无人驾驶船舶对航海保障服务需求分析探讨

一、国内无人驾驶船舶发展现状

当前，中国在无人驾驶船舶领域已步入快速发展与示范应用并行的新阶段，在核心技术攻关、政策标准体系建设及多元场景落地等方面均取得显著成效。在制度保障层面，《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》明确将交通运输列为重点领域，支持开展自动驾驶与智能航运技术的创新应用，并重点部署了船舶自主航行等一批智能场景试点示范。

工信部发布的《智能船舶标准体系建设指南（征求意见稿）》旨在构建覆盖智能船舶基础通用、共性和关键技术应用、设计、测试与验证、岸基服务等领域的标准体系。虽然人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展与融合，为船舶智能化提供了坚实的技术基础，但是无人驾驶船舶的发展同样面临着诸多的挑战：在复杂的海洋环境中，感知系统的精确性、决策算法的智能性以及系统的稳定性仍需持续验证和提升；无人驾驶船舶的大规模运营需要岸基支持、高速通信网络的同步建设升级。

二、传统航海保障服务面临的挑战

传统航海保障在服务无人驾驶船舶主要面临的挑战（一）感知与识别挑战：机器“看不懂”传统航标

一是航标视觉信号识别的困难，根源在于其非标准化特性。即便在 IALA建议的框架下，源于地区及历史沿革的不同，航标在具体尺寸、颜色和灯质方面依然存在差异。人类船员可以灵活理解，但机器视觉算法需要高度标准化和一致性才能可靠识别。环境干扰：摄像头易受光照、天气、昼夜变化影响，污损、褪色的航标会进一步降低识别率，对算法均是巨大挑战。视角问题：从无人驾驶船舶摄像头视角看去的浮标形状，可能与数据库中的标准照片差异很大，导致识别错误。

二是无线电航标（RBN/DGPS）的局限性。这类传统航标所包含的信息量极为有限，且不具备现代数字通信能力，从而制约了其应用范围。它难以满足当前对传输航标身份、精确坐标、实时状态及环境数据等丰富数字化信息的需求。AIS 航标的不足：虽然AIS 航标可以发射数字信号，但其信息容量和更新率有限。主要用于标记虚拟航标或临时危险物，无法替代庞大的实体航标体系。

三是无人驾驶船舶所对应获取的信息内涵不足与数字化程度低：可用数据稀缺且非机器可读，缺乏可被算法直接解析的“数字身份”。无人船系统则必须依赖明确、结构化的数据指令才能实现同等认知与决策，而传统航标无法主动提供这些数据。状态信息缺失：传统航标是否移位、灯光是否失效、电池电量是否不足，通常需要人工巡检才能发现，存在严重滞后。无人驾驶船舶需要航标能自动报告自身状态。传统航标提供的是静态、固定的助航信息，未来航行需要动态、可变的信息，传统航标体系无法支持这种交互。

四是无人驾驶船舶面临系统性与协同性层面的挑战：其感知与决策系统尚未充分融入整体的“数字生态系统”，尤其体现在与电子海图（ENC）的协同融合不足，系统还不能实时与 ENC 数据库中所对应的标准化、结构化记录进行匹配与交叉验证，无法确保环境感知的准确性和决策可靠性。缺乏双向通信能力：传统航标是“只读”的，只能发射信号，不能接收信息，未来的智能航助系统可能需要具备“呼叫响应”能力。精度不足：无人驾驶船舶采用高精度定位，自身位置精度可达厘米级。传统航标的位置在电子海图上可能只有米级甚至十米级的精度，这在与高精度传感器感知到的位置进行匹配时会产生严重误差。

三、无人驾驶船舶对航海保障服务的需求

（一）高精度与实时性定位的需求

区别于传统有人船舶，无人驾驶船舶丧失了由船长和船员依靠视觉观察、航海经验及雷达研判所构成的最终安全冗余层。因此，其控制系统对高精度、高实时性的定位数据产生了绝对依赖。高精度定位在其中发挥着核心作用，其首要角色是作为全局路径规划的基石：自主航行系统必须基于精确的实时位置信息，方能计算出从出发地至目标点的最优安全航线。局部实时避障的保障：在航行中，船舶需要实时感知其他船只、静态障碍物、漂浮物等。精确航迹跟踪与控制：自动驾驶系统需要不断比较船舶的实际位置与计划航线，并生成舵角和油门指令来纠正偏差。特定作业任务的支持：对于无人拖轮、无人工程船、无人科考船等，需要执行靠离泊、动态定位、区域扫描等高精度操作，对定位精度的要求可达厘米级。

（二）多模态传感数据的需求

若将高精度定位比作无人船的“本体感知”，那么多模态传感数据便构成了其“环境感知”。无人驾驶船舶船必须依赖多模态传感数据的支持，通过融合多种不同类型传感器的数据，来构建一个超越人类船员能力的、全方位的环境感知能力，这是实现高级别自主决策的绝对前提。

无人船对多模态传感系统的依赖，根本上是由海洋环境的复杂性和无人化系统对安全的极致追求所驱动的。其核心优势在于利用不同传感器的物理特性实现互补增强。以雷达为例，它尤其擅长远距离目标探测，能够在雾、雨、雪等恶劣气象条件下稳定工作，并可精确获取目标的方位与速度矢量。但对小型、非金属目标探测能力弱，精度较低。光学摄像头：提供丰富的视觉信息，可用于目标识别、读取信号灯、识别浮标和桥梁。但完全依赖环境光照和能见度。红外热像仪：不依赖可见光，通过热辐射成像，在黑夜、薄雾中能有效探测温差目标。实时气象 / 海况传感器：实时收集特定点位的海洋风力、流速、波浪数据信息，对船舶航行提供重要海洋数据。动态路径规划结合电子海图（ENC）与实时气象和海况数据，采用后台算法实现全局规划，局部避障采用动态窗口法。虚拟航标和临时实体航标。由此可见，要实现对航行环境“全天候、全时段、全空间”的无死角感知，必须对多源航行数据进行深度融合与协同处理。

（三）高质量通信的需求

若将高精度定位视为无人船的“本体感知”系统，多模态传感视为其“环境感知”器官，那么高质量通信则构成了无人驾驶船舶的“神经中枢”与核心“生命线”。它无缝连接船端智能体与岸基控制中心，是实现船岸动态协同、实时远程监控及高阶自主决策不可或缺的基础支撑。没有可靠、安全、持续的通信，无人驾驶船舶就只是一个信息孤岛。

无人船对高质量通信的依赖根植于其运营模式的根本性变革：远程监控与操控已成为核心。在这一模式下，岸基操作中心必须实时掌握船舶的航行状态、周边环境信息以及货物实时状态，以实现有效的远程决策与干预。这需要上行大量数据。在必要时，操作员需要接管控制，向船舶发送操纵指令。这需要下行低延迟、高可靠的控制命令。协同感知与决策，船 - 岸 - 船通信：船舶可以将自身的传感器数据共享给岸基中心或其他船舶，岸基中心也可以整合多船、岸基雷达等信息，形成一幅超越单船感知范围的“全局态势图”，并下发最优航行建议，实现协同避障和交通优化。软件定义船舶与远程更新，无人驾驶船舶的核心是算法和软件。需要通过网络远程更新自动驾驶算法、感知模型、电子海图等，快速修复漏洞和提升性能。远程诊断设备故障，甚至由专家远程指导修复，减少派遣人员的成本和延迟。

由于当前尚无任何一种通信技术能够独立满足无人船在所有航行场景下的需求，因此必须构建智能化的融合通信网络。该系统能够根据航行环境与任务需求，动态选择或聚合最优通信链路，并配备智能网络管理机制。如在港区作业时可利用5G 传输高清视频；航行至近海区域自动切换至VDES 或4G 链路；进入远洋则无缝启用卫星通信，并可自动实施数据压缩以优化带宽使用，系统应能根据数据优先级来管理带宽分配。对无人驾驶船舶而言，高质量通信是其存在的基础和前提。它是一个复杂的、多模式的、智能融合的系统，必须满足可靠、可用、安全、高效的严苛要求。通信能力直接决定了无人驾驶船舶的自主等级、运营范围和安全水平。随着低轨卫星通信等技术的成熟，通信瓶颈正在被打破，无人航运也因此迎来了真正的曙光。

结束语

未来的航海保障体系，将致力于为无人驾驶船舶打造一个贯通“云、网、端”三层的智能数字生态。其中，“云”指高性能海事云平台，承担海量数据的汇聚、融合、处理与服务分发；“网”指集成多种通信方式的高可靠安全网络，实现船与岸之间连续、稳定的信息交互；“端”则涵盖船载智能控制系统及岸基感知设备，构成感知与执行的末端神经节点。无人驾驶船舶将作为这个生态中的一个智能节点，既从中获取无尽的信息滋养，也为其贡献自身的感知数据，最终形成一个自增强、高可靠、全透明的全球航运智能体。而一次波澜壮阔的产业升级，航海保障服务是其中最关键的基础设施和动能器。

参考文献：

[1] 无人驾驶技术与智能航运研究进展与发展趋势 . 步晓婷 ; 赵名扬 ; 吴炜煌 ; 沈荣成 . 中国水运 ,2023(05)

[2] 无人驾驶船舶技术革新与航运未来. 傅仪. 中国航务周刊,2024(52)

[3] 以我国航海保障工作为视角浅谈航海保障事业的未来发展方向 . 范静丽 ; 王俊杰 . 珠江水运 ,2019(06)

作者：赵海波  性别：男 职称：高级工程师  单位： 研究方向：航标管理。