隨著社會的發展，船舶工業轉變成了航運鏈上的服務業，這是概念上的根本轉變，需重新界定行業邊界。

中國船舶工業歷史發展階段（1949年后）

◆ 1949-1978

◎從前蘇聯引進軍船建造，以快艇、護衛艦、驅逐艦等中小型船舶為主，船長不超過150m，鮮有涉及遠洋船舶，錯過了國際20世紀70年代第一波船舶大型化發展（油船/散貨船/集裝箱船成為型號）的機遇。

◎沿海、內河船自行設計，DWT不超過10000噸。

◆ 1978-2019

◎1978-2000，開始了民用船舶發展，但是僅限于造小型散貨船（DWT≤35000）。

◎2001-2019，抓住了國際上第二波船舶大型化的機遇，中國在IACS CSR技術、超大型船舶開發（22000-25000TEU集裝箱船、500000噸級系列礦砂船）方面能力迅速提升,自2009年開始，在手持訂單量、年訂單量、年交船量（按照CGT）連續10年世界第一（僅在2018年年訂單量被韓國超過），并且促進了軍船建造技術的發展。

發展中的轉變

◆ 需求的轉變

☆ 不毀滅地球（保護自然生態）——GHG已經成了全球關注的特大問題——由此衍生出IMO的一系列問題解決方案（EEDI、EEOI、SEEMP、MRV、E-Nav、MiniPowerLimit）

☆ 雙殼油船要求的法定化、促進船舶規范的國際一致性、節能減排促進船型阻力、耐波性（波浪失速）水動力的發展、節能方法的井噴、可再生能源的利用、海洋能的利用、ECA對航線的全面覆蓋。

☆ 部分滿足幸福——供給側產能的提供——郵輪經濟極大發展、IMO公約由船舶延伸到港口。

☆ 追求人體潛能——IMO自動駕駛技術（MASS）發展、半機械人技術應用于航運（船長將在陸上指揮）。

◆ 思維的轉變

☆ 人為因素方面——克服傳統守舊的思維

固定型思維：推崇傳統的安全區（成功）概念不越雷池一步

成長型思維：失敗為成功之母

☆ 工程應用方面——技術政策、技術路線、技術標準、技術成熟度

☆ 經濟性方面——壽命、浴盆曲線與可靠度、材料

☆ 智能技術方面——智能（自動化）技術及融入船舶CPS（Cyber Physical System）系統

未來20年，應關注哪些核心技術方向？

未來一段時間，中國船舶工業發展的核心技術方向是什么？我們應如何應對新挑戰？近日，中國造船工程學會首席專家、中國船級社原副總工程師陳映秋教授在武漢出席船海高端論壇時給出了答案。

他表示，在未來相當長的一段時期內（20年）需要關注船舶理論的演變、節能減排、船舶能源的變化、以及質量提升和由此產生的技術上的挑戰與戰略布局。具體可細分為以下幾個方面：

◇ 在未來20年內，建立智能船舶/海洋工程結構的安全體系

◇ 航運新能源——國內航運標準逐步高于國際

◇ 超大型浮體結構的水彈性計算及其安全標準（例如為郵輪母港服務的多種結構）

◇ 材料基因組方法中的計算材料模型與本構關系，在微觀、介觀與宏觀三相理論中，船舶理論著重應用到介觀-宏觀層面

◇ 建立船舶/海洋工程結構的全壽命健康監測理論體系（應力工程理論的發展）

◇ 傳統的“水動力、強度、振動噪聲”的內容（由于船舶大型化）正在發生劇烈變化——水彈性問題引入應用

◇ 用風險設計（Risk-based Design，RBD）技術探索極地船舶的強度與安全體系

未來的首要任務

數據顯示，2017年事故統計中的人為因素超過80%，相較于20年前1997年（80%），并沒有因為技術進步而有所改善。因此，人工智能的發展應用將是上述核心技術方向中的重中之重，應給予優先、重點關注。會上，陳映秋教授也重點介紹了人工智能方面的內容及未來挑戰，并給出了應對措施。

目前仍存在較難克服的短板：

1) 智能船舶技術（體系）核心發展仍需付出巨大努力

技術市場的培育發展

需求市場（與車輛的智能技術應用背景差異性大）

技術應用需要突破（處于初期——“三無一大”——無公約、無標準、無實踐；投資大）

安全底線

 自主駕駛技術

感知技術與設備

碰撞模型與技術參數選擇

數據處理與分類技術

機器深度學習-神經網絡系統、算法與決策

執行系統與糾錯反饋

芯片（集成傳感器）技術

試驗驗證技術

安全體系建立

2)安全標準（需要政府監管與立法）的關鍵因素

 系統故障隔離（與傳統計算機的單片工作區不同）

與人活動隔離

 設備冗余（如感知系統的套數）要求且與控制軟件分離

 可接受風險標準（社會心理接受程度為同行業/同類設備（人控技術）的安全水平2倍）——定義之為人類安全系數X.0（HSF）。船舶領域完全空白，需要加速進行分船型人為因素研究。

隨著“人工智能”時代的來臨，人類開始思考，如何才能更好地適應新時代的發展，并獲得持久生存能力。牛津大學關于2033年人工智能在18個崗位中替代率的報告顯示，船員替代率達83%，行業平均替代率為47%。人工智能可以取代工作的特性可分為：

重復的工作(Repeating tasks)

依賴經驗的工作(Rule-based experiences)

反應快的工作(Responsiveness orientated)

由此可見，技術發展過程中適配性（成熟度）是核心問題，那么，如何才能獲得持久的生存能力呢？

獲得持久生存能力的“5S”策略

 Stepping up（超越）——建立全局視野，掌握計算機（AI）難以決策的體系。

 Stepping Aside（避讓）——針對不以計算機（AI）作為決策的業務上。

 Stepping in（參與）——參與計算機（AI）的決策過程并改進它們（核心）。

 Stepping Narrowly（專精）——計算機（AI）做決策不合算的領域。

 Stepping Forward（開創）——開發計算機（AI）所需的決策所需的工具。

船舶自主駕駛技術發展是一個全球范圍的國際性工作，存在政治地緣、技術、利益、互聯網、數據管理政策的交叉，形成決議的過程復雜而漫長，不可能急于求成，安全標準是人類繞不過的障礙，需要以“科學家——政治家——企業家”模式接力循環完成。0