1. 人工智能与船舶

互联网+”已深入社会各领域，有“综合工业之冠”的船舶业在物联网、大数据、云计算等技术的影响下，传统基础设施和创新要素日益变化，行业生态体系和发展模式遭遇严重挑战。在“互联网+”影响下，船舶业呈十大发展趋势。

船舶生态体系加速重构

能给船舶业带来革命性变化的技术已经到来，并趋向成熟，这就是信息化时代互联网下的物联网、大数据和云计算技术。其所引发的不仅仅是生产力的指数级提升，更是生产关系的颠覆，正重新构建、擘画人类生产方式变革和生活方式调整发展新蓝图。航运、造船、配套及相关技术、生产等资源的优化配置和发展方式的转变，催生的智能化技术装备、协同化创新体系、柔性化生产方式、集约化资源利用、精准化管理模式不断重塑新时期船舶业竞争新优势，对传统行业生态体系新格局进行颠覆，加之通过生态系统的有效性和用户黏性，逐步建立包含供应商、销售商、客户、竞争对手和科研机构以及政府单位等相关经济协助发展船舶业联合体，越来越多地表现为产业生态系统的竞争，传统行业的互联网化已成为未来船舶业的一张“生死牌”。

管理模式网络量子化

信息化时代，传统行业从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向整体大系统、全局巨系统演进，从部门级到企业级、产业链级乃至产业生态级不断演进，并形成相互作用的复杂网络，突破地域、组织、机制界限，通过对大规模信息技术数据应用，实现人、财、物资源和要素的高效整合，有计划按比例地提供强有力的革命性手段进行社会经济运行调节，对传统的管理思想和模式产生颠覆式改变。在目前经济低迷和船舶企业纷纷进行资源优化整合之际，精益管理综合作用凸显，成为推动船舶企业发展不可或缺的管理理念。借助信息化手段改造企业内部每一个流程，将科层制管理模式转为网络式管理模式，构建精简高效的扁平化组织结构，改造企业客户间关系，充分发挥员工的积极性和主动性，挖掘潜在智慧，“互联网+”式网络量子化管理成为企业新的生产力。

大数据成战略核心力量

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，对数据的挖掘已成为企业竞争力的重要来源，而云计算则是开启大数据应用新领域的“金钥匙”。作为“综合工业之冠”的船舶业，是劳动、资金、技术密集型产业，涵盖航运、造船、船舶配套以及相关服务等产业链，并涉及机电、钢铁、化工、航运、海洋资源勘采等上下游产业，庞大的人群和应用市场，复杂性高，充满变化，使得船舶业当之无愧成为最复杂的大数据行业。船舶业却是个数据应用贫乏的行业，未来的船舶企业必须学会如何处理及如何使用数据。解决由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，将成为船舶业转型升级、效率提高的重要手段，大数据将成为未来船舶企业的战略核心力量。

万物互联平台模糊产业边界

近年来，互联网不断推动着各行业生态的改变，制造业更是经历前所未有的转变，国家战略上的纷纷布局：美国的“工业互联网”和中国的“两化融合”，国际巨头更是加快构建工业云和智能服务平台，加快全球战略资源的整合步伐，抢占规则制定权、标准话语权、生态主导权和竞争制高点，通过丰富开发工具、开发应用接口、共享数据资源、建设开发社区，构建以自己为中心的星状网络数据处理平台，以形成赢者通吃的市场局面。

智慧航运突破传统航运思维

信息化技术的应用、船舶技术的创新将引发航运管理变革和服务进步。基于互联网、大数据、云服务等技术手段，整合船舶的设计、生产、制造、使用、维护、售后、物流各个环节，在运营公司、设计建造商及设备商等之间建立起更全面的生产关系。将智能系统在船舶设计建造阶段就纳入后期航运运营考虑，引入大数据挖据技术，提高航运服务的标准化和信息化程度，提供更稳定、更易维护、更具弹性的在线订舱服务。运营过程中清晰规划运输船舶航程和航站，推进航运思维、理念及商业模式的“智慧”化。

智能船舶成必争之地

过去船舶更多侧重于船舶基本功能的实现，未来的船舶将在互联网技术下，会更加关注设备的智能化、系统的智能化甚至整体船舶运营的智能化，智能船舶将会应运而生。智能船舶的发展要充分利用现有条件，从环境、能源、材料、空间、电子、机械、导航、物联网、大数据、云计算等多个领域建立实体和虚拟设施，实现操纵系统、航行系统、设备技术、节能技术甚至生产系统等的智能化，逐步形成能自感知、自评估、自预测、自组织、自重构于一体的船舶，实现信息与实体智能耦合全过程。DNV GL集团2014年曾发布一份名为《未来航运业》的报告，提出智能船舶这一新概念。2015年中国政府发布的《中国制造2025》明确将智能船舶作为重点发展的领域。可见未来智能船舶将决定各国船舶工业在船舶市场的地位，成为各大造船国家现今进行的必争之地也就理所当然了。

智能制造发展趋势势不可挡

大数据背景下，智能制造已成为船舶制造与航运领域发展的趋势，“互联网+”促使船舶企业借助物联网、大数据、人工智能取代封闭的生产制造系统，提高制造系统柔性化、自动化和智能化水平，通过信息物理融合系统，用IT把设计源头与工厂的各个末端连接起来，实现人、产品、设备完全交互，牵引着传统工业发生革命性的演变。搭建设计、生产、采购等业务“一体化”智能生产流程设施，建立智能化的生产系统和车间物流系统，使智能化设备机器代替人工操作的机器，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化、全自动化生产系统向智能化生产系统转变，实现船舶的定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。

科创模式及资源要素全球化

在“一带一路”战略规划下，中国船舶业要实现转型升级，必须爬全球价值链高端的这个“坡”，过核心技术这道“坎”。基于此，船舶企业纷纷联合政府机构、科研院所和高校等单位，建立国家级高新技术船舶实验室，搭建“官、产、学、研、用、检”全产业链良性循环、可持续发展的生态体系。越来越多的科技型企业更是打破传统的内部研发模式，跨越组织边界，开始更多地利用和整合外部的社会力量来进行创新。

技术产业化成发展新方向

伴随国家制造业的转型升级，船舶业必将迎来跨越式的发展，在物联网等信息技术的支撑下，为满足未来客户大批量个性化需求，企业设计纷纷转型改制，基于互联网进行全球资源优化整合、科技创新发展和设计模式转变，从封闭型的单纯向企业提供设计向工程技术总承包的开放式模式转变。工程技术公司更是通过全产业链、全生命周期的工程EPC能力和国际市场拓展能力运营模式，围绕集约航运、绿色航运、安全航运、智能航运主题，进行新船型开发、船舶性能优化、航运安全、航运效率、节能减排、航运信息化等学术前沿和关键问题研究，为客户提供技术咨询服务，输出设计技术，转让设计方案、技术标准、专利技术及科技成果，抢占市场订单赢得市场份额，提升船舶国际市场的竞争力。

产融结合重建行业竞争格局

在“互联网+”形势下，针对巨大的船舶业全产业化规模和特色的个性化发展需求服务推出明显不足，引导社会资本和商业银行创新面向船舶业构建一种高效快速匹配资源的产融结合经营模式，金融直接投资产业，股权收益补偿，形成合理的收益分享、风险共担机制，愈来愈受到资本和产业的关注和追捧。随着市场发展趋势，船舶业也在实施产业科技和金融融合战略，联合系统内投资企业就某一产业进行研究，评估并实施解决方案利用上海船研所技术优势，借助上市公司资金投入，将重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。

2. 人工智能与船舶流体力学

根据目前的流体力学理论要提高船速和效率的方法有如下几种：

1：材料学：提供具有最大幅度降低摩擦力的船舶表面涂料和材料，根据设想，目前最新科技的油漆涂料利用和水分子类似的张力作用可以使摩擦力大幅度减小，从而使船舶速度有效提高。主要面临的问题是这种材料的造价高昂和污染性问题。

2：结构学：目前在美国和日本试验的水滴船模型就是完全利用流体力学的原理，将船舶的表面结构制造成摩擦力最小的形状，目前最可靠的形状是水滴型，这种结构将流体力学应用的最佳状态，根据测试可以提高船速60％－90％以上，能大幅度降低能源损耗。但是由于适应型问题还出于争论阶段。

3：仿生学：还有一种目前最被科学家看好的方法就是属于最有可能实施的一种方案，就是采用设备模拟水下海豹、海豚等动物在水下高速运动时能在身体表面产生一张水膜的方式，在航行器表面制造出一个封闭式的水泡，使航行器完全包裹在这种水膜中，测试的结果可以降低90％以上的摩擦力，目前基本所有的难度都可以克服了，就是这个水膜、水泡的大小还是很成问题。参考资料：航海工程专业人员

3. 人工智能与船舶诊断维护

原因可能为：1.船舶失电导致舵机无法正常工作；2.液压动力系统故障导致舵机无法正常工作；3. 轴承故障导致舵机无法正常转动；4.船舶擦底或者搁浅等导致舵机、舵叶损坏故障。

此时需要及时上报并记录故障详细情况，组织技术人员进行处置，尽早恢复其正常功能

4. 人工智能在船舶的应用

2019年11月22日，中国工程院公布了2019年院士增选结果，武汉理工大学首席教授严新平当选中国工程院院士，属于机械与运载学部。

凭借他在专业领域的泰斗级地位当选中国工程院院士。

严新平，1959年7月生，江西省莲花县人，中共党员。1982年毕业于武汉水运工程学院船机制造及修理专业，获学士学位；1987年武汉水运工程学院船舶机械制造与修理硕士研究生毕业，获硕士学位；1997年西安交通大学机械学博士研究生毕业，获博士学位。现为智能交通系统研究中心和能源与动力工程学院博士生导师；是交通运输工程和船舶与海洋工程学科带头人；担任国家水运安全工程技术研究中心、智能航运与海事安全国际科技合作基地、内河智能航运交通运输业协同创新平台主任；兼任国际航运协会（PIANC）内河智能航运工作组专家、教育部科技委能源与交通学部副主任、国务院学位委员会交通运输工程学科评议组成员等。

严新平教授是水路交通工程领域的国内外著名专家，先后主持国家973、863课题、自然科学重点基金、支撑计划、重点研发计划专项和高技术船舶科研计划等科研项目20多项。他主持研制船舶动力设备磨损在线监测与远程诊断系统、内河高等级航道通航运行系统、船舶智能安全辅助驾驶系统，实现工程应用，为发展我国水路交通安全技术体系作出了突出贡献。

严新平教授建立了摩擦学系统状态辨识方法，创新了摩擦学、动力学、性能参数和轴功率的"四法结合"监测技术，发明了船舶动力设备磨损状态在线监测与远程故障诊断系统，在我国疏浚、救捞、航运和国防等在役船舶（舰）设备运维保障中推广应用，推动了我国航运企业由经验管理、定期维修向实时检测、视情维修模式的发展。

严新平教授提出了内河通航运行系统的构建方法，主持研发了"电子航道图为载体，在航船舶、航道要素感知网为依托，航道在线服务、多级船闸调度、船舶位置服务、海事实时监管等服务平台为支撑"的国家内河高等级航道"一图两网四平台"通航运行系统，在我国"两横一纵"水运主通道通航运行系统建设中推广应用，实现内河通航状态由静态采集向动态感知的变革，有效提升我国内河航运系统的安全技术水平。

严新平教授创建了"航行脑系统"，定义了感知、认知和决策控制等组成空间，攻克了"航行脑系统"的内河复杂航行环境与船舶状态融合与重构、识别与表达等关键技术，建立了欠驱动船舶智能安全辅助驾驶控制模型，研制了船舶智能安全辅助驾驶系统，为人工智能技术在船舶工程领域应用提供了新颖技术途径。

严新平教授以第一完成人获国家技术发明二等奖1项（2012）、国家技术进步二等奖1项（2016）、省部级科技一等奖5项；授权发明专利32件；出版专著5部；发表SCI论文139篇。

严新平教授作为交通运输部科技创新团队、教育部轮机工程教学团队负责人，被评为国家教育部"万千骨干教师计划"优秀教师（2002），以第一完成人获国家教学成果二等奖1项

5. 人工智能与船舶的关系

广东中船军民融合研究院是由隶属中国船舶集团的中国船舶工业综合技术经济研究院发起，在东莞松山湖高新区管委会大力支持和推动下成立的公司制新型研发机构，是东莞市松山湖高新区为深入贯彻国家发展战略，推动军工与民营科技资源互动共享而成立的创新平台。也是中国船舶集团在全国布局的首个军民融合“双创”平台。

军融院旨在支撑中国船舶集团“双创”总体工作，完善中国船舶集团科技成果转化体制机制创新模式与投资模式，助力地方企业进入国防军工科研生产体系，构建高层次、综合开放式的集研发、技术交易、产业孵化和投资于一体的“双创”平台，打造以海洋智能技术与装备为特色的产业示范基地。

军融院自成立以来紧密围绕以船舶海洋智能装备为核心的新兴产业，以船舶工程、人工智能与自动化、网络信息安全、高端电子信息、新能源、新材料等领域为重点，专业化指导民营企业军工资质办理、军工市场对接、民参军辅导、创业项目孵化以及产业基地运营、国防科技成果转化等系列军地协作特色创新服务。

6. 人工智能与船舶管理

内河引航、河运法规、国际海事公约与法规、航海数学、航海文化与涉外礼仪、航海心理学、水上交通工程、船舶防污染技术、水路危险品运输、集装箱与特种货物运输、船舶气象导航、海商法、远洋运输业务、国际航运管理、船舶运动建模与控制、航海保障与设备、海港引航、水上交通风险评价、智能航海导论、船舶通信原理与设备、船舶导航与定位系统、船用目标探测与识别技术、交通大数据技术原理与应用、航海自动化基础、最优化原理与船舶航线优化技术、电子海图与地理信息系统、人工智能与船舶避碰、船舶运动控制理论与系统等。

7. 人工智能与船舶论文2000字

船用电器支架压铸模具设计

摘　要　船用电器支架零件小孔较多,壁薄,尺寸又大,外侧面还存在窄长肋条和多个孔等,这些结构特点给铸件成型和压

铸模的设计带来许多困难。在压铸模的结构中采用斜滑块机构成型侧型和侧孔;采用二次顶出取件结构,解决了薄壁罩壳

类铸件脱模时易发生变形的问题,确保了批量生产的船用电器支架零件的质量。

关键词　电器支架;压铸模;斜滑块;顶件机构

压力铸造方法是非常实用的材料成型方法之

一[1~2]。但是,压铸模具设计、制造周期长,成本高,因

此进行压铸模具设计技术方面的研究非常重要。

1　零件工艺分析

船用电器支架零件,它的形状类似带法兰的罩壳类

零件。该零件结构的主要特点是外侧面既有外凸又有

内凹的弧面,两侧面两条厚度为2. 3 mm的长筋横贯中

间;零件的侧向和正向分布着许多大小形状不同的孔或

缺口,有些部分孔间距也很小,最小的孔径是2. 27 mm,

最小的圆角半径只有0. 5 mm(见图1和图2)。此外,

零件的底板厚度偏薄[2]。在模具设计中,需要采用侧

向分型来成型侧壁的型面和孔,并且要求制件脱模时受

力要均匀平稳,以免损坏型芯或制件的表面质量。

综合零件的使用和铸造工艺性能方面的要求,产品

选用的是Al-Si-Cu系铝合金ADC12,它是继Al-Cu系合

金之后开发出来的一类铝合金,是使用量最大的一类铸

造铝合金[3],适合采用冷室压铸。

2　压铸机选用

压铸船用电器支架零件的压射比压取40 MPa,克

服胀型力所需的锁模力约为1 459. 3 kN,综合考虑斜

滑块部分所需的锁模力,模具的空间尺寸,选用了国产压

铸机J1140DA进行生产。

3　模具结构设计

3.1　浇注系统的结构[4]

设计合理的浇注系统,排气和溢流系统是压铸模设

计中的重要环节。船用电器支架零件中心无条件设置

浇道,现将侧浇道设在了零件边缘较长的一侧,从图3

所示的模具结构中可以看出,金属液由压铸机的冷压室

流经下方的直浇口套向上流经扇形的横浇道,通过侧内

浇道导入型腔,从而首先充填型腔较深的部位。5个扁

梯形的溢流槽设在了两股合金汇流且最后充填的薄筋

处,在溢流槽后面设计了排气系统。

3.2　分型面的确定

根据船用电器支架零件的形状特点和使用要求,将

动模和定模的分模线取在侧面长筋的中间位置,在带有

多个长圆孔和矩形孔的侧面,采用侧向滑块分型抽芯机

构,图4显示了侧向型芯及镶块的构成。带有矩形孔和

圆孔铸件的侧壁较薄,滑块工作行程较短,斜销与滑块上

与之相配的滑孔均取滑移斜角20°,滑块锁紧角为25°。

8. 人工智能与船舶方面

前景非常好。

船舶运输业与新兴技术的结合愈加紧密。目前我国航运企业在信息化普及和智能化应用方面尚处于起步阶段，未来伴随着现代信息技术、物联网技术、人工智能科技等先进技术的日趋成熟，其与传统航运在安全监管、运行服务、船舶管理、港口服务等方面深度融合运用存在广阔的想象空间。智能航运将深刻地影响着航运的组织和模式，最终将显著提高船舶运输行业的安全管理、营运管理和质量管理水平，助力实现安全、绿色、高效航运。

9. 人工智能与船舶发展战略

交通强国建设中远海运集团有限公司试点任务要点

一、绿色航运建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、交通运输部水运科学研究院。

（二）试点内容及实施路径。

推进现有集装箱、散货、杂货船舶受电设施升级改造，分步推动挂五星旗沿海航行船舶实施符合岸电要求的相关改造。推进港口岸电设施升级改造，重点推进连云港新东方码头、泉州太平洋码头、武汉阳逻国际港铁水联运码头等在建码头岸电配套设施改造建设。建立实施岸电使用制度，鼓励船舶靠港使用岸电，总结岸电推广经验，提高岸电使用率。打造绿色航运样板工程和绿色航线，积极推进40万吨超大型干散货船航线岸电使用、津冀港口集装箱和干散货船舶岸电使用、自有船舶靠泊自有港口岸电使用，形成绿色航运建设和推广机制，完善相关标准规范。

（三）预期成果。

通过2年时间，完成35艘挂五星旗沿海航行集装箱船舶、16艘散货船舶、16艘杂货船舶受电设施改造。完成连云港新东方码头等在建码头岸电配套设施改造4套。新建集装箱船舶、散货船舶全部加装船舶受电设施，船舶靠港使用岸电艘次年均增加10%以上，自有船舶靠泊自有港口岸电100%使用，年替代燃料量8万吨标准油，年减少二氧化碳25万吨。绿色航运建设取得明显成效，在绿色航运机制、绿色航线建设等方面形成可推广、可复制的相关政策成果、技术标准等。

二、基于区块链的航运商业网络平台建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司。

（二）试点内容及实施路径。

1.加强航运数据共享。加强与航运产业链上下游、政府监管部门及相关行业对接，推动航运数据互联互通。依托区块链技术，强化多方数据共享，推动物流、资金流、信息流高效衔接。利用跨链存储、去中心化和加密技术，提升数据安全保障能力。开展航运区块链相关标准研究，推进航运数据安全制度建设。

2.优化航运服务流程。依托区块链电子数据的可靠性和不可更改性，改造传统航运服务模式和单证体系，建立多式联运全程“一单制”，优化航运服务流程。

3.拓展航运物流服务。推动航运物流信息透明化与全程共享。优化库存管理，促进供应链降本增效。基于航运物流全程可视化信息数据，提供物流征信服务，创新航运物流信用监管模式。

4.发展供应链金融。推动区块链和实体经济深度融合，借助区块链技术，保证物权凭证的真实性、可承兑性和防伪性，打通供应链金融信息通道，加强供应链金融产品研发。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，基于区块链的航运商业网络平台初步建成，进口提货单、提单等海运单证基本完成电子化，初步实现区块链流转。危险货物全程监测监控、供应链金融产品开发取得有效进展。

通过3—5年时间，基于区块链的航运商业网络平台基本建成，并实现航运领域多场景应用。航运物流实现“无纸化”“零接触”，航运数据安全保障达到新高度。在航运区块链建设方面取得可复制、可推广经验，在海运全程单证数据、区块链流转流程、技术与接口标准、数据安全等方面形成相关标准规范。

三、集装箱管理系统建设

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司。

（二）试点内容及实施路径。

1.业务流程数字化。以运输产品为中心，标准化、数字化集装箱运输业务流程，实现产品运输全过程可视化。建立作业任务自动分配与自动监控工作机制，推进主动式、标准化和细节化管理，提升内部协同效率。

2.客户服务数字化。客户交互方式数字化。利用大数据、人工智能等新一代信息技术，实现预警功能和例外管理，提升运输服务品质和业务操作效率，改善客户服务体验。

3.集装箱管理系统建设。推动航运业务规则数字化，建立集装箱舱位、设备资源预测分析模型，提升资产利用效率。依托大数据，加强船舶航速智能优化管理，减少能源浪费。以机器学习为重点，优化与模拟空箱调运配置，降低运输成本。搭建智能决策平台，自主研发算法模型，推动智能审批，提升市场及时响应能力。

（三）预期成果。

通过3年时间，基本建成集装箱管理系统，并在外贸核心业务开展应用。作业任务自动分配、自动监控等机制逐渐完善，实现主动式、标准化和细节化管理，内部协同效率显著提升。货物运输实现面向客户的全程可视化和例外预警。实现对船舶航速的智能优化管理和对空箱的优化调运配置，能源、资产利用效率有效提升。建成智能决策支持平台，市场及时响应能力大幅提高。

四、航运数据集成平台建设应用

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、上海海事大学。

（二）试点内容及实施路径。

1.搭建航运数据集成平台。推动数据中台建设，加强大型航运企业数据、市场行情数据和互联网数据等整合。建设数据集成平台及展示平台，提高航运经营数据等业务的可视化程度。建设决策支持系统，提升科学管理水平。构建综合经营分析系统，提供生产运营、投资、财务、安全和人力资源等多维分析和自助服务。加强数据质量、元数据和数据安全统一管理。

2.提升航运数据集成平台能力。完善优化数据中台、决策支持系统、综合经营分析系统，打通数据壁垒、进行功能扩充，满足各业务部门需求。搭建数据实验室平台，实践数据挖掘、机器学习。开展专项智能应用，提升扩展数据集市，新建投资、财务、采购等业务数据集市。扩展元数据、数据质量等数据管理功能。

3.加强智能航运应用。推动产业集群数据统一纳入数据中台，加强外部数据资源采集，拓展数据中台服务功能。优化数据实验室平台，建立深度学习框架与知识图谱，开展人工智能应用场景分析与建模。扩建数据自助服务平台，推动集团级数据资产自主应用。优化和扩展“团队智能管理”“智慧舆情”等专项智能应用。优化数据管理功能，加强数据全生命周期管理，推动数据自动化管理。研究构建航运指数体系。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，完成航运数据集成平台基础建设，初步实现数据管理和服务功能。航运业相关数据积累量达到60TB，建成不少于3个模型算法的算法库。

通过3—5年时间，航运数据集成平台功能进一步完善，系统进一步优化，应用成效显著。建成150个应用服务封装，企业用户数量超过300家，系统用户数量超过2000人。建成不少于6个模型算法的模型算法库，建成航运业行业指数体系。航运数据赋能服务航运高质量发展成效显著，

五、智能船舶发展应用

（一）试点单位。

中国远洋海运集团有限公司、上海船舶运输科学研究所。

（二）试点内容及实施路径。

1.船岸数据平台开发。建设船岸数据中心。推动智能航运数据可视化监管应用中心建设，开发应用营运能效优化管控、机舱设备健康运维辅助决策、船舶结构安全评估、发电机运行监管等数据应用系统。加强行业数据共享衔接，畅通船岸数据通道，提升海事监管、船舶安全等数据支撑能力。

2.企业智能船舶标准制定。建立智能船舶运营安全标准和评估体系。制定船舶智能化设备系统配套标准。搭建设计船舶智能化系统架构。研究制定集团智能船舶通信协议与接口、数据传输与交换等相关标准。

3.新技术集成应用。依托船舶自动识别系统、雷达及自组网系统，增强大型集装箱船舶态势感知能力，开展感知图像识别及安全保障功能验证。推进远海、近海智能避碰及自主航行测试。加强货物状态监控与优化配载研究应用。

4.智能化方案应用推广。完善新造船项目技术规格书，增加智能船舶符号，增设集成平台、智能机舱、智能航行与智能能效等功能。研究制定营运船舶技改方案，增设智能船舶集成平台、智能能效、智能机舱等功能模块。强化智能船体结构应力监测能力，加快在大型散货船、矿砂船、大型油轮、大型集装箱船等船型中推广应用。开展全船能效监测与优化控制，优化以机舱综合能效为中心的能源管理模块。

（三）预期成果。

通过1—2年时间，智能船舶应用水平初见成效，形成企业智能船舶相关标准，完成船岸数据中心建设，智能船舶运营数据共享水平有效增强，数据信息服务能力显著提升。

通过3—5年时间，智能船舶应用水平显著提升，智能船舶营运数据实现深度应用，海事监管、船舶安全、营运水平得到有效提升。智能化方案得到广泛推广和应用，建成不少于100艘标配智能船舶系统的智能化船队。

10. 人工智能与船舶制造

以下较好的专业可供选择：

1.航空航天类：航空宇航制造工程（直接对口，偏机械）、飞行器设计（偏力学）、航空宇航推进理论与工程（发动机、热力学）、载运工具运用工程（方向看院校和导师，如适航管理、可靠性、维修性等），航空航天类企业，一般为国企。

2.机械、力学类：所有机械类、力学类专业，包括机械设计、制造、汽车、船舶、工程力学、固体力学、流体力学等，现在纯机械力学出路一般，都要和人工智能相结合，比如智能制造，相关专业企业或互联网企业，国企、私企、外企皆有。

3.经济、金融、管理、法律：最好和本科专业结合起来，比如研究方向为知识产权、航空法、工业工程、供应链管理、航空产业经济等，考试难度低于工科但竞争激烈，工作去向比较广泛。