智能航運系統的發展現狀與趨勢

嚴新平，柳晨光

(1.武漢理工大學 智能交通系統研究中心，湖北 武漢 430063； 2.武漢理工大學 國家水運安全工程技術研究中心，湖北 武漢 430063； 3.武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

智能航運系統的發展現狀與趨勢

嚴新平1,2,3，柳晨光1,2,3

(1.武漢理工大學 智能交通系統研究中心，湖北 武漢 430063； 2.武漢理工大學 國家水運安全工程技術研究中心，湖北 武漢 430063； 3.武漢理工大學 能源與動力工程學院，湖北 武漢 430063)

智能航運系統是一種應用于水路環境的智能運輸系統。交通感知、通信、信息處理、人工智能等相關理論和技術的發展，以及航運信息化系統的不斷完善為智能航運的逐步實現提供了重要支撐。首先，分析了智能航運系統的功能和體系框架，綜述了智能航運涉及的關鍵技術，具體包括大數據技術、船聯網技術、云計算技術和智能航行技術；其次，從智能航道、智能港口、智能船舶和智慧海事等4個方面分別闡述了其發展現狀以及對智能航運發展的作用；描述了現有或正在研發的典型智能航運系統；最后，展望了未來智能航運系統的技術發展方向。

航運；智能系統；船聯網；智能航行；大數據；云計算；信息物理系統

航運(shipping)是指通過水路運輸來運送人或貨物的運輸方式。航運由于運量大、能耗小、成本低、環保等突出優點，在國際貿易和我國國民運輸中占有重要地位[1]。航運系統由3個最基本的要素——航道、船舶和港口，以及各種支持保障系統構成[1]。航運的發展必然是航運系統中各要素共同發展的結果，只有航運系統各要素有機地協調發展，整個航運系統才能真正得到可持續發展[2]。

智能運輸最早起源于陸上交通，后被引用到水上交通，從而產生了“智能航運”的概念。文獻[2]對智能航運系統(intelligent waterway transportation system)有如下定義：智能航運系統是在系統工程思想指導下，將先進的信息處理技術、通信技術、傳感器技術、控制技術、運籌學、人工智能等學科成果綜合運用于水上交通運輸管理體系，通過對各種運輸信息的實時采集、傳輸和處理，實現各種運輸情況的協調和處理，建立一種在大范圍內實時、準確、高效、全方位發揮作用的水上運輸綜合管理體系，從而使水路交通設施、信息資源得以充分利用，提高船舶航行效率和安全性，最終實現水路交通運輸服務社會化和管理智能化。智能航運的發展將會在以下幾方面產生重要意義：1)提高了航運運輸能力；2)由于運輸效率的提高和綠色技術的應用，能夠有效減少溫室氣體、污染物排放以及節約能源；3)提高了航運的安全性；4)隨著智能車輛、智能交通、人工智能的快速發展和物聯網體系的逐步完善，構建空、陸、水聯合的運輸體系成為可能，智能航運作為其中重要組成部分，其發展已刻不容緩。

1 智能航運系統的框架體系

1.1 智能航運系統功能分析

從1994年在巴黎召開的第一屆世界智能交通大會正式提出“智能運輸系統”概念開始，許多國家先后投入了巨大的人力物力來發展智能運輸系統，目前無人駕駛車、智能交通管理、船岸協同等方面的先進技術已被成功應用。智能航運系統相比于智能道路系統起步較晚，兩者在系統功能方面既有相似也有不同之處，智能航運系統主要功能總結如下：

1)能夠實現對航運過程中運輸網絡的運輸信息、與運輸相關的信息實時采集和分析；

2)能夠實現航運系統中航道、船舶、港口、船公司等不同對象間的信息實時與高效交換；

3)能夠應用人工智能等理論以及大數據等高新技術手段提高航運效率，降低運營成本以及降低風險；

4)能夠為智能航運系統用戶提供數據、決策、風險評估等服務；

5)能夠使航運系統涉及的船舶營運、航道服務和港口服務的配員減少。

隨著通信、感知、人工智能、自動化、船聯網、計算機、大數據、云計算等技術的快速發展，未來智能航運系統的功能將會更加豐富和完善。總體來說，新一代的智能航運系統將是一個龐大的具有非線性、不確定性、多樣化和混沌等特征的復雜系統，在實現各種功能的前提下也應保證系統的抗干擾性和魯棒性。

1.2 智能航運系統體系框架分析

文獻[1]定義，本文所指的體系框架是指確定并描述為實現用戶服務所需的系統組件、各組件的功能、組件之間及其與外部環境之間的關系和連接形式。智能航運系統作為一個復雜的大系統，是大量功能、技術、信息的集成，且系統內部通信復雜、數據結構各異，因此有必要設計一個體系框架以建立高效、靈活和安全可靠的智能航運系統。目前，關于智能航運系統體系架構的研究較少，且都以內河航運研究為主。何新華[1]將智能化引入內河航運中，提出了內河智能航運系統(shipping intelligent transportation system, SITS)集成體系總體結構，如圖1所示。此外，趙麗寧[2]提出了基于多Agent系統(multi-agent system, MAS)技術的適合長江環境的智能航運系統體系框架。

圖1 SITS集成體系總體結構[1]Fig.1 The structure of SITS

對于智能航運這一復雜的系統，其體系框架設計通常有基于結構化和面向對象兩種方法。結構化方法以功能的抽象與分解為主要手段，按功能之間的連線關系組織數據；面向對象方法首先確定對象或實體及其對象之間的關系，然后確定每個對象執行的功能，圍繞數據對象或實體組織功能，形成單一互聯的視圖[1]。面向對象方法借鑒了軟件工程開發系統的思路，但其可讀性不強，操作起來較難，因此結構化方法因具有可讀性強、操作簡便等優勢較適用于智能航運系統的體系框架設計。

2 智能航運系統的關鍵技術

2.1 大數據技術

隨著信息、通信技術的進步，建立覆蓋全球的航運數據中心已成為可能。目前，中國遠洋運輸集團等國際航運公司已實現在全球范圍內監控所屬船舶的營運狀態；我國內河船舶已在嘗試全程遠程監控船舶航行狀態、機艙設備狀態、駕駛員狀態等。歐洲內河信息服務(harmonized river information services, RIS)是歐洲為支持內河航運、交通管理、運輸管理以及多式聯運而提出的信息協同服務理念，為用戶提供了電子江圖、法律法規、船舶登記等靜態信息以及船舶位置、貨物信息、預計到達時間等動態信息[3]。文獻[4]利用船載自動識別系統(automatic identification system, AIS)收集的大數據來評估船舶在港區航行時船舶間的最優距離。只要航運系統在運行，就意味著每時每刻都在“生產”大量的數據，且這些數據都能通過計算機保存下來。

航運系統產生的數據滿足大數據具有的4個“V”特征，即Volume(體量浩大)、Variety(模態繁多)、Velocity(生成快速)和Value(價值巨大但密度低)。如何高效地挖掘這些數據，是智能航運系統當前需要解決的重要問題。目前，已有多種針對大數據的處理方法，大致可分為兩類：一是依靠機器的超強計算能力和人工智能，通過機器學習和數據挖掘等方式實現大數據分析；二是依靠人所具備的、機器并不擅長的認知能力，通過可視分析等方法實現大數據分析[5]。這兩種方式均適用于智能航運系統，現階段可視分析由于實現難度較低更為合適。通過對航運系統內大數據的處理和分析，至少可產生以下價值：1)通過分析某航段所有船舶的歷史軌跡，可為設立助航設施提供參考；2)通過統計一段時間內的歷史船舶交通流數據，找出交通流規律，實現水上交通的高效控制。

2.2 船聯網技術

“船聯網”是物聯網在航運領域的一種具體化發展形式，以航運管理精細化、行業服務全面化、出行體驗人性化為目的，以企業、船員、船舶、貨物為對象，覆蓋航道、船閘、橋梁、港口和碼頭，綜合運用物聯網技術實現人—船—貨信息互聯互通的智能航運信息服務網絡[6]。文獻[6]提出了一種融合物聯網核心技術，以數據為中心，實現人船互聯、船船互聯、船貨互聯及船岸互聯的內河智能航運信息綜合服務網絡，其結構如圖2。文獻[7]基于無線傳感網絡和物聯網等技術設計了內河信息管理系統。

圖2 內河智能航運信息綜合服務網絡結構[5]Fig.2 The network of inland-waterway intelligent shipping information service

船聯網的發展將大大促進航運信息服務水平的提升，典型的航運信息服務流程如圖3所示[8]。文獻[9]利用3G、RFID和ZigBee等無線技術構建了內河船舶管理系統，以提升內河船舶管理效率和服務質量；文獻[10]討論了如何利用物聯網技術實現內河航道流量統計、航道數據采集和應用位置服務；文獻[11]基于物聯網設計了一套智能化的船舶電子簽證管理系統，實現了不停船簽證；文獻[8]指出目前我國內河船聯網發展過程中存在航運信息服務標準體系不健全、標準內容重復交叉等問題。

圖3 典型航運信息服務流程Fig.3 Classical procedures for shipping information service

2.3 云計算技術

云計算是分布式計算、并行計算和網格計算的發展[12]。用戶可以在不了解提供服務的技術、知識和設備的情況下通過網絡獲取云計算提供的各種服務。實時、動態地分析智能航運系統中數以兆計的傳感設備在不同時間采集的海量信息，并對這些信息進行匯總、拆分、統計、備份，這需要具有彈性增長存儲資源和大規模并行計算能力的云計算作為支撐[13]。為了減少船舶事故的發生，文獻[14]提出了基于移動互聯設備、大數據、岸基站、傳感網絡構建了基于云平臺的智能船舶系統，云平臺在這個系統中起到了關鍵的數據存儲、計算和分享作用。智能航運的最終目的是為用戶提供更好的服務，云計算技術能夠避免用戶花費大量的時間、金錢和精力去構建平臺、分析數據，而只需要通過網絡瀏覽器等方式去獲取個性化服務[12]。航運管理部門和航運企業可以借助云計算平臺為客戶提供如船期查詢、電子訂艙、運價查詢、貨物跟蹤等服務。同時，云計算平臺能夠搜集航運相關的氣象、水文、交通流等各種信息，再結合船舶自身性能特點，最終實現船舶航線、配載、船期等的最優化設計。

云計算是基于軟件(software)、平臺(platform)和基礎設施(infrastructure)模型，為用戶提供服務的一種信息技術手段[12]。以航運為對象，云計算服務模型可總結為以下3種：1)SaaS(cloud software as a service，云應用服務)，是指航運部門或公司能夠直接應用航運云基礎設施中的已有應用資源；2)IaaS(cloud infrastructure as a service，云設施服務)，是指航運部門或公司能夠應用航運云基礎設施中的計算資源，節約了購買電腦、硬盤等硬件設備的費用；3)PaaS(cloud platform as a service，云平臺服務)，是指航運部門或公司能夠基于云基礎設施中的所有資源來開發自身的特定應用程序，比如基于電子海圖或航道圖平臺來開發地圖應用程序等[15]。

2.4 智能航行技術

計算機技術、傳感器技術、通信技術、信息技術的進步推動了船舶導航設備、自動化設備、環境感知設備的更新與升級，物聯網技術、信息物理系統和大數據技術的應用加快了船船、船岸之間信息交互的發展，這些都為船舶未來實現智能航行提供了重要的支持。智能航行系統利用通導設備自動地感知并獲取各種航行相關信息，能實時地接收岸基云服務平臺提供的各種信息，通過數據的運算與處理，使船舶能在開闊水域、狹窄水道、復雜環境下自動避碰，實現自主航行[16-17]。文獻[18]基于二維位置坐標和三維立體視覺傳感器提出了無人水面艇跟蹤目標船舶的導航方法，并取得了較好的實驗結果。文獻[19]認為自主航行船舶在與其他船舶或障礙物會遇時應保證其避碰行為與國際海上避碰規則(COLREGs)一致，并提出了基于視距和PID控制的自動避碰方法。

通常來說，智能航行系統由環境感知子系統、路徑自主規劃子系統和控制子系統組成。環境感知子系統利用X波段雷達、激光雷達、視覺傳感器、水深儀、AIS、電子航道圖等手段來感知船舶周圍環境障礙物(包括岸線、橋梁、島嶼、航標船、其他航行船舶等)信息，實時獲取船舶周圍障礙物的位置和速度。路徑規劃子系統根據船舶預設航線和船舶周圍環境障礙物信息，實時自主規劃出船舶的運動航線。3個子系統之間的關系如圖4所示。

圖4 智能航行3個子系統的相互關系Fig.4 The links among three subsystems of intelligent navigation systems

3 智能航運系統的發展現狀

智能航運系統涵蓋智能航道、智能港口、智能船舶和智慧海事等部分，以下分別介紹其最新進展。

3.1 智能航道

文獻[20]對智能航道有如下定義：智能航道是指在數字航道基礎上，利用智能傳感器、物聯網、自動控制、人工智能等技術，自動獲取航道系統要素信息，通過融合處理與深度挖掘，動態發布航道有關信息，實現航道規劃科學化、建養智能化、管理現代化，為航運企業運輸決策、船舶航行安全、海事監管、政府水上應急等提供全方位、實時、精確、便捷的服務。智能航道的發展對提升內河航運安全性及航行效率具有重要的促進意義。

歐盟早在20世紀90年代后期就提出了歐洲內河航運信息服務概念，其旨在統一和提升歐盟各國的內河航運服務水平，并為用戶提供了電子航道圖、法律法規、船舶登記等靜態信息以及船舶位置、貨物信息、預計到達時間等動態信息[5]。我國長江航道建設也正在從數字航道逐步向智能航道轉變。文獻[21]認為長江智能航道的關鍵技術體系包括航道變化監測與動態感知、航道智能融合與演變模擬和航道信息智能服務與綜合應用。這些技術或功能的實現離不開船聯網、大數據、云計算等理論和技術方法的支持。文獻[22]提出了長江智能航道全面感知概念設計，具體是在數字航道基礎上，利用智能傳感器、物聯網、自動控制、人工智能等技術，自動獲取航道系統要素信息，借助高空、水面、水下傳感設備，實現水位、氣象、助航設施、橋梁凈空等信息的動態采集，實時地為航道維護管理、船舶航行提供可靠的航道信息，如圖5[22]所示。

圖5 長江智能航道全面感知概念設計Fig.5 Comprehensive perception design for intelligent waterway of Yangtze River

3.2 智能港口

隨著全球經濟一體化的趨勢日漸明顯，港口日益成為全球綜合運輸網絡的神經中樞[23]。通常來說，港口發展可分為運輸中心、運輸與服務中心、國際物流中心和綠色供應鏈物流據點4個階段[24]。港口信息化、自動化的快速發展推動了港口智能化的步伐。智能港口是將互聯網技術(WEB)、全球定位系統(GPS)、移動通信技術(GMS)、無線通信技術(WAP)、地理信息系統(GIS)、無線射頻識別技術(RFID)、實時監控系統、自動化裝卸設備、物流搬運機器人等先進的信息技術和自動化技術綜合應用于整個港口物流作業、運輸服務及港口管理等各個方面，建立一種在港口服務范圍內全方位發揮作用的，實時、準確、高效、優質的港口物流服務體系[25]。比如，基于RFID的智能閘口系統能夠將集裝箱從堆場閘口擺放到指定位置的時間從原來的2 min縮減為30 s，且降低了放置錯誤的問題[26]。智能航口的發展一方面加快了航運過程中貨物的裝卸和周轉速度，另一方面也實現了對貨物的智能化管理。目前智能港口發展中涉及的關鍵技術主要包括[25]：1)智能化的貨物識別技術；2)實時監控與可視化技術；3)大型裝卸設備的智能化運行技術；4)自動引導車輛的智能化運行技術；5)港口工藝流程智能控制技術；6)港口通用設備智能化運行改造技術。

3.3 智能船舶

智能船舶是指利用傳感器、通信、物聯網、互聯網等技術手段，自動感知和獲得船舶自身、海洋環境、物流、港口等方面的信息和數據，并基于計算機技術、自動控制技術和大數據處理和分析技術，在船舶航行、管理、維護保養、貨物運輸等方面實現智能化運行的船舶，以使船舶更加安全、更加環保、更加經濟和更加可靠[16]。中國船級社基于國內外智能船舶的應用經驗和未來船舶智能化的發展方向于2015年制定了《智能船舶規范》，將智能船舶劃分為智能航行、智能船體、智能機艙、智能能效管理、智能貨物管理和智能集成平臺等六大功能模塊[16]。

綜合船橋系統(integrated bridge system, IBS)的快速發展為實現智能船舶提供了必要的理論和技術支持。IBS具有完善的導航、駕控、避碰、信息集中顯示、報警監控、通信、岸站支持、航行管理和控制自動化等多種功能，便于駕駛員及岸基人員的觀測和操縱，同時將各設備的信息進行優化處理，從而使綜合船橋系統比各設備單獨使用時在保障船舶安全航行和降低人員成本方面發揮更大的作用[27]。新一代IBS應至少具備以下特性：1)先進的體系架構，可考慮應用CPS架構；2)強大的系統集成能力，融合不同設備間的信息；3)最優航線設計能力；4)精確和可靠的航跡控制技術；5)多目標避碰輔助決策系統；6)雷達、電子海圖、AIS間的融合處理[28]。全球最大的船舶設備供應商之一的英國羅爾斯·羅伊斯公司已經開展了無人駕駛貨船項目的研究，預計10年內將有第一艘無人駕駛貨船投入使用[29]。其提出的智能航行框架包括遠程控制、設備環境監控、決策支持、優化操作、船舶自動化等功能模塊，如圖6[30]。

圖6 智能航行框架Fig.6 The architecture of intelligent navigation

3.4 智慧海事

海事監管對提高航運效率具有重要的意義。智慧海事監管是用信息化的手段全面打造海事監管的新格局，在海事監管領域全面深入地利用信息技術，開發利用監管資源，促進安全信息的整合和共享，提高海事監管的質量和效能[31]。智慧海事監管的核心是信息化，具體是利用AIS、閉路監控電視(CCTV)、射頻識別(RFID)、船舶遠程識別與跟蹤(LRIT)、船舶交通服務(VTS)等系統，以及大數據、船聯網和云計算技術手段，實現對航運船舶的遠程、實時、全程監管與服務。

近年來，國內外學者在智能海事相關的架構設計、智能決策等方面做了大量的研究工作。文獻[31]提出了一種基于面向服務的體系結構(SOA)的分布式“智慧海事云”架構；針對VTS系統交管雷達對船舶目標自動識別問題；文獻[32]提出了一種改進的模糊C-Mean方法來實現雷達自動雷達標繪儀(ARPA)目標的自動提取，有效降低了人工識別船舶目標的難度；文獻[33]基于天氣信息系統構建了一種海事智能管理工作站，既能夠為船舶交通管理者提供決策支持，也能夠為船舶本身提供服務；文獻[34]為提高船舶交通管理的安全性，提出利用人工神經網絡機理同時監控多條船舶的狀態，并將獲取的信息與現有的船舶交通管理和信息系統(vessel traffic monitoring and information systems, VTMISs)進行融合，同時還提出利用擴展卡爾曼濾波實現單條船舶狀態軌跡的預測；文獻[35]基于模糊推理系統研發一種智能化的實時多船避碰風險評估系統，保障船舶航行安全。

4 典型智能航運系統

目前智能航運系統仍處于發展和完善階段，以鹿特丹港和新一代智能船舶為例介紹已有智能航運系統的現狀。

4.1 世界領先港口——鹿特丹港

鹿特丹港位于萊茵河與馬斯河河口，是歐洲最大也是全球最先進的港口，被譽為“歐洲門戶”[36]。作為首個使用自動引導車(automated guided vehicles, AGV)和首個建成全自動化集裝箱碼頭的港口，鹿特丹港除了巨大的吞吐量外，更讓人熟知的是其對先進運營理念和技術的不斷追求。以下簡要從自動引導車和聯運系統來分析鹿特丹港的先進性。

1)自動引導車

碼頭AGV是一種用于船舶與堆場之間運輸集裝箱的交通工具，是實現全自動集裝箱碼頭的關鍵裝備[37]。AGV經歷了卡車、柴油-液壓車、油電混合車的發展后，鹿特丹港在2013年就開始應用無人電池-電力AGV，該AGV首次將集裝箱的運輸和存放過程分離，并能將集裝箱在碼頭的處理效率提升約50%，同時還具有零排放、噪聲小的優點[38]。鹿特丹港混合動力和電池-電力AGV原型如圖7。

2)聯運系統

鹿特丹港具有發達的聯合運輸網絡(intermodal transportation，簡稱聯運)，包括內河、道路、近海、管道運輸等，這使得鹿特丹港能夠將貨物在24 h內運輸到歐洲各個重要的目的地[39]。聯運系統最重要的特點是能夠充分發揮每個運輸方式的優勢，從宏觀(交通擁堵、排放等)和微觀(某一貨物達到時間等)兩個層面綜合考慮，最終設計一個最優的運輸方案。鹿特丹港充分發揮了聯運系統的優勢，在提高運輸效率的同時還節約了能源、降低了排放。

圖7 鹿特丹港混合動力AGV和電池-電力AGV原型Fig.7 Prototypes of hybrid and battery-electric AGV in port of rotterdam

4.2 新一代智能船舶

羅爾斯·羅伊斯(Rolls Royce)公司致力于研發具有無人駕駛和全球航行能力的新一代商用智能船舶，能夠有效提高運營效率、降低成本、減少排放甚至降低風險。新一代智能船舶或許是航運業歷史上的一次重要變革，已經引起了全世界廣泛的關注[40]。

2015年，羅爾斯·羅伊斯公司聯合芬蘭船舶設計公司Deltamarin、國際海事衛星組織、芬蘭圖爾庫大學等近10家機構共同承擔了由芬蘭政府資助的AAWA(advanced autonomous waterborne applications)項目，旨在為實現新一代智能船舶提供前期設計方案以及開展關鍵技術研究。AAWA項目共分為3個階段：第1階段(2015年)為概念設計階段；第2階段(2016—2017年)為關鍵解決方案和關鍵技術研究階段；第3階段(2018年)為驗證階段[41]。目前公開的資料顯示，該項目涉及的研究包括：1)遠程操控技術；2)離港解纜和機動操控技術；3)開闊水域操控技術；4)自主航行技術；5)態勢感知技術；6)遠程通信技術；7)遠程和自主航行合法性；8)自主航行的安全性保障；9)對航運業格局的影響。

該項目提出的自主導航流程和結構分別如圖8a)和8b)所示。該項目是從經濟、社會、法律、管理、技術等多個方面來探討智能船舶的可行性方案，對下一代智能船舶的實現提供了重要參考和支持。

(a) 自主導航流程

(b)自主導航結構圖8 自主導航系統原理Fig.8 The autonomous navigation system (ANS) principle

5 智能航運系統的技術展望

經過對智能航運系統涉及的關鍵技術和發展現狀的分析可知，當前航運正處于自動化、信息化時代向智能化時代過渡的階段。隨著船聯網的建設不斷完善以及云計算、大數據在航運領域的逐步應用，構建智能化的航運系統已經成為了未來幾年、十幾年內可能實現的目標。從谷歌圍棋機器人AlphaGo能夠戰勝最頂尖圍棋棋手的結果來看，在某些方面目前機器智能水平已經能夠達到甚至超過人類。對于航運系統也是如此，隨著計算機、通信、傳感技術的飛速發展，人工智能算法尤其是人工神經網絡算法的逐步完善，以及大數據分析、云計算平臺的成功應用，使得未來的航運系統對人的依賴越來越少，船舶交通管理的效率越來越高。

從2011年提出“工業4.0”以來，智能制造迅速成為了工業界未來重要的發展方向，我國也于2015年發布了《中國制造2025》，旨在加快中國向制造強國邁進。作為航運大國，中國航運工業也應盡快進入智能時代。在技術層面，除了船聯網、大數據、云計算外，信息物理系統(cyber-physical systems, CPS)、無人化技術在智能航運系統中將起到至關重要的作用。

5.1 CPS

CPS是一種計算進程與物理進程的集成和相互影響的復雜系統，即通過嵌入式計算機和網絡實現對物理進程的檢測和控制，并通過反饋循環實現物理進程對計算進程影響的系統[42]。CPS不同于傳統的有關計算系統和物理系統的觀念，其將信息世界(cyber space)與物理世界(physical world)通過自主適應、反饋閉環控制方式緊密地結合起來，具有實時、安全、可靠、高性能等特點。CPS是當今最前沿的交叉研究領域之一，被認為是計算機信息處理技術史上的下一次信息浪潮，將會改變人與顯示物理世界之間的交互方式[43]。目前CPS在交通領域尤其是船舶交通領域的研究還多處于探索階段。借鑒文獻[44]對道路交通信息物理系統(T-CPS)設計的架構，提出水路交通信息物理系統架構，如圖9。

圖9 水路交通信息物理系統架構Fig.9 CPS Structure of waterway transportation

5.2 無人駕駛技術

無人機、無人車和無人水下航行器的成功應用和推廣使載運工具無人化技術在航運系統的應用受到了很大的關注。無人船(unmanned surface vessels, USVs)和自動引導車是航運系統中具有代表性的無人駕駛運輸工具。如能實現船舶的無人駕駛，將會有效降低航運的人工成本，降低人為因素帶來的事故風險，以及提升船舶運輸能力(將原有船員生活空間用來裝載貨物)等[45]。在港口集裝箱搬運時，AGV能夠在港口不同的碼頭間按照預設的路徑自動駕駛，使貨物托運過程能夠完全在無人化的情況下進行，提升了裝卸貨的效率。考慮到當前AGV主要在地面行駛的局限性，文獻[46]還提出了基于水面AGV的自動路徑跟蹤控制方法。

無人駕駛可認為是未來智能航行的一種表現形式。目前還未有成熟的船舶無人駕駛技術能夠應用于航運船舶，尤其是針對遠洋航線的貨船，因為這對無人駕駛的可靠性、安全性、自動避碰性能要求較高。此外，USV的航行合法性也是限制其在航運中實際應用的重要障礙，目前國際海事組織還未出臺針對USV航行的規則。但是，目前針對小型艇的無人駕駛研究較多，尤其是美國、以色列等軍事強國以及英國、德國、法國等海洋強國，文獻[45]對國內外無人艇的相關研究作了較為詳細的介紹和分析。

6 結束語

航運系統是一個較為復雜和龐大的運輸系統，航運系統智能化是提升航運系統效率、安全和節能環保的必然選擇。限于篇幅本文很難從各個方面完整概述智能航運系統涉及的各個方面，僅從體系結構、研究現狀、關鍵技術等方面對當前智能航運作了簡要的闡述和分析，以鹿特丹港和新一代智能船舶作為示例描述了智能航運系統的特點，最后展望了未來智能航運的發展趨勢，并將CPS和無人駕駛技術作為未來智能航運發展重要的技術趨勢。

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嚴新平，男，1959年生，交通運輸工程學科首席教授，博士生導師。中國交通運輸協會常務理事，教育部科技委能源與交通學部副主任，中國人工智能學會常務理事、中國人工智能學會智能交通專業委員會主任。主要研究方向為船舶機械運用工程、水運智能化及運輸安全。

柳晨光，男，1988年生，博士研究生，主要研究方向為船舶智能化和船舶智能運動控制。

Review and prospect for intelligent waterway transportation system

YAN Xinping1,2,3, LIU Chenguang1,2,3

(1. Intelligent Transport System Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; 2. National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; 3. School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

An intelligent waterway transportation system, i.e., a system used for intelligent waterway transportation, has been rapidly developed in recent years because technologies and theories related to the system, namely, transportation perception, communication, data processing, artificial intelligence, and information systems, have matured. In this paper, first, the main functions and architecture of the system were analyzed. Second, the state of the art technologies related to the system, e.g., big data, internet of vessels, cloud computing and intelligent navigation, were introduced. Third, components comprising the system, i.e., intelligent waterway, intelligent port, intelligent ship and intelligent maritime, were analyzed. Fourth, several representative intelligent waterway systems were presented. Finally, the future technology development of the system was forecasted.

shipping; intelligent system; internet of vessels; intelligent navigation; big data; cloud computing; cyber-physical system

10.11992/tis.201605007

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170111.1705.032.html

2016-05-10.

國家科技支撐計劃(2015BAG20B05).

嚴新平. E-mail：xpyan@whut.edu.cn.

TP18，U6

A

1673-4785(2016)06-0807-11

嚴新平，柳晨光. 智能航運系統的發展現狀與趨勢[J]. 智能系統學報， 2016, 11(6): 807-817.

英文引用格式：YAN Xinping, LIU Chenguang. Review and prospect for intelligent waterway transportation system[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2016, 11(6): 807-817.