在全球航运业迈向智能化的关键阶段，一系列根本性课题亟待厘清。其一，当船舶逐渐从钢铁浮体转变为智能节点，我们不得不思考：当前的技术发展究竟处于哪个阶段？从初步的感知智能到具备自主研判能力的认知智能，其间的理论突破与系统集成瓶颈何在？其二，当前，感知智能在船舶上的应用已初见成效，能够实现航行状态监测与运维辅助决策。然而，这是否意味着船舶驾驶系统已初步具备了认知智能的雏形——即能够在复杂多变的自然条件与通航环境中，进行自主研判、优化决策并实现自主控制？从孤立的智能装备到体系化的“船舶智能驾驶系统”，其关键的理论突破与技术集成瓶颈究竟何在？其三，在未来的船舶航行与航运管理中，人类专家的经验、直觉与责任，将如何与算法的精准、高效和不知疲倦实现最优互补？人工智能及其系统的引入，是对人类判断力的简单替代，还是旨在催生一种更高层级的、人机互信互鉴的新型决策模式？这对航海人才的培养体系与知识结构，提出了哪些前所未有的新要求？
△中国工程院院士、武汉理工大学教授、水路交通控制全国重点实验室主任严新平
这些问题的答案，不仅关乎技术路径选择，更决定着未来船舶装备体系乃至航运系统营运的整体效能与发展方向。为此，我们专访了中国工程院院士、武汉理工大学教授、水路交通控制全国重点实验室主任严新平就相关问题进行探讨。严新平教授作为航运智能化领域的权威学者，他长期致力于该领域的基础理论研究与关键技术攻关，其见解将有助于为我们揭示智能化转型的内在规律与发展方向。
问：您在2021年提出了“新一代航运系统”（岸基驾控为主、船端值守为辅），目前这一构想在技术架构上有哪些关键突破？在试点中，哪些技术验证结果超出预期，哪些仍待攻坚？
答：“新一代航运系统”的技术架构如今已逐步从构想转化成了现实，通过试点项目得到了业界的认可。这一架构的核心逻辑吸纳了航空、轨道、道路交通等先发经验，参考了飞机空管模式对船舶的运行管理进行根本性创新。“岸基驾控为主，船端值守为辅”的模式变革，并非简单的实现在岸侧远程连续的桨舵式的操作，而是让船端具备较强的自主航行能力，可独立完成航向、航速、航迹控制及避碰、靠离泊等基本操控；岸基设立的驾控中心与运行控制系统，承担任务调度、风险预警以及应急式的安全接管等工作，与空管对航班的全程调度相似，实现船舶营运的船岸高效协同。
“津港轮36”号/CCS
目前，我们在沿海、内河、港口等场景的试点中，部分技术验证结果超出预期。尤其是船舶控制理论与方法的落地进展快于预想。以我们团队刘佳仑研究员等人与中国船级社、天津轮驳等单位合作开展的天津港“津港轮36”号自主伴航拖轮项目为例，最初仅计划实现伴航功能，后续成功突破了靠泊、离泊、悬停等难度更高的操作，完成了多项“0到1”的技术探索。同时，船舶智能航行的控制模型与算法的虚拟仿真测试的有效性也得到充分验证，通过大量虚拟仿真试验减少了高风险、高成本的实船验证，保障了研发和实践安全，加速了技术和产品的成熟化过程。
不过，未来围绕新一代航运系统及智能船舶装备研制仍有大量难点需要攻坚。在工程实践层面，最关键的是软硬件系统集成。传统船舶行业多聚焦设备制造与机械、机电层面的联调，缺乏软件层面的大集成能力，而智能船的核心功能需通过软件实现，这就要求底层数字底座能力大幅提升，以对接动力推进、通导、阀泵锚等各类设备。此外，跨系统兼容问题虽在技术上可实现，但关联企业因自身利益考量，协同意愿与接口开放积极性不足，可能导致系统对接受阻，增加了系统应用的成本。未来，如何打破分系统独立运行的“孤岛”现状，推动船舶装备及船岸系统的协同兼容，将是重要的攻坚方向。
问：在您看来，当前智能航运、智能船舶领域，最新的突破性技术进展有哪些？您如何评价这些进展对行业变革的推动作用？
答：首先我认为航运与船舶的绿色化、智能化应统筹考虑。船舶是航运系统的核心载体，船舶、港口、航道的融合水平直接决定了航运系统的整体技术高度。如今行业已基本形成共识，智能船不能孤立“就船论船”，必须纳入智能航运，也就是新一代航运系统的体系范畴内考量。这一点在近年来欧盟地平线2020（Horizon 2020）计划资助的相关项目中得到了验证，相关项目的设立均将船舶智能相关技术放在航运或物流板块中讨论，而非单独聚焦智能船个体的功能实现。
“豫交投001”号/河南省交通运输厅
从技术发展来看，智能航运的前期基础已较为扎实，港口侧的操作系统（TOS）、装卸装置等设备自动化已达到较高水平。相比之下，智能船舶的发展节奏稍缓，但近年已在有些方面实现了突破性进展：行业从以往聚焦远洋运输船舶，转向港区拖轮、内河船舶等“最后一公里”作业场景，这类场景在组织协调、法规制定等方面更易统筹。河南沙颍河“豫交投001”号（内河货运）、“津港轮36”号（港区拖轮）等项目，都是极具代表性的落地案例，吸引了众多单位和媒体调研。这些案例也验证了船舶智能驾驶的方法与理论在既有船舶上的可行性，证明其已具备工程实践能力。
未来，智能船舶的发展重点将由单点的算法、技术攻关，转向软件系统、硬件系统的研发及软硬件结合，推动技术成果转化为标准化产品。这些技术突破对行业变革起到了积极的推动作用。此前智能船舶大多停留在概念设计阶段，行业对其系统应用的落地效果心存疑虑，而天津港、河南省等实际案例让大家“眼见为实”，深刻感受到了智能系统的应用效果。目前，有关省份、港口都纷纷计划跟进，行业参与积极性被充分调动。这些案例已具备可实现、可复制的特性，为智能船的未来商业化奠定了坚实基础，推动行业从探索阶段稳步迈向实践阶段。
问：作为《内河新一代航运系统标准体系架构指南》的发起人和撰写人，您认为标准在智能航运发展中扮演什么角色？这些标准如何与国际规则协调？
答：我认为标准体系的构建及其分项标准的制定在智能航运发展中扮演着不可或缺的引导地位，是行业实现标准化、模块化、高质量发展的基础保障。合理完善的标准能规范技术发展方向，避免路径混乱与低水平重复建设，为全行业协同发展提供统一依据，推动资源高效整合。
对于标准的未来发展，我认为需把握三个基本原则：一是必须具备强制执行属性，让标准真正的落地；二是要扩大参与范围，吸引航运全链条各类单位深度参与，兼顾技术、生产、营运等多维度需求，让标准更全面、更具适用性；三是需动态迭代完善，标准不应是一成不变的文件，要在执行过程中持续收集反馈，不断优化调整，贴合行业发展实际。
在与国际规则的协调方面，当前，我国在国际智能航运规则制定中的参与度与影响力仍需提升，未来需通过更具说服力的技术实践来达到更主动参与的目的，争取在国际标准体系中占据更重要的位置，将国内成熟经验与技术转化为国际共识。
问：目前船舶行业智能化发展还面临着哪些挑战？
答：我认为，船舶行业智能化发展面临的核心挑战不只在技术层面，而与人才培养、行业生态休戚相关。当前船舶领域与汽车行业相比，从业人员总量偏少，且质量难以匹配智能化发展需求，人才短板尤为突出。船舶行业对年轻人才的吸引力严重不足，这一点从高校毕业生流向就能清晰看出。例如，目前船舶与海洋工程、航海技术、轮机工程、能源与动力等专业的本科生毕业后大多转行到工作环境舒适的领域，愿意上船做船员或留在船厂、船舶设备制造企业等相关行业的不多，特别是成绩优异的尖子生行业流失更为严重。这种“顶尖生源外流、新鲜血液难入”的现状，导致船舶行业人才缺口持续扩大，且覆盖船舶设计、制造、生产、营运、驾驶等全链条。
问：那么，在人才培养与技术融合教育方面，您有哪些建议与实践经验？
答：要解决既懂航运又掌握先进技术的复合型人才短缺问题，核心在于推动教育模式与行业需求深度绑定，落实教育、科技、人才一体化，推行“高校-企业/项目定向培养、以实际项目为核心”的人才培养路径，同时结合国内现状试点推进，避免形式化培养。
在专业学位研究生培养改革中，深化校企协同是突破传统学术型培养模式的核心方向，以“招生-培养-就业”一体化为核心，通过与企业、科研院所建立深度合作，打破学术型与工程型研究生的培养壁垒。学生自入学起便全程深度参与合作单位的工程项目，以实际项目需求为导向开展学习与研究，项目完成后多数直接入职合作单位。这种模式不仅构建了“人才培养-就业落地-行业人才补给”的良性闭环，更让学生明确职业发展方向，避免了科研与应用取向的摇摆，最终培养出精准匹配行业需求的复合型人才。
问：在2025世界人工智能大会等相关行业论坛上，您指出全球海事业正处于数字化向智能化过渡的关键时期。从技术发展路径来看，如何更好地实现这一过渡？
答：全球海事业从数字化向智能化过渡的核心，在于坚定“人机协作”的智能驾驶范式逐步替代“以人为核心”的传统驾驶路径，唯有明确这一终极方向，才能推动行业形成合力、顺利完成转型。智能化的本质是机器替代人（或转为人机协作模式），而非仅停留在以人为核心的辅助系统层面——如果不锚定这一目标，传统机械化的模式便已足够，无需推进深度数字化。而人机协作模式的前提，是实现全流程数字化：所有设备、仪器仪表都必须具备数字化能力，配备接口、可采集数据并传输给计算机，而非仅满足辅助人的定位。当然，现实层面需兼顾市场收益，短期可推出辅助类产品保障生存，但长远技术路径必须瞄准“人机协作”模式，避免因短期利益偏离转型方向，减少行业发展阻力。
要实现这一过渡，需多方面攻坚，其中优先级最高的是补齐软件与算法的短板。传统航运业长期重硬件、轻软件，导致软件研发投入不足。但事实上，软件是智能化的“地基”，就像汽车行业的智能驾驶、智能座舱，真正的品牌溢价与附加值都来自软件与交互体验，船舶智能化同样离不开扎实的软件与算法支撑，没有完善的软件基础，后续智能化功能便无从谈起。此外，导航设备自主化、传感器稳定性、成本等相关配套硬件问题，当前技术层面均具备解决能力，需同步推进优化。
问：展望未来5～10年，将会出现哪些重大变革和发展趋势？应如何提前布局？
答：展望未来5～10年，智能航运与智能船舶领域将呈现阶段性、突破性的发展趋势，而人口红利消退与船员老龄化的现实困境，将成为推动行业变革的核心驱动力。在未来5年左右，变革将率先在港区与内河场景落地见效：以内河船舶、沿海船舶、港作船舶为代表的智能船舶项目会持续增多，可落地、可复制的实际应用案例将显著扩容，行业对智能化的认知与接受度将逐步提升。不过这一阶段仍处于“量变积累”阶段，更多是通过局部场景的技术验证，为后续大规模推广奠定基础。
到未来10年左右，行业将迎来更为深刻的关键变革——船舶“人机协作”的运营模式将成为主流。这一趋势的核心驱动力是人力缺口的紧迫性：当前船员平均年龄已达50多岁，同时又没有足够的人力补给进来；同时人口红利正逐步收窄，即便想依赖东欧、南亚等外籍船员，也难以从根本上解决问题，这正是未来航运业人力短缺的提前预警。因此，推进智能船舶“少人/无人”模式，届时将从“可选”变为“必选”，是行业不得不面对的现实选择。
面对这一发展趋势，提前布局的核心在于摒弃观望心态、主动入局：需加紧“人机协作”模式相关技术的研发攻关，聚焦自主航行、岸基驾控、设备数字化等关键领域，补齐软件与算法短板；同时持续扩大示范应用范围，在港区、内河等场景积累更多实操数据与落地经验，推动技术快速迭代优化。当前人力短缺的问题已初现端倪，时间窗口不容等待，唯有通过技术突破提前应对“无人可用”的困境，才能为行业长期稳定发展筑牢基础。
此外，我还认为，必须高度重视系统性测试验证在技术迭代中的重要作用，同时应进一步强化产学研协同合作，整合各方优势，共同推进我国绿色智能船舶产业健康、快速发展。在2025年12月举办的中国国际海事技术学术会议和展览会(Marintec China)上，中国船级社(CCS)向湖北东湖实验室、武汉理工大学颁发了国内首张智能船艇及设备产品检测和试验机构认可证书，标志着我国在智能船艇测试体系与标准建设方面迈出关键一步。该认证不仅是对两家机构在船艇智能化领域科研能力的认可，更为行业提供了规范化、标准化的测试手段，将有力推动相关技术从理论方法层面走向实船功能实践。
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