新冠肺炎疫情期間，各大電子商務平臺和快遞公司推出了“無接觸式配送”，這種智能方式走近了大眾。其實，海事界多個領域的智能化似乎更加超前。

新冠肺炎疫情發生以來，一些行業企業的復工復產受到不同程度的影響，不少企業通過采取靈活多樣的方式，努力推進復工復產。航運、港口、造船、船檢以及相關行業更是充分借助信息技術和智能技術手段，為復工復產按下“加速鍵”。 

共享平臺優化協作

新冠肺炎疫情發生后，線上購物異常忙碌，蔬菜、日用品、醫療防護用品等商品皆能在網上下訂單，為了有效降低“人傳人”的風險，各大電子商務平臺和快遞公司都推出了“無接觸式配送”，一時間，無人配送車這種 “無人駕駛”運輸工具被快遞業廣泛應用。這種可以有效釋放勞動生產力、在特殊環境提升工作效率的具有科技感的智慧交通工具，真真切切地進入了大眾生活。

那么，我們是不是也應重新審視智能航運對于行業發展的關鍵作用？以此次疫情發生為例，廣泛應用非接觸式的行業監管措施，在統一的信息共享平臺進行行業操作（如購買、配送和查詢服務等“多合一”操作，二維碼掃描標簽獲得所涉及的位置信息等），既可提高工作效率，又可降低在特定時期的不必要成本。談到統一的信息共享和管理平臺，航運業第一個全球航運業務網絡（GSBN）不可不提。日前，由九家處于全球領先地位的航運承運人和碼頭運營商（達飛輪船、中遠海運集裝箱運輸有限公司、中遠海運港口有限公司、赫伯羅特、和記港口集團、東方海外、青島港集團、新加坡國際港務集團和上海國際港務集團）就意向成為GSBN股東的事宜完成“股東協議書”簽署，該協議書的簽署標志著各方之間的合作進一步加強，也是GSBN在正式成立前邁出的關鍵一步。當GSBN完成所有監管部門的批準手續且正式成立后，勢必將引領行業創新應用開發，為航運業供應鏈各利益相關方創造更多價值。

GSBN將為航運供應鏈各相關方管理一個安全且可信任的數據交換平臺，為各方引入多樣化的創新服務和應用產品，促進優化運營流程、提高整體的協作效率。赫伯羅特信息技術部總監Martin Gnass表示，簽署股東協議標志著一個重要的里程碑，旨在為整個行業建立一個安全的數字化協作平臺，使全球供應鏈各方受益?？尚诺膮^塊鏈平臺將加速共享那些經過驗證的物流和貨物數據，從而簡化整個供應鏈的業務運營，為各利益相關方創造價值。

“無人運輸”優勢凸顯

而“無人運輸”在航運業更是有著廣闊的前景。不久后，全球第一艘零排放全自動集裝箱船“Yara Birkeland”輪將交付船東使用，這意味著航運領域“無人時代”取得實質性進展。雅苒國際集團(Yara)表示，“Yara Birkeland”輪不僅是全球首艘電動無人駕駛集裝箱船，也可被認為是全球首個全數字化的電動供應鏈，從貨物裝卸到船舶航行在內的所有操作環節，都將是全自動且零排放的，不僅提高了交通運輸的安全性，也減少了大氣和海洋環境污染。

我國對于智能船舶的研發也同樣熱情高漲，并獲得了業界的廣泛稱贊，不論是“大智”輪、“明遠”輪、“明卓”輪，還是“凱征”輪、“新海遼”輪，都擁有支撐全船智能系統的網絡和信息平臺，可實現船舶航行輔助自動駕駛及決策、航線航速優化、開闊水域自動避碰、智能貨物/液貨管理、綜合能效管理、設備運行維護、船岸一體通信等功能。當前，船舶能效在船舶全生命周期中已由信息化逐步向智能化轉變，其特征是對格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，通過網絡信息和實體的融合構建船岸一體的智能信息服務體系，從而實現船岸信息共享，搭建信息技術和實體融合架構，實現基于大數據的能效智能決策，為航運企業創造新的價值。而中國船級社(CCS)在船舶智能化方面開展了大量有效的工作，相繼發布了《智能船舶規范(2015)》《綠色船舶規范(2016)》《自主貨物運輸船舶指南(2018)》等技術規范，其中，《智能船舶規范》分別從船舶數據感知、分析、評估、診斷、預測、決策支持、自主響應實施等方面對不同的智能功能提出了相應要求，有力促進了智能船舶相關技術的有序化、規范化發展，引領了船舶工業的技術變革，對于推動我國和國際上的智能船舶發展做出了積極努力，發揮了重要的引領作用。

不久前，中國航海學會常務副理事長、交通運輸部水運科學研究院學術委員會主任張寶晨表示：“航運業須加強科研力度，包括信息化、智能化等新技術應用，加速我國和全球智能航運發展，進一步釋放航運勞動生產力，提高運輸效率?！辈贿^，也應客觀地看待現階段智能船舶的發展。武漢理工大學智能交通系統研究中心首席教授、國家水運安全工程技術研究中心主任嚴新平院士此前接受本刊采訪時表示：“當前，制約船舶智能化技術發展的技術瓶頸在以下幾個方面：一是智能船舶發展初期勢必經歷高風險、低效率、高成本、低收益等發展的陣痛期，短期內難以攻克所有技術瓶頸，真正大規模的工業應用還需時間積累；二是人工智能技術本身還有不少難題需攻克，所研發的‘航行腦系統’達到替代船員的水平，需要大樣本數據、高質量知識、長時間訓練，現行深度學習等人工智能算法的適用性，還有待驗證；三是船舶智能化的目的之一是使船舶更安全，因此船舶搭載的智能化系統必須經歷數值模擬實驗、模型實驗、場景實驗和實際航行環境實驗等充分驗證才能真正投入商用；四是與船舶智能化應用的配套標準、法規等建設，以及船舶智能化社會適應性，也是制約船舶智能化發展的瓶頸?！?/p>

在防止人員密切接觸方面，一些港口企業做得非常好，不僅在于疫情期間的防控措施，更在于其對智慧港口的應用。上海洋山深水港四期碼頭就是港口企業利用數字化和人工智能實現跨越式發展的生動實例。目前，這座碼頭實現了集裝箱裝卸、水平運輸、堆場裝卸環節的全過程智能化操作，其碼頭軌道吊均采用自動堆箱技術，通過激光攝像頭進行實時掃描，在系統中呈現出堆場輪廓，幫助軌道吊實現精準平穩的自動抓放箱和防搖扭功能，從而讓軌道吊在箱區內部作業時完全實現了自動化運行。當前，港口必須把握當科技發展最新技術（如人工智能和大數據分析）以此提升港口生產力，并考慮如何通過新技術和新業態推動港口行業的轉型升級。

建造檢驗將更智能

在此次疫情期間，“防止人傳人”是疫情防控過程中的關鍵詞之一，而在船舶制造過程中，通過智能制造以減少作業工人的手段漸成主流。2018年底，工業和信息化部、國家國防科技工業局印發的《推進船舶總裝建造智能化轉型行動計劃（2019-2021年）》明確指出，經過三年努力，我國船舶智能制造技術創新體系和標準體系初步建立，切割、成形、焊接和涂裝等“臟險難”作業過程勞動強度大幅降低，作業人員明顯減少，造船企業管理精細化和信息集成化水平顯著提高，2-3家標桿企業率先建成若干具有國際先進水平的智能單元、智能生產線和智能化車間，骨干企業基本實現數字化造船，實現每修正總噸工時消耗降低20%以上，單位修正總噸綜合能耗降低10%，建造質量與效率均達到國際先進水平，為建設智能船廠奠定堅實基礎。

在國家政策推動下，我國大型造船企業積極響應。近年來，南通中遠海運船舶工程有限公司確定了將“高技術船舶的精益建造能力”作為在信息化環境下打造的新型能力。同時，以數字化精益設計為源頭、集成化系統為支撐、自動化/智能化設備為手段，在自動化/智能化生產線、流水線的基礎上，建設智能車間和智能工廠，在國內率先開辟出一條智能船廠建設之路，初步建立以智能車間、智能工廠為載體，以“兩化”融合、智能制造為依托的現代生產制造與運營管理體系，基本實現了生產、設計和管理過程的數字化、網絡化、智能化信息集成與互聯互通。南通中遠海運船舶工程有限公司陳弓表示，通過對智能化生產線的持續研究與應用，將智能裝備覆蓋到預處理、切割、焊接、裝配、打磨、涂裝等環節，有助于完成智能化技術和裝備在船體、管子、平面分段等數字化車間的全面布局?！岸谕七M智能車間建設過程中，需要通過以下項目來實施。在車間智能管控方面，開發與應用制造執行系統，其中包括內業、組立、外業、涂裝、舾裝（電裝作業管理、管加工作業管理）等幾個部分的作業計劃。同時注意生產過程的數據采集、中間產品的質量追溯、物流實時管控、生產實績實時監控、人員/設備實時管控和安全生產實時管控。在車間智能制造執行方面，將圍繞著零件加工、部件裝焊、平面分段、管子加工等智能車間建設，在已建成的型鋼加工線、條材加工線、先行小組立線、小組立線、中一徑和中二徑管加工線的基礎上，建設鋼板全面印字生產線、小組立定盤焊接機器人生產線、大徑直管焊接機器人生產線。”

更加務實地推動智能制造，還需完善物流供應鏈智能化建設。智能制造不僅包括制造本身的自動化、數字化，也包括上下游產業鏈的協同，而這些的核心都是數據和建模的能力，這反過來說明了信息化和數字化的重要性和必要性。通過此次疫情來看，各船舶制造企業要著力提升物流供應鏈的智能化，提升供應鏈的抗風險能力，進一步重視區塊鏈、大數據技術與智能物流的結合建設工作，同時需客觀地實施智能制造計劃，更加務實地推動智能制造，在進一步提升效率保證質量的同時，增強應對突發風險的能力。

另外值得一提的是，由CCS編制的《船舶遠程檢驗指南》在此次疫情期間得到了業界的廣泛關注，其間，驗船師可在不親臨檢驗現場的情況下，通過應用移動互聯網技術獲得與現場檢驗程度相當的過程或檢驗過程信息（包括遠程視頻通話、檢驗照片、視頻文件和資料等），從而完成客戶的檢驗需求。經過三個月左右的實踐，《船舶遠程檢驗指南》能夠有效減少檢驗等待時間，提升相關檢驗的靈活性和檢驗效率，并能有效解決急需驗船師開展臨時檢驗但因條件限制無法及時登輪的特殊情況。目前，CCS各服務網點均可以執行遠程檢驗，結合CCS前期已推廣的船舶電子證書，能夠為客戶提供全天候（7×24小時）的高效、便利檢驗服務。

綜上所述，通過此次疫情所反映的情況來看，各企業必須要進一步重視大數據分析，加強人工智能和工業互聯網等技術的實際應用，以各自需求為導向，加速推進信息化、數字化建設，完善遠程協作的工作模式，并提升完善的智能化服務。