一、智能航行技術(shù)

　　（一） 感知與信息融合系統(tǒng)

　　智能船舶的智能航行始于精準(zhǔn)的感知與信息融合。船舶在復(fù)雜多變的海洋環(huán)境中航行，需實(shí)時(shí)、全方位掌握內(nèi)外部諸多信息，這依賴于一系列先進(jìn)感知設(shè)備協(xié)同運(yùn)作。船舶內(nèi)部，機(jī)艙內(nèi)的主機(jī)、主軸、舵槳等關(guān)鍵設(shè)備運(yùn)行狀況至關(guān)重要，通過在核心部位安裝溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等傳感器，可精準(zhǔn)獲取設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，為后續(xù)控制反饋與故障診斷筑牢根基。對(duì)于貨運(yùn)船舶，尤其是運(yùn)輸危險(xiǎn)品的船舶，貨艙狀態(tài)及貨物狀態(tài)監(jiān)控不容小覷，當(dāng)前多采用遠(yuǎn)程監(jiān)控結(jié)合壓力、液位等傳感器的方式，確保貨物全程處于安全狀態(tài)。

　　船舶自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感知同樣關(guān)鍵，高精度 GPS/GNSS/北斗設(shè)備與羅經(jīng)/慣導(dǎo)系統(tǒng)相互配合，經(jīng)緯度、航速、航向以及船首向等關(guān)鍵數(shù)據(jù)得以精確解算，其中 GPS 與慣導(dǎo)信息融合形成的組合導(dǎo)航，能有效削減慣導(dǎo)累積誤差，保障定位實(shí)時(shí)性。外部航行環(huán)境感知更是復(fù)雜精細(xì)，海事雷達(dá)、視覺傳感器、電子海圖、AIS 等構(gòu)成核心感知網(wǎng)絡(luò)，激光雷達(dá)、RFID、水下聲吶以及超聲波距離傳感器等作為補(bǔ)充手段，全方位捕捉周邊船舶、水面障礙、岸線、水深等關(guān)鍵信息。早期，雷達(dá)和 AIS 是主流感知工具，具備 ARPA 功能的雷達(dá)可跟蹤目標(biāo)船運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，獲取相對(duì)方位、速度、最近會(huì)遇距離（DCPA）、最近會(huì)遇時(shí)間（TCPA）等重要參數(shù)，AIS 有源特性又能與雷達(dá)信息互補(bǔ)，降低雷達(dá)虛警率。近年來，隨著圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)迅猛發(fā)展，基于視覺傳感器的船舶目標(biāo)識(shí)別與跟蹤成為研究熱點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 及其衍生算法如 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO 系列算法等，大幅提升圖像識(shí)別準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性，讓船舶目標(biāo)圖像識(shí)別邁向?qū)嵱没��?/p>

　　這些來自不同傳感器、涵蓋不同維度的海量信息，需通過高效信息融合系統(tǒng)處理，以生成統(tǒng)一、精準(zhǔn)的船舶周邊環(huán)境態(tài)勢(shì)圖。多源信息融合算法依據(jù)各傳感器數(shù)據(jù)特點(diǎn)、精度、可靠性等因素，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)、融合與優(yōu)化，使船舶能在復(fù)雜海況下，精準(zhǔn)識(shí)別周邊船舶動(dòng)態(tài)、障礙物分布等關(guān)鍵信息，為智能航行決策提供堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保船舶航行安全、順暢。

　　（二）運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)

　　運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)是智能船舶實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)航行的核心環(huán)節(jié)，涵蓋船舶運(yùn)動(dòng)建模與自動(dòng)導(dǎo)航兩大關(guān)鍵領(lǐng)域，旨在賦予船舶在復(fù)雜海洋環(huán)境下穩(wěn)定、高效的航行能力。

　　船舶運(yùn)動(dòng)建模為后續(xù)控制策略制定提供基礎(chǔ)框架，當(dāng)前廣泛應(yīng)用的船舶運(yùn)動(dòng)模型主要分為分離型、整體型和響應(yīng)型三類。分離型模型將裸船體、舵和槳拆解，單獨(dú)剖析受力情況，建模方式靈活，水動(dòng)力參數(shù)物理意義明晰，尤其適用于復(fù)雜船型剖析，近年來在一系列新型船舶設(shè)計(jì)與控制中嶄露頭角；整體型模型將三者視作統(tǒng)一受力整體，借助級(jí)數(shù)展開獲取水動(dòng)力導(dǎo)數(shù)，結(jié)構(gòu)簡潔，多采用系統(tǒng)辯識(shí)方法確定參數(shù)，20 世紀(jì) 70 年代起便在水下運(yùn)載器等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用；響應(yīng)型模型可視作整體型模型簡化版本，聚焦船舶轉(zhuǎn)首運(yùn)動(dòng)對(duì)操舵響應(yīng)關(guān)系，同樣具備結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)易確定優(yōu)勢(shì)。伴隨自主船舶發(fā)展，航行條件愈發(fā)復(fù)雜，高頻操舵與變速航行需求漸長，促使科研人員從不同船型、航態(tài)動(dòng)態(tài)特性深入挖掘，探尋影響船舶操縱運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵因素與變化規(guī)律，對(duì)操縱性指數(shù)精確建模與預(yù)報(bào)，已成未來智能船舶運(yùn)動(dòng)建模關(guān)鍵發(fā)展趨向，為船舶精準(zhǔn)控制提供更貼合實(shí)際的理論支撐。

　　自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)依托控制理論發(fā)展，伴隨 GPS/GNSS、北斗全球?qū)Ш较到y(tǒng)成熟普及，智能船舶精確導(dǎo)航得以實(shí)現(xiàn)。航向控制與路徑跟蹤作為基本導(dǎo)航問題，相關(guān)算法從早期經(jīng)典 PID 算法逐步進(jìn)階至滑模控制、最優(yōu)控制、模型預(yù)測(cè)控制以及融合人工智能的復(fù)雜算法體系。其中，模型預(yù)測(cè)控制（MPC）憑借顯式處理約束、滾動(dòng)優(yōu)化與實(shí)時(shí)反饋特性，成為船舶自動(dòng)導(dǎo)航常用方法，它能依據(jù)船舶當(dāng)前狀態(tài)、環(huán)境信息以及預(yù)設(shè)目標(biāo)，在每個(gè)控制周期內(nèi)對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)的船舶運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)優(yōu)化，給出最優(yōu)控制輸入，確保船舶精準(zhǔn)跟蹤預(yù)定航線。然而，外界環(huán)境干擾如風(fēng)浪流沖擊、系統(tǒng)內(nèi)部擾動(dòng)等，始終是精確跟蹤控制的棘手難題，為此需引入狀態(tài)觀測(cè)器與自抗擾控制技術(shù)，實(shí)時(shí)估計(jì)、補(bǔ)償擾動(dòng)影響，保障船舶航行穩(wěn)定性。相較于傳統(tǒng)船舶，智能船舶對(duì)自動(dòng)導(dǎo)航控制算法的魯棒性與自適應(yīng)性要求極高，未來研究將聚焦開發(fā)更通用、精確的控制算法，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的海洋工況，實(shí)現(xiàn)船舶全天候、全工況下的精準(zhǔn)自主導(dǎo)航。

　　（三）避碰決策技術(shù)

　　在船舶航行過程中，航線范圍內(nèi)隨時(shí)可能遭遇來船或其他障礙物，此時(shí)避碰決策技術(shù)的及時(shí)、有效響應(yīng)，成為保障船舶航行安全的關(guān)鍵防線。當(dāng)前，船舶避碰決策研究方法多元，涵蓋以 A*、人工勢(shì)場 APF 為代表的路徑規(guī)劃方法、基于規(guī)則的決策方法以及融合專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、群智能優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等的優(yōu)化理論與方法。

　　A和 APF 路徑規(guī)劃方法原理直觀、易于實(shí)現(xiàn)，A算法基于啟發(fā)式搜索策略，通過評(píng)估節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的代價(jià)函數(shù)，快速尋找從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑；APF 算法則模擬物體在虛擬力場中的運(yùn)動(dòng)，將船舶視為質(zhì)點(diǎn)，障礙物和目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生斥力和引力，引導(dǎo)船舶駛向安全區(qū)域。然而，原始算法存在局部極值、搜索效率低等弊端，在復(fù)雜多船會(huì)遇場景下易陷入困境，因此改進(jìn)優(yōu)化研究持續(xù)推進(jìn)，如引入動(dòng)態(tài)窗口、自適應(yīng)步長等策略，增強(qiáng)算法適應(yīng)性�；�于規(guī)則的決策方法以《國際海上避碰規(guī)則》為基石，在多船會(huì)遇時(shí)，依據(jù)規(guī)則辨識(shí)船舶會(huì)遇態(tài)勢(shì)、明確責(zé)任，綜合考量目標(biāo)船可能反應(yīng)與本船所處位置，制定避碰方案。但在處理復(fù)雜、動(dòng)態(tài)變化的多船場景時(shí)，規(guī)則的剛性與實(shí)際情況的靈活性之間矛盾凸顯，協(xié)同性不足、避讓責(zé)任界定模糊等問題時(shí)有發(fā)生，亟待優(yōu)化完善。

　　隨著人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等的智能避碰決策方法成為研究熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)與非線性映射能力，能從海量航行數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征、學(xué)習(xí)避碰模式，構(gòu)建智能避碰模型；模糊控制則擅長處理不確定性信息，將船員經(jīng)驗(yàn)與模糊邏輯相結(jié)合，對(duì)船舶避碰態(tài)勢(shì)進(jìn)行模糊評(píng)判，輸出合理避碰決策。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過船舶與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化避碰策略，以獲取最大累積獎(jiǎng)勵(lì)為目標(biāo)，使船舶在復(fù)雜航行環(huán)境下做出最優(yōu)避碰決策。這些智能方法各有所長，相互融合補(bǔ)充，持續(xù)提升避碰決策系統(tǒng)的智能化水平，為智能船舶在復(fù)雜多變的海洋交通環(huán)境中安全、高效航行保駕護(hù)航。

　　二、智能機(jī)艙技術(shù)

　�。ㄒ唬┰O(shè)備監(jiān)測(cè)與故障診斷

　　智能機(jī)艙技術(shù)的關(guān)鍵在于對(duì)船舶機(jī)艙設(shè)備的全方位、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)故障診斷，旨在保障船舶動(dòng)力系統(tǒng)持續(xù)、穩(wěn)定運(yùn)行，提升船舶運(yùn)行可靠性與安全性。

　　船舶機(jī)艙宛如船舶“心臟”，內(nèi)部主機(jī)、輔機(jī)、泵浦、發(fā)電機(jī)等眾多設(shè)備協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)，任何設(shè)備故障都可能牽一發(fā)而動(dòng)全身，引發(fā)航行事故。為實(shí)時(shí)掌控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，各類傳感器廣泛部署于關(guān)鍵部位。溫度傳感器如同敏銳的“體溫計(jì)”，嚴(yán)密監(jiān)測(cè)設(shè)備各部件發(fā)熱情況，提前預(yù)警過熱隱患，防止因高溫引發(fā)的機(jī)械磨損、部件變形甚至火災(zāi)事故；壓力傳感器恰似精準(zhǔn)的“血壓計(jì)”，實(shí)時(shí)測(cè)量管路、容器內(nèi)壓力變化，確保系統(tǒng)壓力穩(wěn)定在正常區(qū)間，保障設(shè)備正常供能與流體輸送；振動(dòng)傳感器如同精密的“聽診器”，捕捉設(shè)備運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)頻率、幅度，通過振動(dòng)特征分析，精準(zhǔn)診斷機(jī)械部件的不平衡、松動(dòng)、磨損等故障隱患；油液傳感器則像敏銳的“化驗(yàn)員”，對(duì)潤滑油、燃油等油液品質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，依據(jù)油液黏度、污染度、酸堿度等指標(biāo)變化，預(yù)判設(shè)備潤滑、燃燒工況，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。

　　基于傳感器采集的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，故障診斷技術(shù)登臺(tái)“唱戲”。傳統(tǒng)故障診斷方法如基于閾值判斷、趨勢(shì)分析的方法，依據(jù)設(shè)備正常運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)設(shè)定閾值范圍，當(dāng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超出閾值，即刻觸發(fā)報(bào)警，提示船員排查故障。然而，這種方法對(duì)復(fù)雜故障、漸變故障診斷能力有限。伴隨人工智能技術(shù)滲透，基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法嶄露頭角。機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用大量標(biāo)注故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使其學(xué)習(xí)不同故障模式下的數(shù)據(jù)特征，進(jìn)而對(duì)未知故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類診斷；深度學(xué)習(xí)模型如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，憑借強(qiáng)大的自動(dòng)特征提取能力，能從原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中挖掘深層次故障特征，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)故障定位與診斷。此外，專家系統(tǒng)將船舶領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)知識(shí)編碼入庫，結(jié)合推理機(jī)模擬專家思維，對(duì)復(fù)雜故障場景進(jìn)行邏輯推理診斷。這些先進(jìn)診斷技術(shù)相互融合，形成多層次、智能化故障診斷體系，在故障萌芽之初便能精準(zhǔn)識(shí)別，為船舶機(jī)艙設(shè)備維護(hù)搶修爭取寶貴時(shí)間，大幅提升船舶運(yùn)行可靠性，降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。

　　（二）能效管理系統(tǒng)

　　能效管理系統(tǒng)作為智能機(jī)艙的核心模塊之一，聚焦船舶能源消耗優(yōu)化，通過對(duì)機(jī)艙設(shè)備能耗數(shù)據(jù)的深度采集、精細(xì)分析與智能調(diào)控，助力船舶實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、降本增效，在綠色航運(yùn)時(shí)代背景下意義非凡。

　　系統(tǒng)運(yùn)行起始于對(duì)船舶各關(guān)鍵耗能設(shè)備能耗數(shù)據(jù)的全方位采集。在機(jī)艙內(nèi)，針對(duì)主機(jī)、輔機(jī)、鍋爐、推進(jìn)系統(tǒng)等核心設(shè)備，功率傳感器精確測(cè)量設(shè)備實(shí)時(shí)功率輸出，流量傳感器精準(zhǔn)計(jì)量燃油、滑油等介質(zhì)消耗流量，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行時(shí)間、工況參數(shù)等信息，構(gòu)建起詳細(xì)的能耗數(shù)據(jù)庫。同時(shí)，為深入剖析能耗成因，系統(tǒng)還廣泛采集船舶航行狀態(tài)信息，如航速、航向、吃水深度，以及外界環(huán)境參數(shù)如風(fēng)速、海浪高度、海水溫度等，這些因素與船舶能耗緊密關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成能效分析大數(shù)據(jù)池。

　　采集到海量數(shù)據(jù)后，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與能效模型構(gòu)建，開啟能耗優(yōu)化之旅。大數(shù)據(jù)分析挖掘算法從海量歷史能耗數(shù)據(jù)中探尋規(guī)律，識(shí)別不同航段、工況下的能耗特征與浪費(fèi)環(huán)節(jié)。例如，通過分析發(fā)現(xiàn)船舶在特定航速區(qū)間、特定海況下存在能耗峰值，結(jié)合船舶水動(dòng)力模型、動(dòng)力系統(tǒng)特性，便能精準(zhǔn)定位能耗過高根源�；�于此，能效管理系統(tǒng)為船舶量身定制優(yōu)化策略。在船舶航行優(yōu)化層面，依據(jù)實(shí)時(shí)航線、氣象預(yù)報(bào)、船舶載重等信息，動(dòng)態(tài)規(guī)劃最佳航速、航向，利用風(fēng)浪流助力航行，減少不必要的能源消耗，如在順風(fēng)順浪時(shí)適當(dāng)提速，逆風(fēng)逆浪時(shí)合理降速避風(fēng)；在設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化維度，依據(jù)設(shè)備實(shí)時(shí)工況與能耗模型，精準(zhǔn)調(diào)控主機(jī)、輔機(jī)負(fù)荷匹配，優(yōu)化燃燒過程，確保設(shè)備運(yùn)行在高效區(qū)間，避免低效空轉(zhuǎn)與過載運(yùn)行，同時(shí)推廣應(yīng)用廢熱回收技術(shù)，將主機(jī)尾氣、冷卻水余熱回收再利用，用于加熱燃油、生活用水等，提升能源綜合利用效率。

　　相較于傳統(tǒng)船舶依靠船員經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行粗略能耗管理，智能船舶的能效管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”到“主動(dòng)優(yōu)化”的飛躍。通過持續(xù)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)分析、動(dòng)態(tài)調(diào)整，船舶能源利用效率顯著提升，運(yùn)營成本大幅降低，溫室氣體排放有效減少，為航運(yùn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力，在全球日益嚴(yán)苛的環(huán)保法規(guī)約束下，成為船舶競爭力提升的關(guān)鍵利器。

　　三、 智能貨物管理技術(shù)

　�。ㄒ唬� 貨物狀態(tài)監(jiān)測(cè)

　　在智能船舶貨物運(yùn)輸環(huán)節(jié)，貨物狀態(tài)監(jiān)測(cè)至關(guān)重要，其核心目標(biāo)是確保貨物在整個(gè)航程中始終處于適宜的溫濕度、氣體環(huán)境等條件下，最大程度保障貨物質(zhì)量、減少運(yùn)輸損耗。

　　不同貨物特性各異，對(duì)運(yùn)輸環(huán)境要求天差地別。以農(nóng)產(chǎn)品、生鮮食品為例，精準(zhǔn)的溫濕度控制是保持貨物新鮮度的關(guān)鍵。為此，智能船舶貨艙內(nèi)廣泛部署溫濕度傳感器，這些傳感器如同敏銳的“守護(hù)者”，實(shí)時(shí)感知貨艙內(nèi)溫濕度細(xì)微變化，并將數(shù)據(jù)即時(shí)傳輸至監(jiān)控系統(tǒng)。一旦環(huán)境溫濕度偏離貨物適宜區(qū)間，如冷藏貨物溫度升高、干貨濕度增大，系統(tǒng)迅速啟動(dòng)預(yù)警機(jī)制，船員便能及時(shí)調(diào)整貨艙通風(fēng)、制冷制熱等設(shè)備，確保貨物儲(chǔ)存環(huán)境穩(wěn)定如初。對(duì)于化學(xué)品、易燃易爆品等特殊貨物，氣體環(huán)境監(jiān)測(cè)成為重中之重。氣體傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)貨艙內(nèi)氧氣、可燃?xì)怏w、有毒氣體濃度，防止因氣體泄漏、濃度異常引發(fā)燃燒、爆炸或人員中毒風(fēng)險(xiǎn)，一旦檢測(cè)到異常氣體濃度，系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)通風(fēng)換氣、氣體凈化等應(yīng)急措施，保障貨物與船舶安全。

　　實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)貨物狀態(tài)監(jiān)測(cè)，離不開先進(jìn)傳感器技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)的深度融合賦能。高精度傳感器具備快速響應(yīng)、精準(zhǔn)測(cè)量、長期穩(wěn)定特性，能夠在復(fù)雜貨艙環(huán)境下可靠運(yùn)行。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則搭建起傳感器與監(jiān)控系統(tǒng)間的信息高速路，通過無線通信模塊，傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至云端或船載監(jiān)控平臺(tái)，船員無論身處駕駛臺(tái)、機(jī)艙還是岸上控制中心，均可借助手機(jī)、電腦等終端隨時(shí)隨地查看貨物狀態(tài)，真正實(shí)現(xiàn)貨物運(yùn)輸全程可視化、透明化管理，為貨物安全、準(zhǔn)時(shí)送達(dá)目的地奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

　　（二）裝卸與運(yùn)輸優(yōu)化

　　智能貨物管理技術(shù)在裝卸與運(yùn)輸環(huán)節(jié)深度發(fā)力，借助智能算法與數(shù)據(jù)分析，對(duì)裝卸流程精細(xì)優(yōu)化、運(yùn)輸路線科學(xué)規(guī)劃，全方位提升船舶運(yùn)營效率與經(jīng)濟(jì)效益。

　　在港口裝卸作業(yè)場景中，智能貨物管理系統(tǒng)依據(jù)船舶載重、貨物類型、港口裝卸設(shè)備能力等多源信息，為每艘船舶量身定制最優(yōu)裝卸方案。系統(tǒng)提前規(guī)劃貨物裝卸順序，優(yōu)先安排急需貨物、大件貨物或?qū)Υ娣盼恢糜刑厥庖�求的貨物裝卸，減少船舶在港停留時(shí)間。例如，對(duì)于集裝箱船，通過智能算法合理安排集裝箱堆放位置，兼顧船舶穩(wěn)性、裝卸便利性與后續(xù)運(yùn)輸航線需求，避免裝卸過程中的倒箱操作，大幅提升裝卸效率。同時(shí)，系統(tǒng)與港口自動(dòng)化裝卸設(shè)備無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)裝卸指令自動(dòng)下達(dá)、作業(yè)進(jìn)度實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保整個(gè)裝卸流程高效、流暢運(yùn)行。

　　運(yùn)輸路線優(yōu)化更是智能貨物管理技術(shù)的“拿手好戲”�？紤]到全球海運(yùn)航線復(fù)雜多變、氣象海況動(dòng)態(tài)更新、燃油價(jià)格波動(dòng)起伏以及港口擁堵狀況各異等諸多因素，智能系統(tǒng)集成全球定位系統(tǒng)（GPS）、電子海圖、氣象預(yù)報(bào)、港口動(dòng)態(tài)信息等大數(shù)據(jù)資源，運(yùn)用路徑規(guī)劃算法如 Dijkstra 算法、遺傳算法、模擬退火算法等，實(shí)時(shí)為船舶規(guī)劃最優(yōu)運(yùn)輸路線。在遇到惡劣天氣時(shí)，系統(tǒng)提前預(yù)警并自動(dòng)調(diào)整航線，避開風(fēng)暴中心，確保航行安全；當(dāng)燃油價(jià)格上漲時(shí)，優(yōu)先推薦經(jīng)濟(jì)航速與節(jié)能航線，降低運(yùn)營成本；面對(duì)港口擁堵，及時(shí)獲取周邊港口信息，靈活安排船舶掛靠，減少等待時(shí)間。通過持續(xù)優(yōu)化裝卸與運(yùn)輸環(huán)節(jié)，智能船舶在激烈的航運(yùn)市場競爭中脫穎而出，以更高效率、更低成本實(shí)現(xiàn)貨物全球配送，推動(dòng)航運(yùn)產(chǎn)業(yè)鏈整體效益提升。