中国水运何以“智”航

西江长洲枢纽，四线船闸昼夜吞吐。闸室尺度不一、船舶吃水各异、上下游水位实时变化，还叠加危险品管控、节水通航等硬约束。过去，编制一份排档方案，工程师要在图纸和电子表格前推演20分钟。如今，调度员轻敲回车键，同样的方案20秒内自动生成。“这本身就是多目标任务适配和协同调度的问题。”交通运输部天津水运工程科学研究院内河港航研究中心主任张明进说。而接棒解答这道题的，正是遍地开花的人工智能技术。

从北江到平陆，从胶州湾到舟山渔场，“智”航春潮正沿江沿海奔涌。广东推动北江船闸多梯级联合智慧调度，广西打造平陆运河经济带要素大模型，山东构建全场景智慧港口体系，江苏深耕苏北运河“一键过闸”，浙江迭代“四港智运”大模型，辽宁锚定2030年核心港区自动化率85%以上……一张张因地制宜的“施工图”，正拼出全国水运智能化的“总蓝图”。

自上而下，落子有声。2026年6月，交通运输部会同国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、中国国家铁路集团有限公司联合印发《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》，划定智能驾驶、智能航运等十大核心领域，布局41项国家级创新场景，其中智能航运、智慧航道、水上安全监管等15个水运场景纳入重点推广清单。顶层设计引领，地方实践跟进，一场覆盖港口、船闸、航道、船舶、海事监管全链条的“智”航变革渐次铺开，人工智能正以不同姿态嵌入水运的每一个环节。

上海洋山深水港的调度室里，一块巨大的电子屏上，无数集卡动线、桥吊配比、堆存规划的数据流正在实时跳动。调度员对着系统说出一句自然语言指令，几分钟后，一份涵盖全港区的作业方案便自动生成。这是AITOS新一代码头操作系统日常运转的一幕。“传统模式下，调度员依托船靠泊计划、集卡进港信息编排当日生产方案，但港区局部拥堵、作业空档时刻变化，人工很难做到实时优化，而AI智能体则能全天候不间断进行全局推演。”哪吒智慧科技（上海）股份有限公司党总支书记、总经理黄桁说。

两千公里外的山东港口青岛港，山东港口青岛港大港分公司安全环保科技部副部长于海波正盯着另一块屏幕。屏幕上，500余路CCTV摄像头在安全生产视觉大模型的驱动下，同时扫描着99个高频高风险场景。“以往视频监控员需要同时看516个摄像头、841个行车记录仪、22个船舱记录仪和141个管理记录仪，这1500多个视频监控设备对监控员的挑战很大。现在有了大模型，通过它的实时报警、实时回传，对安全生产工作帮助非常大。”如今，船舶排泊方案由系统一分钟内推优生成，排泊正确率达80%以上，相当于为港区添了500名“智能安全员”。

在国之重器的三峡枢纽河段，三峡通航大模型以“语言—视觉—时空”多模态大模型为核心，融合闸、船、水、气象多元动态数据，能对来船航行路径精准预测、风险提前预警、调度一键优化，预警准确率达98%，斩获了首届综合交通运输大模型智能体创新应用大赛特别推荐奖。而正在开工建设的三峡水运新通道，还将深度融合专属智能调度算法，协同新旧通航设施，系统性提升船闸整体过闸效率与航道资源利用率。

在京杭大运河苏北段，“全智能联合调度系统”则统筹过闸安全、公平与高效，船员在手机上提交一次申报，便能“一次申报、全程畅行”，平均闸室容积利用率提高10%、船舶待闸时间缩短20%以上。而替代人工运行的“全自动过闸协同控制系统”打通船闸控制、闸室感知、智能调度与“船讯通”四大系统，交换共享93项关键数据要素，船主无需下船、不见一人，船闸自行完成开合，真正实现了“一键过闸”。

“通俗地说，就是用制定规则的专家视角训练大模型与智能体。”张明进说，“这有效解决了通用大模型在专业领域‘说空话、编数据’的顽疾。”项目团队研发的“水运行业大模型+场景专业小模型”协同推理技术架构，形成“大模型懂业务、小模型精计算”的分工协同模式，正为更多枢纽船闸装上“智慧大脑”。

2025年深秋，强冷空气突袭宁波舟山港。灾害天气风险防控智能体提前数小时发出预警研判，大风管制时长同比下降24.5%，雾航管制时长同比下降20%。“我们运用灾害天气风险防控场景，组织开辟能源物资运输‘绿色通道’。”宁波海事局船舶交通管理中心副主任黄林林告诉记者，一年下来，宁波新增靠泊窗口近700小时、货物吞吐量1.3亿吨，其早期预警实践也成为全民早期预警中国方案“妈祖”的典型场景，走进了国际视野。

海上浓雾未散，山东海事局海上无人机科创应用中心主任刘斌操作着搭载小型合成孔径雷达的无人机凌空巡弋，屏幕上海上10公里外的航道目标依旧清晰可辨。“无人机+小型SAR”组合装备能够突破天气光线限制，实现0.1米高精度探测，海上雾航监管从“看不清”变成“看得明”。

芜湖海事局指挥中心主任宋春风在VTS值班台前坐定，屏幕上船舶动态与风险预警不断跳动。以往，核对数据、排查异常靠人工一条条筛查。如今，AI机器人自动完成，从“人找信息”到“智能推送”、从“被动接警”到“主动预警”。这套“AI机器人辅助值班”系统让VTS值守从“人工盯防”迈向“人机协同”，入选交通运输部海事局2025年度VTS典型案例。

大连海事大学岸基数智运控中心的大屏幕上，1.5万余个智能传感器正将“新红专”轮的全船状态实时回传，2500公里外，这艘智能船舶的每一个姿态变化都清晰可见。“在传统模式中，船舶航行主要依赖船长在船上依据海图、雷达及个人经验操控。有了岸基数智运控中心后，船舶在海上的驾控模式发生了转变。”大连海事大学航海学院教授尹勇说。

6月，长江宜昌归州段，全球内河首艘万吨级纯电动散货船“葛洲坝”号完成首次智能实船测试，远程驾控、自主避让、自动靠离泊一气呵成，万吨巨轮在岸基操控下稳稳完成全流程航行。这艘总长近130米、载重超1.3万吨的巨轮，标志着我国内河绿色智能船舶迈入万吨级商业化运营新阶段。而在舟山渔场，国内首次渔船智能辅助驾驶系统实船测试也取得成果，系统可自动识别周围船只并分阶段发出预警，为渔民航行安全增添保障。“在可预见的未来，船长与船员的岗位内涵将逐步重塑，未来的船员将从传统的操作者，转变为系统管理者。”大连中远海运重工有限公司研发室主任孙锋看着舟山渔场的“海上牧场”项目自豪地说。

中国工程院院士严新平畅想的“新一代航运系统”则更为深远，“岸基驾控为主，船端值守为辅”，船员或可如航空机组一般换班作业，“端着咖啡驾驶船舶或将照进现实”。

长洲枢纽四线船闸20秒生成排档方案，青岛港分钟级排出泊位计划，大连海大岸基中心远程驾控万吨巨轮，这样一个个“单点”，正以不同姿态开花结果。但另一幕同样常见，一条船舶从长江干线驶入支流，船载AI识别系统突然频繁报错，水位变了、岸线变了、参照物变了，模型出现了典型的“水土不服”。系统独立、标准不一，AIS、VTS、水文气象等感知数据融合率不足60%。同一套算法在干线航道训练成熟，移植至支流、近海后却极易误判，船舶航行算法、高端港口设备国产化替代率不足70%。“单点突破易，连点成面难”，这是“智”航变革必须跨越的坎。

跨越这道坎，答案则写在“系统布局”四个字上。行业正以全域数据融合为突破口，搭建集约协同的水运数字公共底座，让分散的场景连成一张网。广东推进北江航道船闸多梯级联合智慧调度，江苏培育“水上智慧哨卡”等垂直应用大模型，辽宁在《辽宁省“十五五”海洋经济发展规划》中提出到2030年核心港区自动化率达85%以上，浙江推进“四港智运”大模型迭代升级、打造“四港”智慧物流云平台……从一域到全域、从单点到体系，当“智”航之问有了答案，中国水运的下一个航标，就落在全域数据融合与全链条协同之上。