随着社会的发展，船舶工业转变成了航运链上的服务业，这是概念上的根本转变，需重新界定行业边界。

中国船舶工业历史发展阶段（1949年后）

◆ 1949-1978

◎从前苏联引进军船建造，以快艇、护卫舰、驱逐舰等中小型船舶为主，船长不超过150m，鲜有涉及远洋船舶，错过了国际20世纪70年代第一波船舶大型化发展（油船/散货船/集装箱船成为型号）的机遇。

◎沿海、内河船自行设计，DWT不超过10000吨。

◆ 1978-2019

◎1978-2000，开始了民用船舶发展，但是仅限于造小型散货船（DWT≤35000）。

◎2001-2019，抓住了国际上第二波船舶大型化的机遇，中国在IACS CSR技术、超大型船舶开发（22000-25000TEU集装箱船、500000吨级系列矿砂船）方面能力迅速提升,自2009年开始，在手持订单量、年订单量、年交船量（按照CGT）连续10年世界第一（仅在2018年年订单量被韩国超过），并且促进了军船建造技术的发展。

发展中的转变

◆ 需求的转变

☆ 不毁灭地球（保护自然生态）——GHG已经成了全球关注的特大问题——由此衍生出IMO的一系列问题解决方案（EEDI、EEOI、SEEMP、MRV、E-Nav、MiniPowerLimit）

☆ 双壳油船要求的法定化、促进船舶规范的国际一致性、节能减排促进船型阻力、耐波性（波浪失速）水动力的发展、节能方法的井喷、可再生能源的利用、海洋能的利用、ECA对航线的全面覆盖。

☆ 部分满足幸福——供给侧产能的提供——邮轮经济极大发展、IMO公约由船舶延伸到港口。

☆ 追求人体潜能——IMO自动驾驶技术（MASS）发展、半机械人技术应用于航运（船长将在陆上指挥）。

◆ 思维的转变

☆ 人为因素方面——克服传统守旧的思维

固定型思维：推崇传统的安全区（成功）概念不越雷池一步

成长型思维：失败为成功之母

☆ 工程应用方面——技术政策、技术路线、技术标准、技术成熟度

☆ 经济性方面——寿命、浴盆曲线与可靠度、材料

☆ 智能技术方面——智能（自动化）技术及融入船舶CPS（Cyber Physical System）系统

未来20年，应关注哪些核心技术方向？

未来一段时间，中国船舶工业发展的核心技术方向是什么？我们应如何应对新挑战？近日，中国造船工程学会首席专家、中国船级社原副总工程师陈映秋教授在武汉出席船海高端论坛时给出了答案。

他表示，在未来相当长的一段时期内（20年）需要关注船舶理论的演变、节能减排、船舶能源的变化、以及质量提升和由此产生的技术上的挑战与战略布局。具体可细分为以下几个方面：

◇ 在未来20年内，建立智能船舶/海洋工程结构的安全体系

◇ 航运新能源——国内航运标准逐步高于国际

◇ 超大型浮体结构的水弹性计算及其安全标准（例如为邮轮母港服务的多种结构）

◇ 材料基因组方法中的计算材料模型与本构关系，在微观、介观与宏观三相理论中，船舶理论着重应用到介观-宏观层面

◇ 建立船舶/海洋工程结构的全寿命健康监测理论体系（应力工程理论的发展）

◇ 传统的“水动力、强度、振动噪声”的内容（由于船舶大型化）正在发生剧烈变化——水弹性问题引入应用

◇ 用风险设计（Risk-based Design，RBD）技术探索极地船舶的强度与安全体系

未来的首要任务

数据显示，2017年事故统计中的人为因素超过80%，相较于20年前1997年（80%），并没有因为技术进步而有所改善。因此，人工智能的发展应用将是上述核心技术方向中的重中之重，应给予优先、重点关注。会上，陈映秋教授也重点介绍了人工智能方面的内容及未来挑战，并给出了应对措施。

目前仍存在较难克服的短板：

1) 智能船舶技术（体系）核心发展仍需付出巨大努力

技术市场的培育发展

需求市场（与车辆的智能技术应用背景差异性大）

技术应用需要突破（处于初期——“三无一大”——无公约、无标准、无实践；投资大）

安全底线

自主驾驶技术

感知技术与设备

碰撞模型与技术参数选择

数据处理与分类技术

机器深度学习-神经网络系统、算法与决策

执行系统与纠错反馈

芯片（集成传感器）技术

试验验证技术

安全体系建立

2)安全标准（需要政府监管与立法）的关键因素

系统故障隔离（与传统计算机的单片工作区不同）

与人活动隔离

设备冗余（如感知系统的套数）要求且与控制软件分离

可接受风险标准（社会心理接受程度为同行业/同类设备（人控技术）的安全水平2倍）——定义之为人类安全系数X.0（HSF）。船舶领域完全空白，需要加速进行分船型人为因素研究。

随着“人工智能”时代的来临，人类开始思考，如何才能更好地适应新时代的发展，并获得持久生存能力。牛津大学关于2033年人工智能在18个岗位中替代率的报告显示，船员替代率达83%，行业平均替代率为47%。人工智能可以取代工作的特性可分为：

重复的工作(Repeating tasks)

依赖经验的工作(Rule-based experiences)

反应快的工作(Responsiveness orientated)

由此可见，技术发展过程中适配性（成熟度）是核心问题，那么，如何才能获得持久的生存能力呢？

获得持久生存能力的“5S”策略

Stepping up（超越）——建立全局视野，掌握计算机（AI）难以决策的体系。

Stepping Aside（避让）——针对不以计算机（AI）作为决策的业务上。

Stepping in（参与）——参与计算机（AI）的决策过程并改进它们（核心）。

Stepping Narrowly（专精）——计算机（AI）做决策不合算的领域。

Stepping Forward（开创）——开发计算机（AI）所需的决策所需的工具。

船舶自主驾驶技术发展是一个全球范围的国际性工作，存在政治地缘、技术、利益、互联网、数据管理政策的交叉，形成决议的过程复杂而漫长，不可能急于求成，安全标准是人类绕不过的障碍，需要以“科学家——政治家——企业家”模式接力循环完成。