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當前，造船行業正在步入一個大變革的時代，船舶向高技術含量、高附加值方向發展已成為共識。然而，智能船舶的概念并不是簡單的數據堆積和處理，也不是傳統的買賣關系的固有盈利模式，而是新的工業變革，這需要新觀念、新模式、新價值的創造。

有專家認為，智能船舶的關鍵就在于分析、決策、以及成長，即能在大量信息中，將相關的數據融會貫通，然后進行綜合的評估與分析，這就需要船舶具備高水準的數據分析系統，進而做出最合適的決策并進行船上系統的操作以管理推進、導航及其他系統，且隨著收集數據量的增加，系統功能會隨之增強。

會“思考”的智能船

在大數據時代背景下，船舶智能化已經成為當今船舶制造與航運領域發展的必然趨勢。在海洋強國的使命號召下，智能船舶的發展亦是大勢所趨，是搶占未來船舶工業的制高點。

據悉，中船集團已明確了以大數據為基礎的產業轉型5S工程，即面向“Sea-海洋，Ship-船舶，System-系統，Smart-智能，Service-服務”的船舶運營智能服務體系。它可以告訴船怎么走最省油，怎么可以獲知運行之外的物流與安全信息服務等。

從長遠來看，智能船舶并非只是船舶建造工藝的智能化，而是一個完整的智能系統，它是以智能服務中心建設帶動的全產業鏈智能體系，涉及船舶設計、生產、制造、使用、維護、售后、物流等各個環節。智能船舶建立起了一個更全面的生產關系，從設計到最后的服務融合成一個產業聯盟。廣泛的數據關聯也為用戶提供服務的更多價值的評估預測。

這樣的性能無異于讓船“學會思考”。據中國船舶工業系統工程研究院院長張宏軍透露，智能船舶的“思考能力”，能讓機器分擔船員50%的工作，它能隨時監控船員操作，持續評估零件狀態。

“大部分船舶事故來自誤操作，智能船有望將事故率降低70%；假使能預知零件故障，就能提前訂好備件，送往船即將停靠的碼頭，這可將船舶可用時間增加10%。除了‘自省’，智能船還會‘學習’。整個項目將在岸上建立數據中心，把天氣、油價、運價等動態信息導入經濟模型；遠程獲取這些知識后，智能船就能選擇最合理的航速、航線。”張宏軍表示。

不過，智能船舶的要想引領船舶業新風潮，還需經過實踐的檢驗。在去年的希臘海事展上，DNV GL海事業務首席執行官石萬勝提出，全球航運業為了改進運營安全性和提升效率，面臨著越來越多的運用各種智能系統所帶來的挑戰。為適應這一變化，海事業需要采取更多不同的測試和認證方法，以確保智能船舶的安全和可靠性，同時保有相對的競爭優勢。

石萬勝認為：“我們必須繼續建立相應的機制，以確保這些信息化技術的安全性和可靠性。軟件系統已經成為影響船舶安全的一個重要因素，但是由于軟件的模塊化和多元特性，在安裝和運營之前通常不易測試。”

為此，DNV GL已經在其船級規范里引入了對軟件系統認證的要求，并已收購了一家主要在海事和海洋工程業從事“軟件在環測試（HIL）”的企業，從而在軟件和系統測試領域為客戶提供更寬廣的平臺。

事實上，不止是技術革新，運用大數據進行船舶“工業4.0”的實踐除了技術本身需要進一步突破，可能更重要的是建立以數據為導向的全新的商業模式。