武汉理工大学严新平院士团队：船用智能设备与系统的发展现状与展望丨JME封面文章

引用论文

马勇, 胡祖硕, 王雯琦, 常兴山, 严新平. 船用智能设备与系统的发展现状与展望[J]. 机械工程学报, 2024, 60(20): 181-192.

MA Yong, HU Zushuo, WANG Wenqi, CHANG Xingshan, YAN Xinping. Development Status and Prospect of Marine Intelligent Equipment and System[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2024, 60(20): 181-192.

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船用智能设备与系统指安装在船舶上的各种智能装置，以及这些装置之间相互连接和协同工作的整体系统，用于提高船舶的操作、运行和管理效率，增强安全性，降低能耗，提升效率。这些系统覆盖了智能航行、智能能效、智能机舱、智能运维、智能集成平台以及岸基航运系统等多个方面，不仅关注单一装置的智能化，也强调整体系统的协同和优化。武汉理工大学严新平院士团队总结了当前国内外船用智能设备与系的研发及应用情况。目前，尽管此类设备的研发及应用已取得一定成就，但同时也面临技术、协调和环保等多方面的挑战。未来，随着信息技术和物联网技术的进一步发展，预计船用智能设备与系统将更加普及，其研究将更加深入，特别是在自动化和远程控制技术方面，有望实现更大的突破，为航运业的安全性和环境友好性提供更强大的支撑 。

本文作为《机械工程学报》2024年第20期的封面文章发表，期望相关工作为船用智能设备与系统发展提供参考 。

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行业现状

近5年来研究人员致力于提高船舶智能化水平，关于船舶智能设备与系统的研究热点主要围绕航线规划、动态避障、自主靠泊以及数据的集成等方面。“绿色、智能、数字”是船用智能设备与系统未来攻坚方向，亟需对标船舶智能化发展这一主线任务，加快船用智能设备与系统的研发与应用，带动船舶设备技术升级，进而实现关键设备和核心器件自主研发，完善产品配套谱系。

船舶配套设备是船舶与海工装置的重要组成部分。船舶配套设备经历了从古代航海设备到传统船用设备，再到现代船用智能设备与系统的转变。船用智能设备与系统在基本操作、管理分析方面具有更高的自动化程度、集成性和智能化能力。相比于传统船用设备，船用智能设备与系统能够显著提升船舶在航行、管理、运维等环节的智能化水平。船用智能设备与系统主要包括智能航行、智能能效、智能机舱、智能集成平台、岸基航运系统及设备、智能运维等系列产品。

随着科技的不断进步，船舶智能化设备的种类和功能也在不断增加和完善，陆续推出了船舶智能导航系统、船舶智能控制系统、船舶能效监测系统等相关智能化船用设备与系统，提高了船舶智能航行能力，为航运业运营效率的提升、运输安全的保证和零排放目标的实现带来了前所未有的机遇。

图1 研究热点分布图

图2 船舶配套设备发展历程

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产品现状分析

智能航行系列产品

• 航行环境感知与融合：通过数字孪生、虚实融合、AI等技术，增强船舶环境的实时感知与危险识别能力。

• 智能航行决策与控制：利用航程优化、远程自主航行等系统，结合气象与航行数据，为航程制定最佳航线，确保航行安全并提高运输效率。

• 自动靠离泊：采用人工智能、动态定位和可视化技术，减少人为操作风险，提高靠泊效率。

• 网络与通信：为船员提供高度可靠的网络通信，保障船岸通信效率，提升网络防护能力。

• 智能导航设备：集成电子海图、雷达、自动舵等设备，实现任意环境下船舶的自主导航。

图3 智能航行产品图

智能能效系列产品

• 能效监测：自动采集和分析能效数据，通过大数据实现碳排放监控与优化。

• 节能减排：研发高效推进器和节能管理系统，实现能源利用优化和排放减少。

• 航线与航速优化：基于风浪流数据规划船舶航线与航速，确保船舶以最佳状态航行，提高经济与环保效益。

图4 智能能效产品图

智能机舱系列产品

• 设备状态监测与评估：采用云计算、机器学习、大数据分析等技术，对设备健康进行监测与状态评估、分析。

• 机舱综合管理：智能化管理机舱设备，降低故障风险，提升运行效率。

• 安全与预警功能：监控主机、辅机、锅炉等设备与系统的运行状态，对机舱火灾等危险情况进行实时监测并及时预警。

图5 智能机舱框架图

智能运维系列产品

• 预测性维护：根据大数据的诊断分析实现预测性维护，并使用人工智能和先进的诊断技术改进维护效率。

• 自主与远程运维：基于远程监控、离岸诊断等手段为船舶发动机、动力系统提供健康可靠运行保障，减少停机时间，优化运维效率。

图6 智能运维设备与系统国内外现状

智能集成平台系列产品

• 数据整合与交互：构建统一的集成平台，形成船上数据采集、存储、整合、交互、共享与展现以及控制指令传输的统一。

• 跨系统协同：整合智能航行、智能机舱、智能能效等系统数据，实现船舶智能化升级。

• 开放性与兼容性：平台可兼容现有系统，并支持后续功能扩展。

图7 智能集成平台框架图

岸基航运系统及设备系列产品

• 数字化运营管理：通过岸端信息与船端信息交互，优化港口与航运管理效率。

• 远程驾控：通过船岸通信与岸基远程指挥，实现对船舶的远程控制，降低运营成本。

图8 岸基航运系统及设备产品图

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面临的挑战

• 智能航行

受限于气象、海况以及其他船只等不可控因素，智能航行系统需要精准地感知和理解这些环境变化，随后综合考虑航线规划、风浪、交通情况、燃料效率等多个因素，为船舶航行制定正确的决策。感知、决策、控制三个环节紧密相连，任何一个环节的失效都会给船舶航行带来危险。

• 智能能效

智能能效系统需要建立船舶能效与航行数据之间的动态响应关系，考虑多要素的综合影响，对多环境要素与“船体阻力-螺旋桨-主机”的动态响应机理进行深入研究，以实现船舶能效的自学习、自评估与自预测。目前船舶能效管理系统以离线分析为主，缺乏在线、自主的智能分析与评估，应实时运用大数据分析和人工智能等先进的技术与方法，先对数据进行评估分析，再进行船舶航行优化自主决策，调整船舶航行状态，提升燃油效率，达到能效使用最大化和能效管理智能化的目的。

• 智能机舱

机舱可靠性是智能机舱系统发展的关键，在船舶环境中，任何自动化系统或人工智能算法的故障都可能导致严重后果，所以机械设备和系统必须始终可信赖。船舶操作面临不断变化的环境和条件，因此机舱内的关键系统和设备必须具备强大的自动控制能力，灵活地调整操作和决策，自主地协调机舱内设备，实现综合调度控制，以确保机舱系统的自主性和协调性，同时还需要考虑系统的稳定性和容错性，以最大程度地保障任务的连续性。

• 智能运维

船舶智能运维的关键在于构建智能运维数据大脑平台。使用先进传感器监测设备状态，通过智能算法建立评估与预测模型，创建设备数字孪生，通过虚拟空间判定、分析、推测设备状态变化，以提前预测故障并制定维修决策，保持设备状态。操作决策和维护保养计划的制定需要综合考虑技术、经济和操作因素，确保维护工作的优先级和执行计划的最佳化。

• 智能集成平台

船用系统智能集成的复杂性和困难在于船舶上存在导航、通信、动力、安全等不同类型的系统和设备，这些系统通常由多个供应商提供，使用不同的通信协议和数据格式，导致数据的集成和互操作性变得复杂。因此需要制定行业标准和协议，以促进数据标准化，使数据更容易理解和利用，从而降低系统集成的难度，提高船舶智能集成平台的效能和可靠性。

• 岸基航运系统及设备

船岸通讯期间容易受到网络风险攻击，这种风险的存在会导致数据泄露和船舶控制系统失稳，给船舶航行和作业带来严重影响。岸基航运系统与设备需要升级船岸通讯系统，克服海洋环境带来的干扰，确保船岸通讯系统在高通量、低时延条件下的通讯质量，还需要提供足够的带宽来处理船舶位置信息和环境数据，采取有效的措施来抵御潜在的网络攻击和数据泄露威胁。

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发展趋势与未来展望

(1) 开展既有船用设备的数字化、网络化、智能化改造。

充分利用互联网、物联网、移动互联网等新一代信息技术，对既有船舶设备进行数字化、智能化升级，增加智能感知、数据分析、自动控制等功能，提高船舶的安全性、节能性和运营效率。船舶的驾驶由船端驾驶向岸基驾控模式转变，船员逐步从船端移到岸基，船员由锚机转向驾驶台。搭载智能传感器和监控系统，实时监测船舶的运行状态、环境参数、故障诊断等信息，通过云计算和人工智能技术进行数据处理和优化建议。研发自主导航系统，利用人工智能和机器学习技术改进船舶的避碰策略，实现船舶自主航行和避碰，减少人工干预和误操作。

(2) 研发新型的船用智能设备。

开发新颖的、具有高度智能化和灵活性的船载设备，以满足不同场景和需求的应用。根据其执行任务不同，可研发专业化、定制化的新型智能系统，进一步提高船舶设备智能化水平、设备集成化、船岸协同交互程度。开发新型的船舶智能设备与系统，是世界各大航运公司未来发展的重点转移方向。随着机器人技术的飞速发展，船舶与机器人的融合成为可能。未来智能船舶在感知、认知、决策、控制和执行等功能模块将会诞生船用智能机器人。现阶段，船舶智能作业设备与系统主要用于船尾的荷舱及货物操作、消防检查等任务，未来将逐渐朝着更高端的决策支持、巡航巡检、应急救援等方向发展。如船舶巡检机器人、机舱维护机器人、清舱机器人等，以及远程驾驶控制系统、自动靠离泊系统、船舶排放监控系统等新型智能系统，拓展船舶智能设备与系统对船舶的监测、勘察和维护能力，提高操作效率和维护可靠性，为航运业带来竞争优势和可持续性发展。

(3) 设计面向人员岗位替代的智能系统。

船舶智能化升级涉及将船舶技术的快速迭代与现代信息及人工智能技术深度整合。通过采用智能化设备、技术和方法，实现传统的人员岗位的逐步替代，减轻当前航运体系、船舶航行和设备维护过程中的人员压力和人为干预，如智能瞭望系统替代瞭望员观察航行环境情况，实现对航行环境的全方位、全天候监测和对其他船只的自动识别和报警；“航行脑系统”或者AI船长，替代传统船舶上的船长和高级航海决策职位。通过高级的人工智能技术和自动化功能全面掌握船舶的运行状态和周围环境，自动进行航线规划和调整，提高船舶运营的安全性、效率和准确性。通过设计面向人员岗位替代的智能系统推动船舶向安全、环保、高效及经济的发展目标迈进 。

作者及团队介绍

严新平， 男，1959年出生，博士，武汉理工大学教授，中国工程院院士。主要研究方向为水路交通系统的安全性、智能化与绿色技术。

马勇， 男，1983年出生，博士，武汉理工大学教授，主要研究方向为船舶智能航行理论与技术、智能海事保障技术。

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主创作者团队主要研究方向

作者团队属于武汉理工大学水路交通控制全国重点实验室，该实验室有三个主要研究方向：

船舶及船载装备运行控制方向建立了船舶及船载装备能效控制、船载装备摩擦磨损与润滑控制、船舶及绿色低碳能源与排放控制、船舶推进装置与运行控制、船载装备智能运维与船用机器人系统、新型船舶电力系统控制、船舶智能航行测试、航行脑系统研制、自主船舶协同控制、船舶泛在感知与智能导航、船舶航行环境感知和船舶自主航行决策及协同控制等12个创新团队；

水路交通系统状态控制方向建立了水上交通设施状态智能监测、水路交通仿真与智能管控、水路交通态势认知与时空服务、水路交通系统智能管控和智能水路信息感知及处理等5个创新团队；

水路交通安全控制方向建立了水路交通应急指挥与救助、水路交通事故机理与反演、水路交通事故场景探测与定位、水路交通风险评价与控制和清洁能源船舶安全性与可靠管控等5个创新团队 。

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[1]严新平, 张聪, 田哲, 黄千稳. 船舶轴系性能提升与运行安全, (国家科学技术学术著作出版基金，“十三五”国家重点出版物规划项目-交通安全科学与技术学术著作丛书), 科学出版社, 2023.

[2]严新平, 贺亚鹏, 贺宜, 等. 水路交通技术发展趋势[J]. 交通运输工程学报, 2022, 22(4): 1-9.

[3]严新平. 内河新一代航运系统,如何构建？[J].珠江水运, 2023(4): 22-23.

[4]严新平, 张笛, 袁成清, 等.水路交通控制的研究现状与发展趋势[J]. 水上安全, 2022(4): 34-43.

[5]Chengli Liu, Yong Ma*, Cheng Cao, Xinping Yan*, Ship route planning in the pirate area via hybrid probabilistic roadmap algorithm within the context of the Maritime Silk Road, Ocean and Coastal Management, vol. 238, 106585, 2023.

作 者：马 勇

责任编辑：杜蔚杰

责任校对：张 强

审 核：张 强

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