水运遇上 AI，先改变什么？22 个场景给出答案

水运遇上 AI，先改变什么？
22 个场景给出答案

POLICY BRIEF / 水运观察

一艘船从进港到离港，要经过多少次等待、多少次调度，又会产生多少能耗？

这些发生在码头、航道和航运企业里的日常问题，正在成为人工智能的应用切口。

近日，交通运输部办公厅印发《水运领域人工智能应用场景指引》（交办水〔2026〕63号）。文件于 10月8日印发、10月14日公开，围绕安全提升、提质增效、绿色转型，明确了 22个重点应用场景。

把这份清单放进实际业务中，可以看到三个清晰的方向：让风险更早被发现，让运输衔接更顺畅，让绿色转型更可计算。

9

安全提升

风险早识别

10

提质增效

全链条协同

3

绿色转型

能碳精管理

安全提升：把风险识别再往前移一步

9个场景，关注的不只是“看见异常”，还有预判风险与协同处置。

在港口，危险货物储罐的温度、压力、液位，与气体报警、视频识别数据可以联动分析；大型装卸设备的振动、温度、声纹，则为故障诊断和寿命评估提供依据。

这些应用指向同一个变化：让设备维护和风险处置更早介入，减少对事后补救的依赖。

在航道，人工智能可辅助识别通航建筑物的健康状态，推演水位与水下地形变化；在航行与应急环节，多源监控数据、应急知识库和智能装备可共同支撑异常识别、态势研判与遇险人员搜救。

《指引》也把国际海运市场风险、船载智能系统网络与数据安全纳入其中。随着智能系统参与更多业务，系统自身的稳定性和抗攻击能力，同样需要评估。

提质增效：让一条运输链协同起来

10个场景，把视线从单台设备延伸到整条运输链。

码头作业涉及靠离泊、岸边装卸、水平运输与堆场管理。《指引》提出推进全流程协同管控，推动这些环节向无人化发展。

再向外看，铁路货车、港口泊位、库场、航道和船舶之间，需要更紧密的计划协同。铁水联运智能组织调度，着眼于运输环节的动态衔接；多级船闸智能调度，则把过闸需求、设备状态、通航条件和闸室空间一起纳入决策。

这让“某个环节更快”，有机会进一步转化为“全程更顺”。

企业运营端也有明确方向：内河平台优化船货匹配，航运企业预测用箱需求、调配空箱，国际班轮网络结合货流与港口条件调整航线和船期。经济活动智能分析、电子单证和区块链可信应用，则进一步支持成本管理与业务协同。

三峡船闸，2015年资料图

绿色转型：让每一度电、每一吨碳更可计算

3个场景，连接港口用能、运力规划与碳合规管理。

第一步，看清港口怎样用能。通过能耗监测与智能分析，掌握能源消耗和碳排放情况，优化港区能源调度，推动光伏、储能、岸电等协同应用。

第二步，把碳约束带进运力决策。围绕不同碳排放政策要求，对船舶运力配置、经营方式与成本效益进行比对测算，为国际海运运力绿色规划提供支撑。

第三步，把排放核算接到管理流程中。结合船舶能耗、企业运营和政策数据，辅助生成碳排放核算报告，测算履约成本，分析差异化减排路径，并支持监管核验。

对于港航企业而言，这意味着绿色管理可以进一步走向“看得清、算得准、调得动”，让能源使用、运营成本与减排决策相互衔接。

屋顶光伏资料图

从场景清单，到真正好用的应用

22个场景，为行业提供了选题方向。接下来，关键是把场景与各单位的业务基础接起来。

《指引》要求各单位结合实际找准主攻方向，加强成果转化应用，及时总结典型案例。《中国交通报》相关报道还介绍，下一步将推动建设水运领域垂类模型和优质智能体，并根据行业需求与技术发展动态更新指引内容。

从落地角度，我们建议先回答三个问题：       问题够不够具体？优先选择储罐异常预警、过闸排档、空箱调配、港区用能优化等边界清晰的业务。

• 数据能不能支撑？梳理设备、船舶、订单、能耗等数据，明确质量、更新频率和使用权限。

• 效果如何验收？结合场景设置预警准确性、等待时间、资源利用率、单位作业能耗等指标，再决定如何扩大应用。

水运与AI的结合，最终要回到一次预警、一次调度、一笔能耗记录之中。

让船走得更稳，让货流转得更顺，让绿色转型的每一步更有依据。这正是读懂22个场景之后，更值得关注的下一步。

智能新能源船舶技术创新产业联盟秘书处

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