论智能船舶内涵及分级

李 路

（上海船舶研究设计院 上海 201203）

0 引 言

当前，全球正在经历第四次工业革命，这是利用数字化技术促进产业变革的时代，也是继蒸汽机、电气化和信息化以后，全球工业全面智能化升级的时代。

自21 世纪以来，包括中国在内的世界主要造船大国先后开始了智能船舶的研制，近期也相继在智能船舶领域加大加快推进战略布局，旨在抢占这一未来技术高地，获得“自主船”时代发展先机[1]。韩国更是在其《韩国造船再腾飞战略》中提出，到2030 年韩国造船业将在自主航行船舶领域争取50%的全球市场占有率，守住造船业全球第1 的位置[2]。同时，国际海事组织（international maritime organization，IMO）自2018 年第99 次会议之后，便开始海上水面自主船（maritime autonomous surface ships，MASS）规则的立法工作，并在2022 年第105 次会议上通过了推动MASS 发展的路线图，目标是到2024 年底通过非强制性的MASS 规则，并计划于2028 年1 月1 日强制生效。

船舶工业作为传统工业的重要组成部分，面临着国际法规和国外产业竞争的双重压力。中国要想在全球竞争中脱颖而出，实现将船舶工业做强、做优和做大的目标，进而获得新的发展动能，船舶智能化转型升级已势在必行。

1 智能船舶内涵

目前对工业4.0 的普遍认识为：其是1 套应用于工业的技术，将机器、产品和服务连接起来，通过收集和分析数据，建立灵活、快速和高效的流程，以生产价廉物美的产品。在该范围内考虑的最相关技术便是物联网、云计算、网络安全、增强和虚拟现实、增材制造、自主机器人、仿真和区块链等。[3]

然而，与汽车、航空、航天等其他行业相比，船舶的智能化进展却略显缓慢，这是因为船舶领域有其自身的特点和难点，主要体现在以下几个方面：

（1）系统复杂度高

船舶系统涉及的专业广，囊括总体、结构、舾装、轮机、电气这5 大专业，并可进一步细分为几十个小专业。同时，船舶系统及零件数量也十分庞大。以国产首艘豪华邮轮爱达·魔都号为例，其零件数量就达到千万级别，是飞机的数十倍、汽车的数百倍。全船包含了136 套系统、2 万余套设备、2 500 万个零件，还拥有长度分别为4 200 km 的电缆、350 km 的管系和450 km 的风管等。[4]

（2）标准化程度低

船舶种类多达上百种。其中既有散货船、集装箱船、油船这类用于大宗货物运输的船型，也有液化天然气船、汽车滚装船这类用于运输专门品类的高端船型，还有用于运送旅客并提供休闲娱乐的客船、旅游船，以及用于工程作业的风机安装船、油田服务的油田守护船等。此外，即使是同种船型，不同的吨位、载重量或船东，也会使得建造交付的船舶差异巨大，这也导致造船更多是定制化小批量（甚至单件）生产，而非大批量建造。而且，船舶根据不同的航区（如远洋船舶、沿海船舶、近海船舶和内河船舶等），其船型及相应的设备配置也会有较大差别。

（3）自主配套不足

船舶是连接世界货物运输的主要载体，全球90%以上的货物是由船舶运输，船舶工业也是中国参与国际化竞争最早且最全面的行业之一。尽管我国在提升设备自主配套率方面投入了大量人力物力，设备自主配套能力近年来也有显著提升，但绝大部分船舶设备的自主配套率仍不足30%；而与此同时，国外设备数据的开放性问题又对我国实现船上设备信息互联提出了挑战。

（4）产业相关方多源

远洋船舶价值巨大。如1 艘1 万标准箱的集装箱船价值超过1 亿美元，且除了传统的自营船东外，还有船舶租赁、船舶管理、船舶保理等相关方参与到船舶运营之中。另外，远洋船舶在世界各个港口之间运输不同品类的货物，又要与港口、海关、航道、货主等多方互通信息。

（5）数字化基础薄弱

与陆上产品相比，船舶数字化基础相对薄弱，主要体现在以下几方面：

① 船舶航行于大海，与外界通信难度较大，故对设备的可靠性要求很高。船东更倾向于使用成熟可靠的产品，而对于相对新兴的数字化、电子化设备的接受程度较低。

② 船用设备开发周期长且价格高，但由于其需适应海上高盐雾、高潮湿、易振动等复杂多变的环境，故也不适合直接移植使用陆上数字化设备。

③ 尽管国外船用设备厂商数字化程度较高，但也未达到陆上产品的水准，并且开放度不够；国内船用设备厂商则因数字化基础较差且研发需大量投入，故转型意愿不足。

从上述分析可以看出，船舶行业实现智能化转型升级需要付出更多努力、克服更多困难。若要获得解锁智能船舶发展的钥匙，首先必须对智能船舶的内涵有清晰的理解和认识。

《智能船舶发展白皮书-远洋船舶篇（2023）》[1]（下文简称“白皮书”）把智能船舶定义为：综合运用感知、通信、控制、人工智能等先进信息技术，具备对复杂环境及自身状态的自主感知、智能决策、多等级自动控制能力，比传统船舶更加安全、经济、环保、高效的新一代船舶。

具体而言，智能船舶在从出生到消亡的全生命周期（即从研发、设计、建造再到运营和拆解）活动中，都比传统船舶具备更高的智能化水平和自主能力。其不是简单的自动化，而是赋予了船舶人类思维的能力，能够在复杂的环境和场景下进行自我学习并不断进化分析决策和执行能力；此外，智能船舶也是其全生命周期的不同相关方在不同层次、维度上的数据、知识和模型的载体和集成平台。

2 国际上对智能船舶的分级

虽然智能船舶已经持续研究了十几年，但其发展进程（尤其是产业层面）仍处于初级阶段，其中一部分重要原因是行业内缺乏对智能船舶分级的科学、标准定义。

分级评价可以帮助人们更客观地认识和评价对象，促进各类对象的改进和提升，同时也可以为决策者和社会大众提供参考，推进相关领域的规范化和发展，最终在业内形成统一认识和理解，推动相关技术的协调发展。如在交通领域，美国汽车工程师协会发布的自动驾驶汽车分级标准SAE J3016《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》[5]（见表1），就对自动驾驶汽车行业的发展起到了重要的跨行业推动与示范作用。

表1 SAE J3016 对自动驾驶汽车的分级与定义

虽然IMO、各大船级社对于智能船舶分级给出了自己的理解和定义，但由于各自关注领域的不同，行业内至今并没有形成适用于智能船舶产业发展的统一分级方法和定义。

2.1 IMO MASS Code

IMO 在海上安全委员会第99 次会议上，提出有关MASS 的临时性定义与分级[6]，见下页表2。IMO 出于其职责和使命，将 MASS Code 分级更多聚焦于海上人命安全，主要是以“人员是否在船”和“船舶驾驶模式”作为分级标准，解决的是在其分级下确保不同自主水平的船舶航行和人员安全问题，重点研究目前的规范体系如何适应自主水面船的问题，而对于船舶自身智能化的水平却关注较少。

表2 IMO 提出的有关MASS 的临时性定义与分级

2.2 船级社规范

世界上各主要船级社先后发布了自己的智能船舶规范或相关指南，如中国船级社的《智能船舶规范》、日本船级社的《Guidelines for digital smart ships》、挪威 船 级 社 的《Class guideline for smart vessel》等；同时，各船级社还针对船舶的自主水平给出了各自的分级定义，参见图1。

图1 各船级社针对船舶自主水平所给出的分级定义

通过分析研究这些规范和指南，可见目前各船级社对于船舶自主水平分级大多聚焦在自主航行，而对于智能舶舶尚未形成整体上的分级定义，仅是以智能船舶附加标志来界定船舶所具备的智能功能；此外，对智能机舱、智能能效管理[7]等智能功能也没有分级标准来评价其智能水平。

3 智能船舶的智能分级

智能船舶发展的十几年，是不同国家、不同企业展现能力的十几年，也是对于智能船舶不断探索、不断完善的十几年。经过这十几年的研究，船舶行业在智能船舶领域积累了大量成功经验，形成了不少智能船舶方面的规范、指南和成果。不过正如前文所述，智能船舶分级至今仍未形成统一的标准，也未被船东所普遍认可和接受。如何通过合理分级来促进船舶工业智能化转型升级，进而通过标准化的引领来实现智能船舶行业快速发展，便是本文的研究重点。

船舶是一个复杂的巨系统，要衡量船舶智能水平不可能仅仅局限在某一方面，而应该以系统工程的观念，自顶而下对全船的智能水平进行统一的分级和评价。若某艘船虽具备了自主航行的功能，但其他方面（如设备运维、货物装卸等）还处于比较低级的智能水平，很难想象船东会接受这样的智能船舶。组成船舶的各个子系统的智能水平应该基于应用场景和运营工况来设定并相互协调，如此才能保证智能船舶分级、最终实现的功能和呈现的智能化水平为船东所需。

基于系统工程的分级方法和流程如下：

（1）首先对船舶整体的智能化水平进行统一分级定义，确定智能船舶整体级智能水平，实现整体级智能分级定义；

（2）根据船东关心的不同船型典型应用场景或船舶运营工况，将智能船舶整体级智能水平分解为场景工况级智能水平，实现智能船舶场景工况级智能分级定义；

（3）针对每种应用场景和运营工况研究其相关的组成设备和系统，并对每种设备系统定义其需要具备的智能化水平和能力，将每个场景工况级智能水平分解为设备系统级智能水平，实现智能船舶设备系统级智能分级定义；

（4）针对每种设备和系统，根据实际需要研究其组成的零部件和元器件所需具备的智能化水平和能力，将每个设备系统级智能水平再分解为部件级智能化水平，从而实现智能船舶部件级智能分级定义。

白皮书按以上方法进行了智能船舶分级尝试并作如下展示。

3.1 智能船舶整体级智能分级

白皮书综合参考MASS 规则及各船级社的分级，并参照无人驾驶汽车的分级方法，考虑不同智能等级之间的渐近和递进关系，将智能船舶分为L1 至L5 这5 个等级，并从系统控制、营运监视、失效应对、监管地点这4 个维度来界定船舶整体的智能水平，如表3 所示。

表3 智能船舶分级方法及相应的智能水平

白皮书主要从船舶自主控制程度以及人是否在控制回路的角度，按以上4 个维度进行分级分类。另外，智能船舶的整体智能水平还表现为2 个重要特征，即船舶数字化水平和系统自学习能力。数字化是自主化的基石，高水平的自主船舶离不开相匹配的船舶数字化支撑环境；而系统自学习能力则是体现智能化与自动化区别的关键要素。

表4 同样按智能船舶分级（L1 至L5），对船舶数字化和系统自学习所需的能力进行分析和归纳。

表4 智能船舶等级及相应的数字化和系统自学习能力

3.2 智能船舶场景工况级智能分级

白皮书以远洋船舶为目标对象，选取主力船型中最常用的航行、锚系泊和装卸货这3 个典型工况和应用场景，并对组成各场景工况的关键设备系统进行分解，如图2 所示。

图2 智能船舶场景工况级智能分级示意图

不同的应用场景和运营工况因其功能实现与作用域的差异，对于不同的分级、场景工况级智能水平也会呈现较大的差异性，这也正是进行场景工况级智能分级的原因。

表5 重点对于航行、锚系泊这2 个场景工况进行示例说明。

表5 航行与锚系泊场景工况示例

3.3 智能船舶设备系统级及部件级的智能分级

白皮书根据选定的3 个应用场景和运营工况及其构成设备系统，各选择1 种关键设备系统作为示例，通过描述该设备系统在不同分级下所需具备的自主能力来定义设备系统级智能分级。下页表6 说明了航行工况下主推进系统在不同智能等级下所需具备的能力。不过，白皮书没有给出进一步的部件级智能分级。

表6 航行工况下的主推进系统智能等级及相应能力

3.4 智能分级的定义

由于多种原因，白皮书并未完成对智能船舶分级的完整定义。这除了时间和篇幅受限等因素，更主要的是要形成行业共识的有价值且有助于行业发展的分级定义，需要行业内各优势单位秉持开放合作的精神，依托各自的专业优势和产业经验，经过充分研讨，才有可能形成。

4 结 语

对于智能船舶这一未来重要的产业竞争高地，只有深刻理解其内涵，充分认识船舶的专业性、复杂性，以及数字化转型、智能化升级的艰巨性，同时融合最新的数字孪生、人工智能、大数据和机器人等技术，才能明晰智能船舶的发展方向并制定出适合中国船舶工业实际的智能船舶发展路径,实现船舶业的第四次工业革命。同时，要重视智能船舶分级对推动行业发展的标准引领作用，集合行业内外力量尽快形成适应中国的智能船舶分级体系。这样不仅可以帮助行业明确发展目标、优化行业资源、促进协同合作，还有助于中国在智能船舶的国际竞争中实现从跟跑、并跑迈向领跑。