船应用该级别；L3支持岸基远程操控船舶，国内首艘智能汽渡船通过雷达/AIS融合实现障碍物识别。

L4-L5：高度自主与完全自主阶段L4可在预设水域（如内河固定航线）实现无人化航行，需突破动态障碍物预测技术；L5为全场景自主航行，需解决船舶人工意识建模与多智能体协同，目前处于实验室验证阶段。

中国分级应用现状截至2023年，我国智能船舶主要应用集中在L2级辅助驾驶，如“新红专”轮具备自主航行与远程控制功能；L3级远程驾控在特定航线测试，L4-L5仍需技术突破与法规完善。AI在智能航行中的核心作用

多源感知信息融合与智能决策AI技术通过整合雷达、AIS、视觉等多源传感器数据，构建船舶周围环境的实时态势认知，为航行决策提供精准输入。如航行脑系统采用模型预测控制算法实现避碰策略生成，替代传统驾控人员完成船舶操控全流程。

动态路径规划与自主操控执行AI驱动的路径规划算法，如动态窗口法（DWA）、速度障碍法（VO）等，能根据实时感知的静态与动态障碍物信息，在线规划最优航行路径，并通过运动控制器完成舵桨协同操作，实现自主离靠泊与路径跟踪。

船岸协同与远程监控管理AI技术支撑构建船端环境感知与岸基监管一体化体系，实现远程驾控指令下发与船舶状态实时监控。如“智飞号”智能船配备船岸协同系统，在雾航场景下仍可保持0.5米级定位精度，提升航行安全性与管理效率。

异常行为识别与安全风险预警AI算法可实时监测船舶设备参数、航行状态及船员行为，实现故障预警与风险预判。如“鼎衡19”轮的智能机舱系统实时监测3000+设备参数，故障预警时间提前至72小时；汕尾水域客船AI行为识别系统实现疲劳监测响应时间小于3秒。智能航行系统技术架构02开放式软件架构设计（交互内核/网络接口/API）交互内核：功能模块标准化交互中枢

作为系统核心，交互内核支撑感知设备接入、态势理解、路径规划与控制指令输出等功能模块的标准化交互，确保各模块间高效协同工作。网络接口：船岸数据交互通道

提供船端与岸基之间稳定的数据传输链路，支持船舶状态监控、远程指令下发等功能，是实现远程驾控和岸基监管的关键支撑。调用API：系统功能扩展与集成接口

通过标准化的API接口，允许第三方开发者或其他系统调用航行脑的核心功能，便于系统功能扩展、与其他船舶系统集成，以及推动技术创新和成果转化。四大功能空间：感知-认知-决策-执行环境感知空间：多源信息融合集成雷达、AIS、CCTV等设备，实现船舶周围环境的实时监测与数据采集，为后续决策提供基础信息。如智能汽渡船通过融合雷达与AIS数据增强复杂环境感知能力。态势认知空间：环境理解与建模对感知到的信息进行分析和理解，构建船舶操纵模型与环境演化模型，形成对当前航行态势的准确认知。决策规划空间：避碰策略与路径生成采用模型预测控制算法等，基于认知结果生成安全、高效的避碰策略和航行路径。如动态窗口法可在复杂水域实现动态避碰和路径规划。执行控制空间：舵桨协同操作通过运动控制器将决策指令转化为船舶的实际操作，完成舵桨协同等动作，实现对船舶的精确控制。船岸协同通信与数据交互机制船岸通信网络架构采用5G-A技术实现水空一体化感知，构建低延迟、高带宽的船岸通信链路，支撑实时数据传输与远程控制指令下发。数据交互标准化接口遵循开放式软件架构设计，通过交互内核、网络接口和调用API三层结构，实现感知设备接入、态势理解、路径规划与控制指令输出等功能模块的标准化交互。实时数据融合与共享打通AIS、CCTV、VHF等多源数据，实现船舶身份、航行动态等关键信息“一屏聚合、联动分析”，支撑跨区域重点船舶视频接力跟踪与智能联动监管。远程监控与协同决策依托船岸通信网络实现岸基指令下发与船舶状态监控，如国内首艘应用远程驾控模式的汽渡船，通过雷达/AIS数据融合实现障碍物识别与远程监控。环境感知技术与应用03多源传感器融合技术（雷达/AIS/摄像头）

雷达：动态目标探测核心船舶雷达系统通过发射电磁波探测周围目标，可实时获取障碍物距离、方位、相对速度等动态信息，是复杂水域（如雾、雨、夜间）下的关键感知手段，为避碰决策提供基础数据支撑。

AIS：船舶身份与静态信息交互船舶自动识别系统（AIS）通过VHF频段广播本船静态信息（如船名、呼号、尺度）和动态信息（如位置、航速、航向），实现船船、船岸间信息交互，辅助识别已知船舶的航行意图。

摄像头：视觉场景理解与目标分类高清摄像头结合机器视觉算法，可实现对航道标志、浮标、近岸物体等视觉目标的识别与分类，辅助判断船舶周围环境细节，如在智能卡口系统中实现船舶身份判定和异常行为研判。

融合应用：提升复杂环境感知能力国内首艘应用远程驾控模式的汽渡船融合雷达与AIS数据，增强复杂环境感知能力；智能航行系统通过多源数据融合，可将船舶视频识别准确率提升至95%，融合准确率达85%，有效降低事故率。复杂水域环境识别与态势理解

01多源感知设备协同感知体系智能船舶通过融合雷达、AIS、CCTV、激光雷达等多源设备数据，构建全域感知网络。如智能汽渡船应用中，雷达与AIS数据融合显著增强了复杂环境下的障碍物识别能力，为安全航行提供基础数据支撑。

02动态障碍物智能识别与预测针对航行中遇到的动态目标，系统采用AI算法实时分析其运动轨迹与意图。长江干线智能航运辅助应用技术通过多模态避碰算法，在2157艘次船舶示范应用中实现了对动态障碍物的有效识别与避碰决策。

03数字孪生驱动的环境建模与仿真构建覆盖关键航段的数字孪生底座，集成水位、地形、航标等9类要素，实现航道环境动态仿真与全要素可视化监管。武汉理工大学虚实融合的数字孪生平台可支持27类典型航运场景的自主决策算法验证。

04复杂气象与水文条件适应性感知系统具备对风浪流等复杂气象水文条件的感知与适应能力。如“智飞号”智能船在雾航场景下仍可保持0.5米级定位精度，确保在恶劣环境下的航行安全与态势稳定。动态障碍物检测与风险评估多源传感器融合感知技术智能船舶通过融合雷达、AIS、视觉摄像头等多源传感器数据，实现对动态障碍物的实时感知。例如，国内首艘应用远程驾控模式的汽渡船即采用雷达与AIS数据融合技术，有效提升了复杂环境下的障碍物识别能力。动态障碍物行为预测方法基于动态窗口法（DWA）和速度障碍法（VO）等算法，对船舶、漂浮物等动态障碍物的运动轨迹进行预测。如“航行脑”系统通过模型预测控制算法生成避碰策略，应对狭窄航道中动态障碍物的突发移动。碰撞风险量化评估指标采用碰撞危险度（CDI）、最近会遇距离（CPA）、到达最近会遇点时间（TCPA）等指标量化风险。内河集装箱船测试中，横向跟踪误差控制在船宽15%以内，确保对动态障碍物的安全避让距离。实船应用与效果验证“航行脑”系统在长江航道累计1200海里实船测试中，成功应对各类动态障碍物，验证了动态检测与风险评估功能的可靠性。智能汽渡船应用中，实现了自主离靠泊与路径跟踪，有效规避航行中的动态风险。智能路径规划方法04在线静态路径规划技术（人工势场法/VFH）01人工势场法(APF)原理与优势模拟障碍物为高势能"山丘"、目标点为低势能"洼地"，通过梯度下降法引导船舶沿最短路径避障。算法计算复杂度低、反应速度快，可同时实现实时避障与路径距离最优。02人工势场法的技术挑战传统APF存在目标不可达、局部最小值等问题。改进方向包括优化势场函数参数，或结合A*等算法提升复杂环境适应性，如长江航道实船测试中需克服狭窄水域势场叠加干扰。03向量场直方图法(VFH)核心机制通过栅格地图构建船舶周围环境成本直方图，权衡目标方向与前进成本。具备低复杂度优势，能克服APF的局部极小值问题，已在无人艇领域实现高效实时避障。04VFH的改进与应用实践传统VFH缺乏对船舶动力学特性的考虑，改进方案包括与A*算法结合实现复杂环境避碰，或通过栅格信任度计算提升障碍物识别精度，支撑内河集装箱船弯道航行横向跟踪误差控制在船宽15%以内。动态避障算法（动态窗口法/速度障碍法）

动态窗口法（DWA）核心原理通过离散化船舶当前航速空间的角速度和线速度，生成多个运动样本点，评估各预估路径的碰撞风险与目标距离，筛选最优航行方案，具有实时性高、可引入动力学约束的特点，适用于复杂水域动态避碰。

动态窗口法的改进与应用针对传统DWA在复杂障碍分布下权重参数恒定的问题，可通过模糊逻辑控制器动态调整权重，或与D*算法融合实现动态障碍物轨迹预测，提升狭窄水道通行能力与避障可靠性。

速度障碍法（VO）基本机制将船舶与动态目标简化为最小外接圆，通过位置、尺度及速度参数构建碰撞锥（速度障碍区域），根据船舶相对速度是否落入该区域判断避碰需求，分为线性、非线性和概率速度障碍法三类，计算快捷且适应性强。

速度障碍法的局限性与优化方向传统VO未充分考虑船舶运动学特性及多障碍物协同避碰场景，可结合船舶操纵模型与多智能体协同决策框架，提升在密集会船、交叉相遇等复杂工况下的避障精度与决策效率。能耗优化与航线规划协同策略动态清洗算法库的能效提升通过动态清洗算法库对船舶运行数据进行实时分析，使油耗预测精度突破97%，内河船舶单航次燃油成本降低24%，实现能效与航线规划的初步协同。云端智能助航平台的燃油效率优化云端智能助航平台融合实景视频、电子航道图及数字孪生技术，提供定制化航路推送服务，通过优化航线减少无效航行，显著降低船舶运营成本。多目标优化的航线规划模型路径规划中引入能耗、时间、安全等多目标函数，在保证避障和航行安全的前提下，优先选择能耗更低的航线，实现航线规划与能耗优化的深度协同。船岸协同的能效管理体系构建“云端+船端”协同的智能航运服务体系，船端实时采集能耗数据并上传云端，云端结合全局航道信息优化航线，指导船端调整航速和操作，形成能效闭环管理。安全监控与应急管理05船舶状态实时监测与故障预警

多维度状态感知技术通过集成船舶动力系统、导航设备、机舱环境等多源传感器数据，实现船舶运行参数的实时采集与传输，构建全面的船舶状态感知网络。

智能故障预警系统基于大数据分析和人工智能算法，对船舶关键设备的运行状态进行持续监测，实现故障的早期预警。如“鼎衡19”轮的智能机舱系统可实时监测3000+设备参数，故障预警时间提前至72小时。

船岸协同监控平台借助卫星通信、5G等技术，构建船岸一体化监控平台，岸基管理人员可实时掌握船舶动态及设备状态，实现远程诊断与协同决策，提升船舶安全管理效率。

典型应用与成效智能船舶“智飞号”配备的船岸协同系统，在雾航等复杂场景下仍能保持高精度定位与状态监控，有效提升了航行安全性与应急响应能力。智能避碰决策与执行系统动态避碰算法的工程化应用动态窗口法（DWA）通过离散化船舶航速空间，实时评估多组速度组合的碰撞风险，在复杂水域动态避碰中应用广泛；速度障碍法（VO）构建碰撞锥区域判断避碰需求，适用于高速船艇的实时避障场景。多源信息融合避碰策略国内首艘应用远程驾控模式的汽渡船融合雷达与AIS数据，实现复杂环境下障碍物识别；长江干线智能航运辅助系统通过多模态避碰算法，在2157艘次船舶示范应用中完成25.87万公里安全航行。执行层舵桨协同控制航行脑系统执行空间通过运动控制器完成舵桨协同操作，确保避碰决策的精准执行；内河集装箱船实船测试中，弯道航行横向跟踪误差控制在船宽的15%以内，验证了执行系统的稳定性。人机协同避碰机制智能系统在可量化工况下自主决策，超出控制范围时无缝降级并交还控制权给船员；中远海科船舶航行智能安全系统通过增强瞭望、避碰预警功能，降低人为因素导致的航行风险。远程监控与应急响应机制

船岸协同监控体系构建“船端感知+岸基监管”协同模式，如航行脑系统具备船端环境感知与岸基监管能力，实现船舶状态实时监控与数据交互。

异常状态智能预警通过智能系统实时监测船舶设备参数，如“鼎衡19”轮智能机舱系统实时监测3000+设备参数，故障预警时间提前至72小时，提升应急准备时间。

应急处置流程优化依托远程控制技术实现岸基指令快速下发，如“闻声识船”VTS辅助功能平均0.8秒定位呼叫船舶，提升突发紧急事件响应效率，保障航行安全。典型应用案例分析06内河智能汽渡船应用（自主离靠泊/路径跟踪）核心技术架构搭载武汉理工大学研发的"航行脑"人工智能系统，采用感知、认知、决策与执行四大功能空间模块化架构，实现船舶操控全流程智能化。自主离靠泊功能实现集成多源感知融合技术，融合雷达与AIS数据，提升复杂港口环境识别精度，实现码头区域自主规划靠泊路径、精准控制船舶姿态与速度。路径跟踪性能指标在长江航道实船测试中，横向跟踪误差小于船宽的15%，航向控制精度达±1°，满足内河复杂航道环境下的高精度航行要求。典型应用案例2022年投入运营的内河汽渡船已实现自主离靠泊与路径跟踪功能，截至2023年支撑完成长江航道累计1200海里实船测试，核心技术形成54项发明专利。长江干线智能航运辅助系统实践数字孪生底座构建首次搭建覆盖21个典型航段235公里的内河航运多要素数字孪生底座，集成水位、地形、航标、船舶交通流等9类关键要素，实现航道环境动态仿真与全要素可视化监管。云端与船端协同架构开发云端智能助航平台与船端辅助驾驶系统，融合实景视频、电子航道图及数字孪生技术。船端通过边缘计算实时分析AIS、雷达数据，视频识别准确率达95%，融合准确率85%；云端定制航路推送优化燃油效率。多模态避碰与航线优化突破复杂环境下的航行态势融合感知技术，研发多模态避碰算法。在长江干线2157艘次船舶示范应用中完成25.87万公里航行，显著降低事故率，编制《船岸协同下内河智能辅助航行技术指南》。远程驾驶与编队航行落地推动行业向智能辅助系统转型，实现远程驾驶、编队航行等场景落地，形成可推广的“长江方案”，提升长江航运的智能化水平和运营效率。数字孪生测试平台与实船验证虚实融合的数字孪生测试平台武汉理工大学构建了支持27类典型航运场景的虚实融合数字孪生实验平台，为航行脑系统的自主决策算法提供了高效的虚拟验证环境。长江航道实船测试成果截至2023年，航行脑系统已支撑完成长江航道累计1200海里的实船测试，验证了其在真实复杂水域环境下的可靠性与稳定性。内河集装箱船模型实验2023年，基于7米船模完成了自主航行实验，在弯道航行场景中，横向跟踪误差控制在船宽的15%以内，体现了精确的轨迹控制能力。宁波月湖AI智能游船与无人清洁船应用

AI智能游船“罗小舟”核心功能2026年1月投入运营，采用“电能+太阳能”动力，具备无人驾驶、智能避障、一键启停功能，探索“水上游览+岸上消费”新模式。

无人清洁船的环境治理应用同期引入景区，具备垃圾识别与自主打捞功能，实现水面清洁自动化，提升景区环境管理效率。

智能巡检船的水质监测能力可生成水质预警报告，实时监测水域环境参数，为景区生态保护提供数据支持。

多船协同的智慧景区管理AI游船、无人清洁船、智能巡检船协同作业，构建“游览-清洁-监测”一体化水上智能管理体系。行业标准与规范07智能船舶国家标准体系

国家标准制定现状截至2023年，我国智能船舶核心技术已参与编制3项智能船舶国家标准，为行业规范化发展提供重要依据。

中国船级社《智能船舶规范》核心内容中国船级社在2024年发布的《智能船舶规范》将船舶智能化功能细分为智能航行、智能船体、智能机舱等八个领域，明确了各领域技术要求。

国际标准动态与中国参与国际海事组织（IMO）非强制性MASS规则预计2026年完成定稿，强制性规则将于2028年开始制定。中国积极参与规则制定，如上海船舶研究设计院牵头提交的MASS规则相关提案被IMO采纳。

标准体系建设趋势未来将重点构建符合IMO法规的智能航行测试认证体系，同时推进船岸协同、数据共享、算法安全等关键领域标准的制定与完善，支撑智能船舶技术健康发展。IMOMASS规则进展与影响

MASS规则制定时间节点非强制性MASS规则预计2026年完成定稿，强制性规则将于2028年开始制定，最晚2030年7月通过，2032年1月1日生效。

中国参与规则制定成果2025年6月，中国船舶集团上海船舶研究设计院牵头提交的《关于MASS规则结构、分舱、稳性和水密完整性的建议》提案被IMO海上安全委员会采纳。

规则对智能船舶设计的影响规则将推动MASS船型及系统重构，要求明确人机运行边界，确保系统在超出控制范围时能无缝降级或及时告警，交还控制权给人类船员。

行业应对挑战与机遇需将原则性规则转化为具体设计指南和操作规范，加强技术接口标准化，构建国际化测试数据库共享平台，避免因通信协议、避碰逻辑差异形成技术孤岛。船岸协同操作技术规范

通信协议标准化要求船岸协同需采用统一通信协议，确保船端与岸基系统间数据交互的稳定性和实时性。例如，航行脑系统采用开放式软件架构，包含交互内核、网络接口和调用API三层结构，支撑感知设备接入与控制指令输出的标准化交互。

数据交互安全机制建立数据加密传输与访问权限控制机制，保障船舶动态、航行计划等敏感信息的安全。如长江干线“可视长江”实践中，通过多源数据融合技术实现船舶身份与航行动态信息的安全联动分析。

远程操控权限划分明确船端自主决策与岸基远程干预的权限边界，当船舶遭遇复杂情况或系统故障时，需支持控制权的无缝切换。参考IMOMASS规则框架，确保远程操控符合国际安全标准。

应急协同响应流程制定船岸协同应急处理预案，包括故障预警、异常处置及救援协调等环节。如中远海运“航安宝”系统通过智能预警功能，实现事故率下降30%，提升应急响应效率。技术挑战与发展趋势08当前技术瓶颈与解决方案

复杂环境感知精度不足船舶运动受风浪流强非线性耦合影响，动态障碍物预测精度不足，尤其在狭窄航道等复杂水域。

船岸通信与自主决策挑战远洋航行船岸通讯困难，对“船端自主”能力要求高；现有电子海图、雷达等工具存在缺陷，需智能系统弥补。

人机协同与系统降级机制智能系统需在可量化工况下运行，超出控制范围或故障时，能无缝“降级”或及时告警，将控制权交还人类船员。

多源数据融合与算法优化通过多模态感知融合技术，如长江航段智能航运辅助应用中视频识别准确率达95%，融合准确率85%，提升环境识别与避障能力。

标准化与测试认证体系构建需建立船舶人工意识功能模块复用标准，开发多船协同分布式决策框架，构建符合IMO法规的智能航行测试认证体系。多智能体协同与自主航行突破方向

01多智能体协同决策框架开发开发支持多船协同的分布式决策框架，实现多智能体在复杂水域环境下的高效协作与避碰，提升整体航行安全性与效率。

02船舶人工意识功能模块复用标准建立建立船舶人工意识的功能模块复用标准，促进不同智能系统间的兼容性与可扩展性，加速自主航行技术的研发与应用进程。

03符合IMO法规的智能航行测试认证体系构建构建符合IMO法规的智能航行测试认证体系，为自主航行船舶的安全运行与监管提供标准化依据，推动行业规范化发展。

04船舶运动强非线性耦合问题攻克针对船舶运动强非线性耦合这一技术瓶颈，深入研究相关控制算法与模型，提升智能系统对复杂航行状态的适应与控制能力。

05狭窄航道动态障碍物预测精度提升致力于提升狭窄航道动态障碍物预测精度，通过优化感知算法与数据融合技术，增强智能船舶在复杂航道环境下的态势感知与决策能力。绿色智能与能源转型融合路径

动力系统智能化升级智能船舶正积极布局氢燃料、氨燃料等新一代动力系统，通过智能能效管理系统优化能源消耗，如动态清洗算法库使油耗预测精度突破97%，内河船舶单航次燃油成本降低24%。

清洁能源与智能技术协同采用“电能+太阳能”等混合动力形