“国际海事组织（IMO）正在积极制订海上自主水面船舶（MASS）相关规则，今年已经通过了非强制性法规，明年将正式批准生效。2030年还将通过强制性法规，2032年正式生效实施。”来自中船集团上海船舶研究设计院创新中心的资深数据分析师黄建涛，2025年12月3日在2025中国国际海事展上演讲时说，“现在日韩欧洲等造船大国和地区都在大力推进此项研究，欲在海事法规换代的带动下，实现船舶的换代和系统的换代，以夺取21世纪造船业发展的先机。对此，我们要抓紧研发，尽快补上产业链的短板，把MASS的强制实施作为中国造船业创新领先的机遇。”

原则很明确，细则需补齐

黄建涛演讲的题目为《MASS思考与研发实践》。他首先指出，现有的IMO文件要求船上至少应配备最低限度的人员，以执行确保安全、可靠和环保的船舶运营所需的各种任务，但这些要求暂时无法满足MASS发展需要。IMO今年通过的MASS规则主要包括序言、第一部分介绍、第二部分MASS和MASS功能主要原则，第三部分是目标、功能要求和规定。但现阶段MASS规则仍是原则性的要求，要求不具体，需依托细化的技术细则与配套标准，将其原则性要求转化为可实施依据，以支撑规则有效落地。

近年来，多国通过多个船舶项目加速推进自主航行技术发展，旨在实现船舶自主航行与航运效率提升，推动自主航行船舶商业化运营与行业发展。

上船院作为中国智能船舶创新联盟的理事长单位，其智能创新实验室汇聚了MASS实验室、数字孪生实验室、数字化营运支持中心以及总体联调实验室，为智能船舶的研发提供了基础，结合国内多个实船项目推动不同场景下自主航行方面的技术探索与实践，为实现船舶自主化打下坚实基础。

法规标准+船型创新

黄建涛指出，未来智能船舶的自主及遥控化，将覆盖航行、稳性控制、消防、锚泊、拖带和系泊等领域。系统集成与兼容性非常重要，包括自主航行系统及远程操作中心（ROC）所使用的软件等。全船各系统需要设计冗余机制，同时提供故障时的安全措施。根据自动化功能对船舶的影响及最新要求，明确船员在进行系统操作时的定位与职责，调整船型开发的总体布局与舱室设计方案。

一直以来，上船院持续跟进智能船舶相关国际标准及提案编制工作，已针对多项标准草案反馈意见：由上船院牵头提交的MSC 110/5/10号提案《关于MASS（海上自主水面船舶）规则结构、分舱、稳性和水密完整性的建议》被国际海事组织第110次会议采纳。上船院也积极参与技术规范的制定，包括通用类、船舶类、产品类、检验测试类。在标准方面，上船院的《智能运输船舶总体设计要求》获评2023年上海标准。船舶网络安全风险评估也已于2024年发布。

在船型设计方面，上船院可谓成效卓著：全球首艘超大型智能矿砂船“明远”号、“明卓”号首创“平台+应用”技术体系，实现两大平台+五大应用的技术突破，开启中国智能船舶1.0新时代；全球首艘具有远程遥控和自主航行功能的科研及实训船“新红专”号，助力我国高等院校开展船舶智能研究和教学实训；全球首艘深远海绿色智能技术试验船“未来”号，推动船舶总体技术、人工智能（AI）技术、控制技术、综合测试技术的有机融合；国内首艘获得中国船级社AIP认证的自主集装箱船，具备全航程自主航行、自主靠离泊、自主锚系泊能力，构建满足MASS需求的全船系统架构及安全保障策略。

上船院的系统研发，包括了操作模式、运行边界及系统。在操作模式方面，首先明确了全船的操作模式、人机协同方式及权责。在此基础上定义运行边界，包括设计运行范围、降级状态、回退状态以及应急计划等。最后关注了系统本身，需进一度推动AI技术的应用，提升系统的感知、决策、控制功能。

海量场景仿真测试 + 典型场景实船测试

大数据是AI运行的基础，而所有的大数据都必须从海量的测试中取得，因此测试验证尤为重要。黄建涛指出，中国的智能船舶研发实践表明，数字化和自主化的成熟需依赖海量场景数据的积累与反馈闭环。而工程经验揭示，感知决策算法的准确度和链路可靠性需在真实环境中持续迭代，包括传感器冗余设计、边缘计算架构的动态适配、数据驱动的算法迭代等，这要求“产学研用”深度融合，形成长效协作机制。上船院关注功能测试、性能测试、安全测试等内容，并依托虚拟测试、虚实交互测试、实船测试等技术进行大量的测试，以获取海量的数据。

自主船舶研发的关键技术之一是对船舶周围态势的正确感知。为应对雷达虚假目标以及船舶自动识别系统（AIS）遗漏目标的问题，需要用图像对周围的障碍物进行识别，定位和运动预测。AI对于图像识别已有相对成熟的解决方案，但在船舶航行过程中，其环境具有一定的特殊性，需要解决诸多问题：船舶自身摇晃致使检测图像界面无法固定，因此需要采用AI技术实现对图像的校准；由于船舶操纵惯量很大，目标物在较远处就需要感知；对于海上目标物，既要求对近距离目标识别，也需要对6-10海里以外的远距离目标识别。因此，上船院在YOLO-v8模型基础上自主研发了针对小目标的识别算法解决了这个问题。上船院采用了异构融合模型和IPM模型，实现了对于目标物的测向和测距。在此基础上，叠加雷达和AIS的数据，上船院采用感知融合算法，实现了对周围障碍物的准确感知。

自主船舶研发的另一项关键技术是航线规划和路径追踪。首先，要从海图机获得海图数据，在此基础上根据航次任务，结合航线库并采用群智能方法，规划和优化生成目标航线。激活航线为任务航线后，上船院自研的控制箱会给主机和自动舵分别发送设定转速以及航迹或舵角信号。使船舶能够沿着设定航线航行。经测试，航行距离偏移不大于2倍船宽，艏向角偏移不超过2°。

自主船舶的另一项关键技术是自主避碰。上船院搭建了虚拟测试环境，采用了机理+强化学习的方法，首先实现了两船会遇、对遇、追越等场景的合理避碰决策。通过测试优化，在虚拟环境中测试实现了多船会遇的决策，在此基础上，上船院将虚拟验证转移到实践验证环境。避碰算法在自主设计的“智艇1”号上开展了充分的测试验证，证明感知、决策、控制算法的稳定可靠。

在上船院自主研发的740箱纯电船“宁远电鲲”号上，也实现了自主航行功能。该船航行区域为杭州湾水域，往返于乍浦和北仑港，推进方式为电池为动力的双桨推进。“我们首先定义了系统的设计运行范围（ODD），明确人机交互模式，采用了神经网络算法对目标物的意图进行了预测，并采用机理+强化学习算法开展了避碰决策的训练。”目前产品已满足中国船级社的开阔水域自主航行要求。上船院正在开展狭窄水道中的自主航行技术研发。当该船同时具备开阔水域和狭窄水道的自主航行能力，将满足全航程的自主航行，也将意味着自主航行技术迈入一个新的高度。

在系统测试验证方面，依托上船院的MASS实验室及数字孪生实验室，研发人员能够进行感知、决策控制等海量仿真测试。同时在实船上通过海量场景仿真测试+典型场景实船测试，能够保证系统“能用”。通过采集人员接管、脱离ODD、报警等高价值场景，制作数据集，并更新模型，实现数据-模型闭环，进而保证系统“好用”。

挑战和机遇，优势和短板

AI正以前所未有的广度和深度渗透到船海产业乃至航运业的方方面面，它不仅仅是现有技术的增量改进，更是驱动行业发生根本性变革的关键赋能者。AI提供了一套强大的工具，帮助海事行业应对其面临的核心挑战：提升效率、控制成本、保障安全以及实现可持续发展。

黄建涛指出，智能船舶的发展正面临基础架构的挑战。如各系统数据标准不一、接口封闭，会形成大量“数据孤岛”，阻碍全船数据的融合与贯通。如电子海图、雷达、主机遥控、自动舵等系统往往不开放相应接口，使得自主应用无法接入，显著影响到了自主应用的大范围推广。中国参与MASS规则制定的实践表明，自主船舶的全球推广需建立跨域兼容的技术框架。这种开放协同不仅体现在规则制定层面，更需深入技术接口标准化，避免各国因通信协议、避碰逻辑的差异形成“技术孤岛”。

他说，MASS的推出和强制实施，需要设计、制造、配套厂家等产业链各方的共同努力。在统一的技术标准框架下，各设备系统应共同努力，实现向信息化、数字化、智能化的转型，从而变危机为挑战，构建一个坚实的智能化船舶平台，为船舶的自主化发展提供基础。在船舶向自主化迈进的过程中，共同构建开放协同的设备系统应用生态，抢抓MASS发展机遇期，以配套设备跨越式发展来助力中国造船业的世纪领先。（郑蔚）

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