1. 航运企业如何以国际航运需求弹性为依据进行经营决策?

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. 论述航运企业经营风险控制策略

cfr贸易术语是cost and freight成本加运费的英文缩写，它的风险主要在于国际海运费的波动。知道了风险，那么对策就是要解决国际海运费的非理性波动，我们可以与船公司签订一个长期的运输合同，在运费处于相对低位的时候锁定一个双方同意的费率，那么在这个时段内，即使运费的费率上涨，船公司也不能要求涨价，这样就最大程度地降低了运费部分的风险

3. 航运政策制定考虑的因素

安全因素：海洋运输，最重要的是船只的安全，因此决定选择哪条航线，首先就要考虑航线的安全因素。

港口因素：在选择航线的时候，还需要考虑港口的相关情况，主要是从港口的装卸货速度、港口停泊条件、气候条件和交通便利程度等多个方面进行综合考虑。

政策因素：货物运输最主要的还是要盈利，因此，政策的变动往往也会影响到海运航线的选择，比如说一些国家的相关经济政策、航运政策、以及国际关系的变化等。

4. 航运市场体系中的基本市场

        港口航运需求是全球经济贸易的派生需求，航运市场的发展与全球经济和贸易的发展息息相关。因此，港口航运周期与经济周期密切相关，或者可以说，在全球航运发展史中，剔除一些不可预测的历史事件影响因素，航运周期实际是全球经济周期在航运市场上的反映。

       但是，航运市场的供给又具有自身的特征，比如，沉淀成本大、船舶建造周期长等，从而导致航运市场船舶供给的价格弹性较弱，根据经济学对经济周期阶段划分，航运周期可分为复苏、繁荣、衰退、萧条4个阶段。根据周期的长短分类，航运周期还可以分为短周期、中周期和长周期3个主要的类型。

5. 国际航运的经营方式

远洋运输业务以经营国际航线运输业务为主,与沿海运输 相比,远洋运输船舶往往吨位较大,常在万吨以上,如货轮、集 装箱船等。

远洋运输(ocean shipping)是使用船舶跨越大洋的运输。对中国籍船舶而言，批准其进行远洋运输，即确定其运输航线，意味着该船舶为进出境船舶。参与远洋运输即是行走国际航线。它是海洋运输的一种，也是整个运输业的组成部分。若从地理概念理解，远洋运输是指以船舶为工具，从事跨越海洋运送货物和旅客的运输。然而，从运输业务的关系来理解，远洋运输则是指以船舶为工具，从事本国港口与外国港口之间或者完全从事外国港口之间的货物和旅客的运输，即国与国之间的海洋运输，或者称为国际航运(international shipping)。

6. 影响航运需求的因素

①气候：降水影响水量，决定河道的宽度、河流水位；气温影响冰期，河流是否四季通航；

②地形：落差大小，有无礁石，决定水流是否平稳，主要出于对航行安全的考虑；

③通航里程的长短；

河流流域的社会经济条件：人口,经济发展水平,区域内联系状况,运量大小

总之，江阔水深，水流平稳，通航里程长是河流航运的有利条件。

7. 国际航运需求特点及影响因素

航运运价水平的变动受许多因素影响，这些因素主要包括以下几类：

1.运输成本：影响海上运输成本的因索较多，结构复杂。一般认为应包括购买船舶的实际成本、船舶的营运成本以及船舶为从事特定航次的运输所发生的费用等。

2.航运市场结构：航运市场结构是影响海运运价的主要因素之一。不同的市场结构对运价产生不同的影响。班轮运输市场曾是寡头垄断的市场，市场运价长期由班轮公会所垄断。现在班轮公会内部控制力已明显削弱，再加上集装箱运输的普遍开展，这种市场已走向消亡。

3.承运的货物种类：货物种类、数量也是影响航运运价水平的重要因素。不同货类具有不同的性质与特点，从而影响船舶载重量和舱容的利用，因从运价标准也就不同。另外，货物装卸的特殊要求，货物受损的难易程度也会在运价中得到反映。

4.航线和港口状况：不同的航线有着不同的航行条件，对船舶运输成本影响也就不同。航线距离、气象条件、安全性等也会在运价中得到反映。对海运运价构成影响的港口条件包括港口的装卸费率、港口使费、港口装卸设备、泊位条件、装卸效率、管理水平、拥挤程度以及安全性等。

8. 影响航运需求的主要因素

虽然亚马逊河的航运条件非常好，但实际上亚马逊河的航运价值并不高。之所以会如此，是因为亚马逊河周围是热带雨林地区，环境非常恶劣，荒野求生达人喜欢来此探险，可想而知这里的环境对人类是多么糟糕。由于环境恶劣，所以这里人烟稀少，经济并不发达，没有那么多的货物需要亚马逊河来运输。

从通航条件来看，亚马逊河的通航条件非常好。首先是它的整个地形非常平缓，没有较高的落差，能够允许船只通行。

其次，亚马逊河的河宽水深，其中主河道的宽度在1.5千米-12千米不等，河流入海口处更宽，水深平均45米，海船可以直接上溯到河流上游的秘鲁伊基托斯。

再者，亚马逊拥有15000多条支流，流域面积高达700万平方公里，其中许多支流的宽度和深度也足够满足航运需求，如此优秀的内河航运条件世界罕见。

9. 航运需求的定义

航运条件:

1.河网密布，纵横交错；

2.地处亚热带季风气候，降水多，水量大；

3.河流水量大，水能丰富；

4。干流横贯东西，支流遍布南北，形成河网。

航运价值：

1.水量大，水流平稳，航运条件优越；

2.长江沿岸经济发达的地区,经济发达,运输量大；

3.和纵列分布的铁路网互补,减轻铁路运输压力；

4.长江三角洲经济发达的地区,沿海地区,航运需求大。

10. 简述国际航运市场体系

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。