基于大模型的船舶智能监控系统研究

引言

传统船舶监控系统多依赖人工巡检与单一传感器数据采集，存在监测维度有限、风险识别滞后、决策依赖经验等问题，难以应对恶劣海况、复杂航道、设备故障等多场景下的监控需求。因此，开展基于大模型的船舶智能监控系统研究，不仅是突破传统监控技术瓶颈的关键，更是推动航运业向智能化升级、保障海洋运输安全的重要举措，具有重要的理论与实践意义。

一、基于大模型的船舶智能监控系统研究的必要性

（一）应对复杂航行环境的监控需求

船舶航行过程中面临多样复杂的环境挑战，包括恶劣天气（台风、暴雨、海雾）、复杂航道（狭窄水域、暗礁区域）、海上交通密集区域的船舶交汇等。传统监控系统对这些动态环境的感知多停留在单一数据层面，无法实现多维度信息的融合分析与实时研判。大模型可整合气象、水文、航道、船舶动态等多源数据，通过深度挖掘数据关联关系，精准识别复杂环境下的潜在风险，为船舶航行提供全面的环境监控支持，降低环境因素引发的航行事故概率。

（二）解决传统监控系统的功能局限

传统船舶监控系统存在功能碎片化问题，如设备状态监控、人员活动监测、航行轨迹追踪等功能相互独立，数据无法共享，难以形成全局监控视角。同时，系统对异常事件的识别多依赖预设阈值，对未知或复杂异常场景的适应性差，预警准确性与及时性不足。大模型可打破功能模块壁垒，实现多源数据的统一接入与融合处理，通过自主学习不同场景下的异常特征，提升异常识别的泛化能力，推动监控系统从“被动响应”向“主动预警”转变。

二、传统船舶监控系统的主要局限

（一）数据处理能力不足，多源信息融合困难

传统船舶监控系统采集的数据类型多样，包括传感器生成的设备运行数据（如发动机转速、油压）、导航系统生成的位置与轨迹数据、视频监控生成的图像数据等，但系统缺乏高效的数据处理能力，无法对异构数据进行有效清洗、整合与关联分析。

（二）风险识别滞后，预警准确性较低

传统船舶监控系统对风险的识别多基于预设的固定阈值或简单规则，如当设备运行参数超出设定范围时触发预警。这种方式无法应对动态变化的航行场景与复杂的风险诱因，例如船舶设备的潜在故障可能表现为多参数的细微变化，而非单一参数的突变，传统系统难以捕捉此类隐性风险，导致预警滞后。

（三）缺乏智能决策支持，依赖人工经验

传统船舶监控系统的核心功能集中在“监测”层面，缺乏对监控数据的深度分析与决策支持能力。当系统发现异常或风险时，仅能向监控人员发出警报，具体的应对措施需依赖人工判断，而人工决策受经验、精力等因素影响，可能存在决策延迟或失误的情况。

三、基于大模型的船舶智能监控系统构建与优化路径

（一）不同大模型技术特点与本系统适用性对比

当前主流大模型在技术特点上存在显著差异，其与船舶智能监控系统的适配性需针对性分析。Transformer 架构大模型具备强大的长序列数据处理能力，能高效挖掘船舶航行轨迹、设备运行参数等时序数据中的关联特征，适用于系统中风险趋势预测与动态预警模块，但对硬件算力要求较高，需结合船舶有限的算力资源进行轻量化优化；图神经网络（GNN）大模型擅长处理多源异构数据的关联关系，可将气象、水文、船舶动态等分散数据构建成关联图谱，助力系统实现全局环境的综合研判，不过在实时性响应上稍逊于 Transformer 架构模型；卷积神经网络（CNN）大模型在图像识别领域表现突出，能精准解析船舶视频监控中的人员异常行为、设备外观故障等视觉信息，适合系统中视觉监测模块的搭建，但其对非图像类数据的处理能力较弱。通过表格对比（如表1）可清晰明确各类模型的适配场景，为系统模型选型提供依据。

表1：各类模型的适配场景对比表

（二）系统架构总体设计

基于大模型的船舶智能监控系统架构采用 “感知层 - 传输层 - 处理层 - 应用层” 四层架构设计（如图1），各层协同实现系统功能。感知层作为数据采集入口，整合船舶传感器（发动机、油压传感器等）、导航设备、视频监控摄像头等终端，实时采集设备运行、位置轨迹、视觉图像等多源数据；传输层依托卫星通信、5G maritime 等技术，构建高可靠、低时延的数据传输通道，确保采集数据稳定上传至处理层；处理层是系统核心，搭载前文选型的多类型大模型，先通过数据预处理模块完成数据清洗、格式转换，再由 Transformer 模型、GNN 模型、CNN模型分别对时序数据、关联数据、图像数据进行分析处理，挖掘风险特征与运行规律；应用层面向用户实际需求，开发风险预警、设备监控、智能决策、应急处置等功能模块，以可视化界面向船舶管理人员呈现监控结果，并提供决策建议与操作指引，实现 “数据采集 - 分析处理 -功能应用” 的完整流程。

图1：船舶智能监控系统架构图

（三）应用前景分析

基于大模型的船舶智能监控系统在航运领域拥有广阔应用前景。在商用航运场景中，系统可助力货轮实现航线的动态优化与设备的预测性维护，通过实时监控货物状态与船舶运行参数，降低货物损耗率与设备故障停机时间，提升运营效率；在客运船舶场景下，系统能精准监测乘客活动区域与船员操作规范，及时识别人员拥挤、违规操作等风险，保障乘客出行安全；在特种船舶领域，如科考船、工程船，系统可结合专业作业需求，定制化开发数据监测与分析模块，为科研数据采集、海上工程施工提供精准的监控支持。随着智能船舶、无人船舶技术的进一步发展，该系统还可与船舶自动驾驶系统深度融合，为自主航行提供实时环境感知与风险决策支撑，推动航运业向全流程智能化升级，未来有望成为船舶安全运营与智能化发展的核心基础设施。

结束语

基于大模型的船舶智能监控系统是航运智能化发展的重要组成部分，其通过整合多源数据、强化智能分析、提供决策支持，可有效突破传统监控系统的局限，提升船舶监控的效率与准确性，保障航运安全。当前，系统构建仍需在数据融合、模型适配、安全保障等方面持续优化。

参考文献

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