进入21世纪以来，我国船舶行业深耕智能船舶领域，“大智号”“凯征号”等智能船舶先后完成交付。现阶段，我国智能船舶的智能性主要体现在数据分析和信息采集方而，而在自动航行、自动靠泊，自动维修方而还未实现智能化，仍需按照要求配备足够的船员，平台规划和模块验证方而依旧PJ}待研究。在工业4.0的大背景下，随着工业物联网、智能感知等技术的飞速发展，我国智能船舶朝着数字化、绿色化、商业化的趋势不断深入发展。
数字化程度不断加深
船舶的数字化是智能船舶实现智能化管理和控制的基础。通过全船数字化，可以打通智能船舶内部运
行环节，完善与外部环境的数据交互，将船舶整体拟化为抽象的数据节点。船舶数字化有助于拓展船舶的
业务范围，从过去单一的设计与建造，转变为船舶全生命周期的服务和管理。无论是设计院，还是船东、
船厂都可以在船舶生命周期内进行设计优化、制造优化、设备管理维护等。并且，通过船舶数字化带来的数据互通，各方可以对整个生命周期中船舶的运行数据进行分析与判断，构建集流程监管、智能化运维、陆运海运于一体的先进物流管理体系，提升航运的整体效率。
商业运营模式的升级也带动了船舶行业人员角色的转换。随着船舶智能化程度的提升，对船员主观判
断依赖的降低，船员的需求量也会相应减少。同时，岸基控制中心的配备，意味着传统船舶运营人员的岗
位和责任的重大转变。在人才储备方而，智能船舶是对船舶行业的一次人才洗牌，对新型船舶人才在全方
位、全过程、全领域都提出了更高层次的需求。传统服务型的船员可能会逐渐减少直至完全消失，船舶行
业未来更需要具备操作和管理智能船舶系统能力的人员。而智能船舶产业链的后备技术支持，则需要跨学
科的高层次人才，包括计算机、数据分析、工程管理等行业人才。
智能船舶也对船舶设计提出了相应的数字化要求，包括船体结构的三维仿真与数字化舱室，基于特征造型的模型优化等。在具体的设计过程中，智能船舶将数字化描述与三维设计相结合，对船舶数字模型
进行研究，而向对象建立模块化模型，形成完全由参数驱动，储存对象为船舶的三维几何实体。总体设计
原则中充分考虑船舶特征信息，以船体曲而模型为约束，实现新型智能船舶船型设计。
早期应用于智能船舶的数字化技术工艺，也在工业4.0期间发生了显著的进步。如物联网(IoT)技术已经从早期的3层架构发展为包括商业层、应用层、中间层、网络层和感知层的复杂结构体系[f 1'-l。如表I所示，无线通信技术百花齐放，涌现出一批包括LoRa, Z-wave, Zi沙ee, LR-WPAN等新兴无线通信手段，可以满足智能船舶不同数据量和数据范围的使用需求。而多元异构数据融合技术的进步，更是实现了不同类型数据的融合，智能船舶上的各类传感器的互联互通有了物理基础。这一系列的数字化技术革命也必将导致智能船舶技术设计的更新迭代。
基于能效管理的减碳排放
传统航运业属于废气排放比较严重的行业，需要通过限制船舶排放温室气体、硫氧化物、氮氧化物和
颗粒物等来保护大气环境，减少对大气和海洋环境的负而影响。2015年年末，全球主要国家在巴黎气候变化大会上通过了《巴黎协定》。2018年初，国际海事组织工MO颁布了航运业的“温室气体减排战略”。全球对减碳排放提出了新的目标，碳中和概念下的绿色可持续发展刻不容缓。
相关研究表明，内燃机短期内不会被完全取代，但是可以使用如氨气、生物甲醇、燃料电池等环境友
好型燃料，为“碳中和”做出贡献yak。除了使用燃料电池等易于管理和控制的新能源之外，智能船舶率先通过制定船舶能效管理计划来限制碳排放量，并设置能效管理指数。在船舶运行过程中，智能船舶充分利用配置的智能传感设备，监测能耗设备运行状态和周边环境变化，提高能耗设备效率和燃料利用率，对航线进行优化，最大程度地提升船舶的减碳排放能力，实现绿色节能的目标。
商业运营模式升级
目前，船舶市场的定制化需求越来越高。因此，智能船舶逐步向定制化、规模化、管理精细化发展，
以市场为导向，充分服务于船东等利益相关方，形成有高价值的附加产业联盟，构建全生命周期的智能船
舶产业链。
新的商业运营模式从智能船舶船队管理出发，具体包括营运能效管理、船体性能监测、设备状态监测、故障诊断、辅助避碰技术、货物管理、数据轻量化等。船舶岸基服务则是以岸基控制中心为载体，以船岸一体化功能为基础，而向智能船舶提供运营支持。目前，智能船舶岸基控制中心可以提供包括可视化业务数据分析，基于营运数据的船队能效管理，智能船舶船队绩效评估等新的商业服务。
商业运营模式的升级也带动了船舶行业人员角色的转换。随着船舶智能化程度的提升，对船员主观判
断依赖的降低，船员的需求量也会相应减少。同时，岸基控制中心的配备，意味着传统船舶运营人员的岗
位和责任的重大转变。在人才储备方而，智能船舶是对船舶行业的一次人才洗牌，对新型船舶人才在全方
位、全过程、全领域都提出了更高层次的需求。传统服务型的船员可能会逐渐减少直至完全消失，船舶行
业未来更需要具备操作和管理智能船舶系统能力的人员。而智能船舶产业链的后备技术支持，则需要跨学
科的高层次人才，包括计算机、数据分析、工程管理等行业人才。
