当智能船舶建造技术与航运人才培养融合在一起，会产生什么样的“结晶”？在辽宁省大连市，答案就是全球首艘智能研究与教学实训两用船“新红专”轮。
今天（16日）上午，第一财经记者在大连港看到，濛濛细雨中，即将起航的“新红专”轮正静静地停靠在码头。自动靠泊离泊、航行路径优化、智能避碰障碍物，集自主航行、远程控制和岸基信息支持于一体……
“新红专”轮船长、大连海事大学航海学院教授何庆华介绍，与普通船舶相比，该轮实现了智能化全覆盖，配置有智能航行、智能机舱、智能能效、智能船体、智能平台，以及智能实训系统。通过综合自动化系统完成驾、机、电综合深度互联，构建了船岸智能宽带无缝信息网络。
何庆华告诉记者，对标中国船级社智能规范要求，该船已经取得了i-Ship（No，R1，I，M，H，E）智能船级符号，可以实现岸基远程遥控，实现有人在船的自主航行。
科研人员可以依托该船开展智能船舶领域的诸多前沿技术研究，如智能航行系统的优化、船岸协同技术的升级、海上智能船舶移动试验验证等，推动智能船舶基础理论研究和共性关键技术研发以及应用示范推广，进一步提升我国智能船舶的科技水平。
中国航海日（7月11日）即将到来之际，“新红专”轮将从大连起航，以郑和船队起锚地太仓、海上丝绸之路枢纽泉州、国际航运中心上海、海南自贸港作为关键节点，举办系列巡展科普活动。
6月16日，“新红专”轮大连起航现场。摄影/章轲
图为驭海智启智能船舶实训中心。摄影/章轲
“当下，智能船舶已成为全球船舶领域研究的前沿和热点，将改变海运及其相关产业的发展格局和航运人才的培养模式。”在今天中远海运集团联合大连海事大学等单位举办的巡展上，有关专家表示，智能技术的应用是船舶工业及航运业向更加安全、经济、高效、环保的方向发展的助推器。而随着船舶智能化的发展和国际STCW公约的修订，对于船员的培训也将发生变化。
其实，如今航运领域早已不是“大吊车真厉害”“万吨轮”的概念。“航运+港口+物流”一体化，打破了行业壁垒，构建了全链条、全球通道网络。在新技术方面，人工智能技术与航运、物流场景的紧密结合已成为行业发展的新趋势。
比如，中远海运已研发超过40个人工智能应用场景，集装箱空箱调运指令90%以上由AI自动生成，节省成本4%以上；天津港北疆港区C段智能化集装箱码头项目成为全球首个全物联网集装箱码头。新一代集装箱码头管控系统（JTOS）上线运行，支持多船、多线复杂工况下的港口作业；
宁波舟山港梅山港区实现了一脑统领（“双芯大脑”）、一网覆盖（感知物联网络）、一链作业（桥吊远程操控、集卡混行作业链）、一区示范（自动驾驶试验区）的“四个一”智慧港口模式，突破了恶劣天气影响和夜间作业限制，具备单个泊位无人化大船作业能力。
航运业作为全球经济的“生命线”，其供应链的全场景贯通与全链路优化，对提升全球互联互通水平、降低社会物流成本、构建开放共享格局具有战略意义。随着信息技术、人工智能、大数据等技术的快速发展，航运业正加速向智能化方向转型。
专家介绍，近年来，全球各大航运企业和船舶制造企业纷纷加大对智能船舶的研发投入，各国政府也纷纷出台相关政策支持智能航运的发展。如今，我国已相继突破船舶感知、决策等智能航行关键核心技术，部分指标处于国际领先水平。从人工驾驶、远程遥控驾驶到无人自主航行，我国智能船舶正在逐步适应未来水路运输发展的需求和挑战。
图为技术人员在讲解智能气象导航系统。摄影/章轲
图为驭海智启科研办公室。摄影/章轲
据第一财经记者了解，目前航运业希望解决的行业普遍问题包括：智能船舶技术研究与验证。在智能船舶领域，虽然技术发展迅速，但缺乏一个综合性的海上试验验证平台，导致许多新技术、新系统在实际应用中的可靠性和有效性难以得到充分验证；航运业智能化发展标准不统一：目前，智能航运领域尚处于发展的初级阶段，相关的技术标准和规范还不够完善和统一，这在一定程度上制约了智能船舶的大规模应用和推广。
此外，在传统航运中，航行安全一直是一个重要问题，人为因素导致的事故占比较高。同时，随着全球贸易的发展，航运业面临着提高运输效率、降低运营成本的压力。智能船舶技术的应用有望改善这一现状。智能船舶技术还可以通过优化船舶航行状态、提高能源利用效率等方式，为航运业的节能减排作出贡献。
在航运人才方面，也出现了“需求转型”：智能航运的新业态对航运人才的知识结构和技能要求发生了深刻变化，不仅需要掌握传统的航海、轮机等专业知识，还需具备智能船舶系统操作、数据分析与处理、人工智能应用等多方面的技能。
然而，目前航运业现有的人才培养体系和实训条件难以满足这一需求。智能船舶和教学实训平台的建立，为航运人才的培养提供了一个与实际智能船舶高度契合的实训环境，有助于填补这一人才培养的空白。
业内专家表示，航运业涉及多个环节和众多参与者，包括船舶制造企业、航运企业、港口、科研机构等，实现各主体之间的数据共享与协同合作对于推动航运业智慧化发展至关重要。未来，应加强船舶制造企业与航运企业之间的深度合作，推动科研机构与企业之间的产学研协同创新，同时加强船舶与港口等相关部门之间的数据交互与协同作业，打破数据孤岛，为航运业构建开放共享的智能航运生态体系积累经验，推动行业整体协同发展。
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章轲
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