为贯彻落实交通运输部等七部门印发的《关于“人工智能＋交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在水运领域创新应用，交通运输部办公厅印发《水运领域人工智能应用场景指引》，具体内容如下。
一、安全提升重点场景
（一）港口企业智能安全管理。建设安全管理智能体，依托知识图谱、大语言模型、流程自动化技术，实现安全合规智能校核、隐患自主排查、线上个性化教育培训，提升港口安全管理智能化管控水平。聚焦人机交叉作业、船岸界面危险货物作业、动火及受限空间作业、恶劣天气作业等典型高风险场景，构建场景化风险推演与定量评估模型，融合视频识别、多源数据采集、全域智能感知技术，实现安全风险提前识别、动态监测、智能研判、智能预警。
（二）港口危险货物储罐安全风险监测预警。聚焦港口危险货物重大危险源储罐，融合温度、压力、液位、可燃有毒气体报警、视频智能识别等多源监测数据，建设安全风险监测预警智能体，对储罐运行参数异常、可燃及有毒介质泄漏、人员作业违规行为等典型风险进行实时感知、智能研判与主动预警，提升港口重大危险源储罐本质安全水平。
（三）港口大型装卸设备健康运行安全监测预警。利用智能巡检机器人、传感器网络等采集振动、温度、声纹等多源数据，构建故障智能诊断与预测模型，实现设备运行状态实时感知、智能研判、趋势预测、精准预警及剩余寿命评估，推动运维模式由事后被动维修向预防性、预测性维护转变，全面提升港口大型装卸设备本质安全水平。
（四）内河通航建筑物智能安全运维。利用无人机、水下机器人及智能传感网络，融合多源监测数据，研发通航建筑物运维检测预警智能体，实现对通航建筑物健康状态的精准识别和自主评估，分析设施异常变化趋势，支撑水工建筑物、闸阀门、启闭机等通航建筑物预防性养护，增强船闸枢纽区域安全监管效能，提升通航保障能力。
（五）内河航道水下地形智能推演与预测。聚焦大型枢纽群运行条件下的内河航道河床演变与预测，融合航道水位、历史河床演变等数据，研发融合物理机制与机器学习的沿程水位预测方法及水下地形推演与预测模型，实现对扫测过程中航行轨迹、船舶方位、断面水深、淤积体积及位置、水下碍航物目标特征等航道关键状态数据的及时掌握与分析推演，提升航道地形演变预测能力，为航道疏浚规划、通航安全评估提供支撑。
（六）船舶航行安全监测与应急。融合水上视频监控系统、船舶自动识别系统、船舶交通管理系统等监控数据，研发航运安全多模态垂域模型，实现船舶航行安全监测、船舶异常行为智能识别、复杂航段交通态势研判预警。建设航运安全应急知识库及知识图谱，结合垂域模型构建航运安全应急智能体，实现事故处置应急预案自动生成、应急资源智能调配，提升水上安全应急指挥能力。
（七）国际海运市场风险智能研判。构建覆盖关键海运通道和重要枢纽港口的风险识别模型，研发“通道—港口—船舶”综合分析智能体，对船舶航行、锚泊、作业异常行为进行动态感知与智能研判。汇聚国际航运规则与市场信息等多源数据，开展信息智能分析研判，支持信息追踪、合规管理与政策评估，提升企业运营前瞻性与合规性。
（八）船载智能系统网络与数据安全评估。面向人工智能技术在航行决策、预测性维护、船岸协同等场景深度嵌入后的新型风险，利用对抗样本、数据投毒等安全测试技术，量化评估智能避碰、故障诊断等模型稳定性，分析不同场景下恶意操控、数据窃取、输出失真等风险，增强船舶抗攻击韧性，提升航行安全水平。
（九）海上遇险人员智能搜救。深化救捞无人智能装备关键技术攻关，推进卫星遥感、无人机、无人艇、无人潜航器等新型智能装备在水上、水下搜救作业中的配置应用，持续推进海上弱小目标算法完善升级，提升海上遇险人员搜救效率。
二、提质增效重点场景
（十）自动化码头无人化作业。综合运用北斗卫星导航、5G通信、人工智能等技术，建立港口机械设备全流程一体化协同管控平台，推进船舶靠离泊、岸边装卸、水平运输、堆场作业无人化发展。
（十一）港口智慧对外服务。构建港口物流高质量数据集与知识图谱，依托参数微调、知识增强等技术打造物流垂域大模型。研发港口公共服务、物流链智能客服、端到端物流路径决策等典型场景智能体，建设一体化港口物流云服务平台，实现港口集疏运全链路智能调度和全程状态可视，提升港口对外服务智慧化水平，推动物流降本增效。
（十二）铁水联运智能组织调度。构建“铁路—港口—航运”一体化协同调度动态适配模型，聚焦铁路货车及场站、港口码头泊位及库场、进出港航道、船舶等核心运输环节或节点，实现全流程运行计划与运行状态的动态监测、联动管控与全局优化。深化“一单制”“一箱制”应用，提升铁水联运组织效能与供应链畅通水平。
（十三）多级船闸智能调度。融合船舶过闸需求、船闸设备工况、通航环境条件、闸室尺度参数等多源数据，构建多级船闸运行调度智能体，依托边缘计算节点与北斗船载终端，实现船舶过闸需求预测、智能排档调度、多梯级船闸联合调度动态决策优化及闸室空间高效利用，全面提升航道通航保障能力与船闸安全运行管控水平。
（十四）内河航道众源水深精准测算。聚焦航道水深精准预测，耦合船舶基础数据、船载测深设备监测数据、船舶航行姿态数据及航道通行环境数据等，构建船舶众源测深数据修正模型，实现船舶轨迹与测深数据自动时空匹配、船舶众源测深数据智能修正与融合应用，有效提升船舶众源水深数据利用效能，降低航道测绘成本。
（十五）内河网络货运平台智能运营。推动内河货物运输网络平台经营者利用大数据、区块链、人工智能等技术，加快平台智能化升级，优化船货匹配、支付结算、风控预警等功能，促进内河运输服务全程线上化、透明化，提升内河网络货运组织效率与交易安全性。
（十六）航运企业集装箱智能调配。整合航线、运力、港口动态及历史用箱等多源数据，建设基于强化学习与运筹优化的空箱调度智能体，开展全球用箱需求精准预测，在用箱保障、时效等因素约束下，自动生成空箱调运方案，实现海外干线、内贸航线、海外区域内端到端智能调配，提升全球集装箱资源使用效益。
（十七）航运企业经济活动智能分析。构建航运企业经济活动合规化动态监测模型，针对企业外部监管要求及内部运营管理需求，实现合规状态动态监测与合规风险提前防控。建设航运变动成本水平监控智能体，对航次类、运营类、业务类、合规类等费用进行实时采集、归集，通过预算对标、历史对标及行业基准对标，生成精细化运营持续改进方案，实现异常预警和成本优化。
（十八）国际班轮航线智能优化。聚焦国际班轮航线网络规划与运营，融合货运需求、港口挂靠条件等多源数据，构建航线网络智能规划模型，对航线设计、挂靠港序、船型配置、船期安排、货流路径等关键要素进行智能分析、科学推演与动态优化，提升国际班轮航线网络运行效率与服务可靠性。
（十九）航运物流区块链可信应用。推动航运贸易数字化扩围上量，加快推动物流数据可信流通归集和智能化应用，深化电子提单、电子放货等业务场景应用，基于智能单证识别技术打造行业电子单证链，推进跨平台互认与国际标准对接，进一步提升港航业务协同服务能力。推动电子提单系统与数字人民币区块链服务平台对接，提升海运费境内结算、数字人民币结算能力。
三、绿色转型重点场景
（二十）港口绿色低碳智能管控。构建港口绿色低碳智能管控平台，部署能耗监测传感器网络，开展对能耗、碳排放及清洁能源等要素的实时监测与智能分析，优化港区能源调度与用能结构，推进光伏、储能、岸电等清洁能源一体化应用，提升可再生能源利用效率，实现港口碳排放可核算、能耗可调控。
（二十一）国际海运运力绿色智能规划。研发覆盖国内外碳排放政策的问答智能体，实现政策条款智能解读，夯实企业合规管理基础。构建适配政策要求的国际海运运力配置与成本效益智能核算模型，运用航运多源大数据融合分析、深度强化学习、多目标智能优化算法，实现碳政策约束下船舶运力配置及不同经营方式下的成本效益智能比对测算，提升企业海运运力的绿色智能规划水平。
（二十二）航运碳排放智能监管与服务。统筹船舶能耗、企业运营数据及碳管控政策，构建航运碳排放动态核算与船舶能效指标智能评估模型，面向航运企业智能生成碳排放核算报告、履约成本测算评估及差异化减排路径方案，为海事管理机构提供碳排放数据智能核验与碳强度评级智能支撑，提升碳合规管控能力。
益配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
沪深京行情 实时轮播
热点资讯
