一、智能航行技术

　　（一） 感知与信息融合系统

　　智能船舶的智能航行始于精准的感知与信息融合。船舶在复杂多变的海洋环境中航行，需实时、全方位掌握内外部诸多信息，这依赖于一系列先进感知设备协同运作。船舶内部，机舱内的主机、主轴、舵桨等关键设备运行状况至关重要，通过在核心部位安装温度、压力、转速等传感器，可精准获取设备实时运行参数，为后续控制反馈与故障诊断筑牢根基。对于货运船舶，尤其是运输危险品的船舶，货舱状态及货物状态监控不容小觑，当前多采用远程监控结合压力、液位等传感器的方式，确保货物全程处于安全状态。

　　船舶自身运动状态感知同样关键，高精度 GPS/GNSS/北斗设备与罗经/惯导系统相互配合，经纬度、航速、航向以及船首向等关键数据得以精确解算，其中 GPS 与惯导信息融合形成的组合导航，能有效削减惯导累积误差，保障定位实时性。外部航行环境感知更是复杂精细，海事雷达、视觉传感器、电子海图、AIS 等构成核心感知网络，激光雷达、RFID、水下声呐以及超声波距离传感器等作为补充手段，全方位捕捉周边船舶、水面障碍、岸线、水深等关键信息。早期，雷达和 AIS 是主流感知工具，具备 ARPA 功能的雷达可跟踪目标船运动状态，获取相对方位、速度、最近会遇距离（DCPA）、最近会遇时间（TCPA）等重要参数，AIS 有源特性又能与雷达信息互补，降低雷达虚警率。近年来，随着图像识别与深度学习技术迅猛发展，基于视觉传感器的船舶目标识别与跟踪成为研究热点，卷积神经网络 CNN 及其衍生算法如 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO 系列算法等，大幅提升图像识别准确性与实时性，让船舶目标图像识别迈向实用化。

　　这些来自不同传感器、涵盖不同维度的海量信息，需通过高效信息融合系统处理，以生成统一、精准的船舶周边环境态势图。多源信息融合算法依据各传感器数据特点、精度、可靠性等因素，对数据进行加权、融合与优化，使船舶能在复杂海况下，精准识别周边船舶动态、障碍物分布等关键信息，为智能航行决策提供坚实数据基础，确保船舶航行安全、顺畅。

　　（二）运动控制技术

　　运动控制技术是智能船舶实现精准航行的核心环节，涵盖船舶运动建模与自动导航两大关键领域，旨在赋予船舶在复杂海洋环境下稳定、高效的航行能力。

　　船舶运动建模为后续控制策略制定提供基础框架，当前广泛应用的船舶运动模型主要分为分离型、整体型和响应型三类。分离型模型将裸船体、舵和桨拆解，单独剖析受力情况，建模方式灵活，水动力参数物理意义明晰，尤其适用于复杂船型剖析，近年来在一系列新型船舶设计与控制中崭露头角；整体型模型将三者视作统一受力整体，借助级数展开获取水动力导数，结构简洁，多采用系统辩识方法确定参数，20 世纪 70 年代起便在水下运载器等领域广泛应用；响应型模型可视作整体型模型简化版本，聚焦船舶转首运动对操舵响应关系，同样具备结构简单、参数易确定优势。伴随自主船舶发展，航行条件愈发复杂，高频操舵与变速航行需求渐长，促使科研人员从不同船型、航态动态特性深入挖掘，探寻影响船舶操纵运动的关键因素与变化规律，对操纵性指数精确建模与预报，已成未来智能船舶运动建模关键发展趋向，为船舶精准控制提供更贴合实际的理论支撑。

　　自动导航技术依托控制理论发展，伴随 GPS/GNSS、北斗全球导航系统成熟普及，智能船舶精确导航得以实现。航向控制与路径跟踪作为基本导航问题，相关算法从早期经典 PID 算法逐步进阶至滑模控制、最优控制、模型预测控制以及融合人工智能的复杂算法体系。其中，模型预测控制（MPC）凭借显式处理约束、滚动优化与实时反馈特性，成为船舶自动导航常用方法，它能依据船舶当前状态、环境信息以及预设目标，在每个控制周期内对未来一段时间内的船舶运动轨迹进行预测优化，给出最优控制输入，确保船舶精准跟踪预定航线。然而，外界环境干扰如风浪流冲击、系统内部扰动等，始终是精确跟踪控制的棘手难题，为此需引入状态观测器与自抗扰控制技术，实时估计、补偿扰动影响，保障船舶航行稳定性。相较于传统船舶，智能船舶对自动导航控制算法的鲁棒性与自适应性要求极高，未来研究将聚焦开发更通用、精确的控制算法，以应对复杂多变的海洋工况，实现船舶全天候、全工况下的精准自主导航。

　　（三）避碰决策技术

　　在船舶航行过程中，航线范围内随时可能遭遇来船或其他障碍物，此时避碰决策技术的及时、有效响应，成为保障船舶航行安全的关键防线。当前，船舶避碰决策研究方法多元，涵盖以 A*、人工势场 APF 为代表的路径规划方法、基于规则的决策方法以及融合专家系统、神经网络、模糊控制、群智能优化、深度学习和强化学习等的优化理论与方法。

　　A和 APF 路径规划方法原理直观、易于实现，A算法基于启发式搜索策略，通过评估节点到目标点的代价函数，快速寻找从起始点到目标点的最优路径；APF 算法则模拟物体在虚拟力场中的运动，将船舶视为质点，障碍物和目标点产生斥力和引力，引导船舶驶向安全区域。然而，原始算法存在局部极值、搜索效率低等弊端，在复杂多船会遇场景下易陷入困境，因此改进优化研究持续推进，如引入动态窗口、自适应步长等策略，增强算法适应性。基于规则的决策方法以《国际海上避碰规则》为基石，在多船会遇时，依据规则辨识船舶会遇态势、明确责任，综合考量目标船可能反应与本船所处位置，制定避碰方案。但在处理复杂、动态变化的多船场景时，规则的刚性与实际情况的灵活性之间矛盾凸显，协同性不足、避让责任界定模糊等问题时有发生，亟待优化完善。

　　随着人工智能技术蓬勃发展，基于神经网络、模糊控制等的智能避碰决策方法成为研究热点。神经网络凭借强大的自学习与非线性映射能力，能从海量航行数据中自动提取特征、学习避碰模式，构建智能避碰模型；模糊控制则擅长处理不确定性信息，将船员经验与模糊逻辑相结合，对船舶避碰态势进行模糊评判，输出合理避碰决策。此外，强化学习通过船舶与环境的交互学习，不断优化避碰策略，以获取最大累积奖励为目标，使船舶在复杂航行环境下做出最优避碰决策。这些智能方法各有所长，相互融合补充，持续提升避碰决策系统的智能化水平，为智能船舶在复杂多变的海洋交通环境中安全、高效航行保驾护航。

　　二、智能机舱技术

　　（一）设备监测与故障诊断

　　智能机舱技术的关键在于对船舶机舱设备的全方位、实时监测与精准故障诊断，旨在保障船舶动力系统持续、稳定运行，提升船舶运行可靠性与安全性。

　　船舶机舱宛如船舶“心脏”，内部主机、辅机、泵浦、发电机等众多设备协同运转，任何设备故障都可能牵一发而动全身，引发航行事故。为实时掌控设备运行状态，各类传感器广泛部署于关键部位。温度传感器如同敏锐的“体温计”，严密监测设备各部件发热情况，提前预警过热隐患，防止因高温引发的机械磨损、部件变形甚至火灾事故；压力传感器恰似精准的“血压计”，实时测量管路、容器内压力变化，确保系统压力稳定在正常区间，保障设备正常供能与流体输送；振动传感器如同精密的“听诊器”，捕捉设备运行时的振动频率、幅度，通过振动特征分析，精准诊断机械部件的不平衡、松动、磨损等故障隐患；油液传感器则像敏锐的“化验员”，对润滑油、燃油等油液品质进行实时检测，依据油液黏度、污染度、酸碱度等指标变化，预判设备润滑、燃烧工况，提前发现潜在故障风险。

　　基于传感器采集的海量实时数据，故障诊断技术登台“唱戏”。传统故障诊断方法如基于阈值判断、趋势分析的方法，依据设备正常运行历史数据设定阈值范围，当实时监测数据超出阈值，即刻触发报警，提示船员排查故障。然而，这种方法对复杂故障、渐变故障诊断能力有限。伴随人工智能技术渗透，基于机器学习、深度学习的智能故障诊断方法崭露头角。机器学习算法利用大量标注故障数据训练模型，使其学习不同故障模式下的数据特征，进而对未知故障数据进行分类诊断；深度学习模型如深度神经网络，凭借强大的自动特征提取能力，能从原始监测数据中挖掘深层次故障特征，实现更精准故障定位与诊断。此外，专家系统将船舶领域专家经验知识编码入库，结合推理机模拟专家思维，对复杂故障场景进行逻辑推理诊断。这些先进诊断技术相互融合，形成多层次、智能化故障诊断体系，在故障萌芽之初便能精准识别，为船舶机舱设备维护抢修争取宝贵时间，大幅提升船舶运行可靠性，降低运营风险。

　　（二）能效管理系统

　　能效管理系统作为智能机舱的核心模块之一，聚焦船舶能源消耗优化，通过对机舱设备能耗数据的深度采集、精细分析与智能调控，助力船舶实现节能减排、降本增效，在绿色航运时代背景下意义非凡。

　　系统运行起始于对船舶各关键耗能设备能耗数据的全方位采集。在机舱内，针对主机、辅机、锅炉、推进系统等核心设备，功率传感器精确测量设备实时功率输出，流量传感器精准计量燃油、滑油等介质消耗流量，结合设备运行时间、工况参数等信息，构建起详细的能耗数据库。同时，为深入剖析能耗成因，系统还广泛采集船舶航行状态信息，如航速、航向、吃水深度，以及外界环境参数如风速、海浪高度、海水温度等，这些因素与船舶能耗紧密关联，共同构成能效分析大数据池。

　　采集到海量数据后，借助大数据分析技术与能效模型构建，开启能耗优化之旅。大数据分析挖掘算法从海量历史能耗数据中探寻规律，识别不同航段、工况下的能耗特征与浪费环节。例如，通过分析发现船舶在特定航速区间、特定海况下存在能耗峰值，结合船舶水动力模型、动力系统特性，便能精准定位能耗过高根源。基于此，能效管理系统为船舶量身定制优化策略。在船舶航行优化层面，依据实时航线、气象预报、船舶载重等信息，动态规划最佳航速、航向，利用风浪流助力航行，减少不必要的能源消耗，如在顺风顺浪时适当提速，逆风逆浪时合理降速避风；在设备运行优化维度，依据设备实时工况与能耗模型，精准调控主机、辅机负荷匹配，优化燃烧过程，确保设备运行在高效区间，避免低效空转与过载运行，同时推广应用废热回收技术，将主机尾气、冷却水余热回收再利用，用于加热燃油、生活用水等，提升能源综合利用效率。

　　相较于传统船舶依靠船员经验进行粗略能耗管理，智能船舶的能效管理系统实现了从“被动应对”到“主动优化”的飞跃。通过持续监测、实时分析、动态调整，船舶能源利用效率显著提升，运营成本大幅降低，温室气体排放有效减少，为航运业可持续发展注入强劲动力，在全球日益严苛的环保法规约束下，成为船舶竞争力提升的关键利器。

　　三、 智能货物管理技术

　　（一） 货物状态监测

　　在智能船舶货物运输环节，货物状态监测至关重要，其核心目标是确保货物在整个航程中始终处于适宜的温湿度、气体环境等条件下，最大程度保障货物质量、减少运输损耗。

　　不同货物特性各异，对运输环境要求天差地别。以农产品、生鲜食品为例，精准的温湿度控制是保持货物新鲜度的关键。为此，智能船舶货舱内广泛部署温湿度传感器，这些传感器如同敏锐的“守护者”，实时感知货舱内温湿度细微变化，并将数据即时传输至监控系统。一旦环境温湿度偏离货物适宜区间，如冷藏货物温度升高、干货湿度增大，系统迅速启动预警机制，船员便能及时调整货舱通风、制冷制热等设备，确保货物储存环境稳定如初。对于化学品、易燃易爆品等特殊货物，气体环境监测成为重中之重。气体传感器实时监测货舱内氧气、可燃气体、有毒气体浓度，防止因气体泄漏、浓度异常引发燃烧、爆炸或人员中毒风险，一旦检测到异常气体浓度，系统自动启动通风换气、气体净化等应急措施，保障货物与船舶安全。

　　实现精准货物状态监测，离不开先进传感器技术与物联网的深度融合赋能。高精度传感器具备快速响应、精准测量、长期稳定特性，能够在复杂货舱环境下可靠运行。物联网技术则搭建起传感器与监控系统间的信息高速路，通过无线通信模块，传感器数据实时上传至云端或船载监控平台，船员无论身处驾驶台、机舱还是岸上控制中心，均可借助手机、电脑等终端随时随地查看货物状态，真正实现货物运输全程可视化、透明化管理，为货物安全、准时送达目的地奠定坚实基础。

　　（二）装卸与运输优化

　　智能货物管理技术在装卸与运输环节深度发力，借助智能算法与数据分析，对装卸流程精细优化、运输路线科学规划，全方位提升船舶运营效率与经济效益。

　　在港口装卸作业场景中，智能货物管理系统依据船舶载重、货物类型、港口装卸设备能力等多源信息，为每艘船舶量身定制最优装卸方案。系统提前规划货物装卸顺序，优先安排急需货物、大件货物或对存放位置有特殊要求的货物装卸，减少船舶在港停留时间。例如，对于集装箱船，通过智能算法合理安排集装箱堆放位置，兼顾船舶稳性、装卸便利性与后续运输航线需求，避免装卸过程中的倒箱操作，大幅提升装卸效率。同时，系统与港口自动化装卸设备无缝对接，实现装卸指令自动下达、作业进度实时监控，确保整个装卸流程高效、流畅运行。

　　运输路线优化更是智能货物管理技术的“拿手好戏”。考虑到全球海运航线复杂多变、气象海况动态更新、燃油价格波动起伏以及港口拥堵状况各异等诸多因素，智能系统集成全球定位系统（GPS）、电子海图、气象预报、港口动态信息等大数据资源，运用路径规划算法如 Dijkstra 算法、遗传算法、模拟退火算法等，实时为船舶规划最优运输路线。在遇到恶劣天气时，系统提前预警并自动调整航线，避开风暴中心，确保航行安全；当燃油价格上涨时，优先推荐经济航速与节能航线，降低运营成本；面对港口拥堵，及时获取周边港口信息，灵活安排船舶挂靠，减少等待时间。通过持续优化装卸与运输环节，智能船舶在激烈的航运市场竞争中脱颖而出，以更高效率、更低成本实现货物全球配送，推动航运产业链整体效益提升。