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      智能船舶“破浪”,競逐全球

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      全球船舶工業正經歷從“勞動力成本驅動”向“技術生態主導”的質變。中韓在智能化與綠色化賽道上形成“雙極競爭”,歐洲、日本憑借細分領域技術標準維持影響力。

      隨著船舶智能化技術的重大突破以及跨領域融合進程加快,AI賦能的海上絲綢之路正在發生巨變。2022年4月,我國首艘具備自主航行能力的300TEU集裝箱船舶“智飛”號正式投入運營。這艘船舶創新性地融合了傳統人工操作模式、遠程遙控操作模式,以及高度智能化的全自主無人航行模式,標志著我國在船舶智能航行技術領域已經處于全球前列。

      相關數據顯示,全球無人船市場正處于高速增長階段:全球無人船市場規模預計將保持約20%的年復合增長率(CAGR);到2025年,市場規模有望達160億美元,到2030年可能突破更高水平。從航行在凌晨海上絲路上的無人集裝箱船,到穿梭于極地航道的科考船隊;從深入水下幾千米進行海底探測的無人航行器,到自動行駛在旅游航線上的大型郵輪,這些不再是停留在科幻小說里的想象,而是船舶工業智能化進程的進行時。鄭和船隊的后裔們,在鋼鐵巨輪上植入“數字大腦”,通過北斗衛星導航系統取代牽星板,穿透海上迷霧,在汪洋之上織就無形的智能網絡。他們書寫的不僅是技術的進化史,更是一個文明對海洋認知的升維——從征服波濤到與智能共生,新時代的航海精神正重新定義萬里海疆的未來航路。


      韓華海洋首艘鉆井船進軍深水鉆井市場。

      百年嬗變與智能化浪潮

      全球船舶工業的競爭格局經歷了從歐洲壟斷到日韓崛起,再到中國主導的演變過程,如今在智能化浪潮的推動下,各區域的競爭格局也在不斷變化。

      在現代船舶制造行業的發展歷程中,歐洲扮演了起點的角色。得益于工業革命所奠定的技術基礎,19世紀末,英國在全球造船領域占據了顯著的優勢地位,其當時的造船產量占全球造船總量的六成以上,同時其擁有的船舶隊規模也超過了世界船舶總數的一半。可以說,英國是當時全球造船業的核心地帶。隨著時代發展,歐洲在高附加值船型方面仍然保持領先,英國勞氏船級社、挪威船級社在全球船舶行業的標準制定等方面走在前列。

      于20世紀中后期至2000年左右,日韓憑借自身優勢崛起,成為全球船舶工業的主導力量。日本憑借較低的人力成本以及在船舶制造技術上的持續創新,成為承接全球造船產業轉移的關鍵力量,逐步成為全球最大造船國。與此同時,在1990年至2010年間,韓國通過奉行出口導向型經濟政策,積極引入國外先進技術,并開展廣泛外資合作,注重在液化天然氣(LNG)船等高附加值船型領域持續進行技術突破,進一步穩固了其市場份額,形成了“日韓競爭”的格局。2010年以后,中國造船業規模迅速擴張,連續15年在造船完工量、新接造船訂單量和手持造船訂單量等指標方面保持位居全球之首。

      全球造船業中心的遷移路徑清晰地反映了制造業在全球范圍內的價值鏈重構與產業轉移的規律——從歐洲到日韓,再到中國,新興經濟體憑借技術創新實現突破,借助產業政策進行引導,最終在全球競爭中脫穎而出。其中,完整的產業鏈條構成了產業發展的基礎支撐,持續創新能力則成為保持競爭優勢的核心要素。在當前全球船舶工業處于綠色低碳與數智化轉型的浪潮中,主要造船國家也紛紛推進產業升級以鞏固市場地位。

      歐洲在智能船舶領域保持著顯著的技術先發優勢,早在2006年即開發出首個整合信息通信技術、電子控制與計算機處理的內河航運綜合信息系統。此后,2014年英國羅羅公司啟動了智能船舶應用的關鍵性項目,計劃在2035年實現無人駕駛船舶的商業運營。同期,歐盟的MUNIN計劃聚焦于船舶自動航行技術的可行性驗證,探討相關技術標準和法規框架,力求在2034年前完成無人船舶的研發與驗證。值得關注的是,歐洲還組建了包含80家企業的聯合研發體系,致力于構建智能航運生態系統,計劃2025年前在波羅的海區域建成全智能航運試驗區。

      日本在標準化和局部智能化方面尋求突破,其于2014年啟動了智能船舶應用平臺項目,聯合多家企業從底層數據通信基礎標準入手,構建了船舶設備數據的標準化體系。在此基礎上,日本主導制定了三項關鍵國際標準,即《船載設備和系統通信網絡布設指南》《用于現場數據共享的船舶數據服務器》和《船載機械設備的標準數據》。

      韓國的智能船舶發展則主要依托HD現代集團、韓華海洋和三星重工三大造船集團。2009年,韓國現代重工聯合韓國電子通信研究院開展合作研究,探索信息技術在船舶建造中的應用,成功推出“智能船舶1.0”計劃。2019年,韓國正式啟動自動航行船舶開發項目。2021年,HD現代集團完成首次船舶完全自主航行測試;2022年,現代重工集團建造18萬立方米超大型LNG運輸船,成功完成自主橫渡大洋的試驗。

      中國船舶工業的智能化發展是政策引領、技術突破、產業鏈協同和企業實踐結合的過程,經歷了機電化、數字化、智能化以及完全自主化與生態協同等多個階段。在早期的機械化階段,當時的船舶工業以蒸汽動力和機械操作為核心,依賴人工經驗完成船舶建造與航行控制。當時的船舶工業主要建造小型船舶,技術基礎相對薄弱。進入20世紀中后期,船舶工業迎來了電氣化階段,船舶動力逐漸向柴油機、電力轉型,國家相關政策也推動了船舶工業的技術改造。這一時期,船用柴油機技術實現了國產化,提升了船舶的動力效率,同時電氣控制系統也開始應用于機艙設備管理。從2000年開始,計算機輔助設計(CAD)和模塊化建造技術得到應用,初步實現了設計數字化。三維設計軟件逐漸普及,提升了設計精度。此后,船舶企業還通過引入計算機技術優化了生產管理流程。

      2015年,中國船級社發布了全球首個《智能船舶規范》,定義了智能航行、能效管理等標準,標志著我國船舶工業迎來數字化、智能化階段。2017—2019年,工信部等部委相繼發布了《船舶工業深化結構調整加快轉型升級行動計劃(2016—2020年)》《推進船舶總裝建造智能化轉型行動計劃(2019—2021年)》《智能航運發展指導意見》《智能船舶發展行動計劃(2019—2021年)》等文件,明確了“數字化造船”和“智能化船舶”的核心目標,智能車間試點項目和智能船舶的建造也相繼開展。2015年,南通中遠海運川崎船舶制造智能車間成為船舶行業首個智能制造試點示范項目,率先開啟數字化生產線的應用,大幅提高了生產效率。隨后滬東中華、大連船舶重工等骨干企業也相繼推進數字化車間建設。

      隨著物聯網、5G、云計算等技術的應用,船舶與岸基的數據實時交互能力得到加強,網絡化與智能化融合階段在2019年至2025年逐步發展。在此期間,首艘自主航行的集裝箱船“智飛”號正式交付運營;首艘具備開闊水域自主航行能力的智能型科考母船“珠海云”號也完成測試,正式交付使用;并相繼建成了智能型測試工作保障船“香洲云”號,數字孿生智能試驗船“海豚1”號等。中國船舶工業的數字化與智能化的雙輪驅動特征尤為顯著,行業生態也從單一的船舶制造向“智能船舶+智慧港口+綠色能源”的生態體系擴展,技術融合成為核心競爭力。

      全球船舶工業正經歷從“勞動力成本驅動”向“技術生態主導”的質變。中韓在智能化與綠色化賽道上形成“雙極競爭”,而歐洲、日本憑借細分領域技術標準維持影響力。未來,技術制高點的爭奪將集中在自主航行和綠色燃料領域。


      挪威“YARA BIRKELAND”號成為全球首艘獲準無人駕駛的貨輪。

      知識產權助力智能船舶創新發展

      知識產權是技術競爭中的重要載體,因此各國都在加快布局智能船舶賽道,專利在推動智能船舶技術研發以及提升產業競爭優勢方面發揮著至關重要的作用。全球范圍內,中國、美國、日本以及歐洲在智能船舶專利申請和授權數量上遙遙領先于其他國家與地區,且各自呈現出獨特的技術發展方向。近十年,中國在智能船舶技術研發領域的專利布局呈現出高速增長態勢,逐漸超越了傳統技術強國日本和美國。這一趨勢不僅凸顯了中國在智能船舶領域技術創新能力的顯著提升,也反映了中國在全球智能船舶技術研發競爭格局中的地位變化。同時,中國作為全球造船中心,國外企業均在中國進行大量的專利布局,相關專利占比達到12%。

      中國智能船舶的專利主要涉及船舶導航與自主控制、船舶智能設計與制造等領域,創新主體既包括企業,還包括高校。其中高校利用自身學科優勢在基礎理論等方面進行創新,如武漢理工大學研發了基于AIS的船舶航行軌跡預測方法及系統,通過改進具體算法,搜尋得到最優模型參數,提高軌跡預測模型對船舶航行軌跡的預測精度和預測效率,進而提升船舶航行安全水平。此外,高校也積極與企業合作,探索產學研一體化的創新路徑。如大連海事大學與企業共同研發了智能船舶避碰算法測試場景的自適應生成方法,利用預測模型和聚類算法生成智能船舶避碰算法的測試場景,實現了對智能船舶避碰算法的全面測試;武漢理工大學也與企業合作開發了面向差異化港口的多維度數據融合方法及系統,用于智慧港口的數據處理,可以提高港口數據標準化水平,消除來自不同港口的數據差異。

      在企業創新方面,相關船企注重在船舶智能設計與制造方面的創新,如江南造船研發了船舶內裝區域設計結構樹生成方法和船舶管路管線自動布局計算方法,有效提高內裝區域設計的效率和準確性;而科技型創新企業則注重小型無人船的研發,如珠海云洲智能科技是我國無人船方面的龍頭企業之一,截至2025年4月,其擁有智能船舶方面的有效專利180余件,研發了無人船艇的環境地圖生成方法及無人船艇感知系統、智能水面搬運船等技術。

      美國的相關專利技術專注于智能船舶在具體場景的應用。如2020年的一項用于內河的信息管理系統的技術,其基于人工智能和機器學習,對特定的內河航運進行預測分析,解決了該內河運輸效率低的問題,提高了航行的安全性和效率;又如,2022年的一項用于海釣船舶的網絡組建控制方法,是基于預定模式和條件,自動地管理相關船只,從而提高海釣及捕撈效率,并減少船舶能量的消耗。

      歐洲和日本的相關專利則是較多地關注環境感知技術、智能維護技術和具體場景下的船舶控制技術。日本研發了應用于智能船舶的自主故障診斷系統,其采集船只的速度、航向角等多維數據,并依據采集到的數據來判斷船上不同位置的舵是否發生故障,從而實現船舶的智能診斷和維護;歐洲提出了海上波浪運動預測的技術,其通過建立波浪預測模型,并利用測試浮體的XYZ三個方向的運動數據和傳感器檢測數據的融合,對未來幾分鐘內的波浪運動進行預測,用于對海上的無人船只更加精確地進行控制。


      我國首艘自主航行300TEU(標準箱)集裝箱船—— 智飛號 圖/中國船級社

      開啟智能航海新篇章

      當算法開始解析洋流軌跡和氣象數據,當數字孿生映射出虛擬航路和船舶航向,人類與智能體共同書寫的航海敘事翻開了新的篇章。這場由人工智能驅動的變革,徹底重構了海上航運。在數據與鋼鐵的結合下,傳統航運業正蛻變為連接物理世界與數字世界的超級節點,其迸發的能量既照亮了前路,也投下了亟待驅散的陰影。

      技術的滲透悄然改變了航海規律,航運效率的提高和污染的減少帶來了更高的經濟效益。中遠海運集團通過對船只航行狀態的優化控制,在實際運營中實現了船舶能效的提升和碳排的有效減少;全球航運巨頭馬士基在船只管理中引入了預測性維護技術,實現了船舶設備的智能化診斷和處理,提高了航運的安全性。挪威“YARA BIRKELAND”號成為全球首艘獲準無人駕駛的貨輪,預示著航海決策權從經驗豐富的船長逐步轉移至由海量數據訓練的算法模型。曾經依靠羅盤與六分儀丈量海洋的行業,如今正被二進制代碼重新定義。

      當船舶的“數字大腦”開始自主決策,傳統秩序逐漸顯現裂痕。國際海事組織公約中“適任船員”的傳統定義,在遠程操控與自主導航系統面前略顯滯后;現有的《海事索賠責任限制公約》《國際海上人命安全公約》等制度在制定時也均沒有考慮智能化技術的應用。更嚴峻的挑戰還潛伏在網絡數據層,調查報告顯示,在近年的航運業發展中,網絡入侵與信息盜取已成為關鍵隱患,其在行業挑戰的排名中位居前列。當價值數億美元的貨輪在海洋上演“數字迷航”時,其也暴露出智能船舶的神經中樞遠比想象中脆弱。這些困境直指一個核心命題:當代碼開始掌舵,誰來為海上安全“兜底”?

      環保需求與數字耗能的悖論也正在發酵。新一代智能船舶通過動力系統的控制優化等措施,的確能削減傳統能源下的碳排放,但支撐其運轉的數據控制中心卻成為新的能耗黑洞。智能系統雖然降低了單船油耗,但在全球航運數據中心激增的算力需求下,同步催生了船舶算力集群的新能源焦慮。這些悖論在警示人類技術創新必須與可持續發展同頻共振。

      從鄭和下西洋的帆影幢幢,到今天智能巨輪的劈波斬浪,人類征服海洋的敘事從未停歇。當北斗衛星導航系統為船舶勾勒數字航跡,當量子通信技術加密著跨洋指令,我們或許正在見證航海文明最富張力的蛻變。未來的某天,當年輕船員在駕駛臺與AI協同規避臺風時,他仍會記起老船長的話:“機器能算出最經濟的航路,但判斷何時該頂風破浪的,永遠得是活生生的人。” 這或許就是智能時代航運業最好的模樣——科技為舟,人文作槳,共赴深藍。(作者單位:國家知識產權局專利局專利審查協作湖北中心

      (文章來源:《創意世界》2025年7月號)

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      編校:范曉華,審讀:郭麗

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