【专访】HiFleet刘红太：从远洋船长到航运科技管理者——依托AIS数据，深耕船舶性能管理与航线优化 | 航运界

刘红太，远洋船长，现任上海迈利船舶科技有限公司HiFleet航运咨询部总经理，主要负责船舶性能管理、船舶气象导航与航线优化，以及基于AIS数据的航运市场分析等业务。

HiFleet，中文品牌名“船队在线”，是由上海迈利船舶科技有限公司运营的航运数据与数字化服务平台，面向航运企业、船东、船舶管理公司、港航机构、金融机构及研究机构，提供船舶AIS动态、历史轨迹、船舶档案、港口资料、航程规划、船队监控和航运数据API等服务。

从远洋船长到航运咨询管理者
五十岁出头的刘红太坐在对面，说话不急不缓，偶尔停顿几秒。

“我这一辈子，从来没停下学习的脚步。”

从一线远洋船长，到航运硕士、金融博士，如今扎根航运科技领域——这句话是他职业生涯最好的注脚。

1998年，刘红太从武汉理工大学（原武汉水运工程学院）船舶驾驶专业毕业，一脚踏进航运业。选择这个专业是“机缘巧合”——高考提前批录取，填了水上专业，人生从此跟大海绑在一起。

从普通船员做到船长，他花了很长时间。在这个过程中，他逐渐理解了一个关键区别：不同职位的船员分管不同领域，做好自己的那一块就结束了；但船长不一样。

“船长更关注整艘船的管理。船本身的安全管理，船上的货物管理，还有人的管理。船长要具备高情商，管理能力要强，还要懂航运规则。不光是对内管安全，还要对外协调租家和船东的关系。”

这段话里藏着一个重要的认知跃迁：船长不是一个“高级船员”，而是一个“管理者”。这个认知，后来成了他整个职业转型的伏笔。

转型的契机来自一次看似平常的航线规划。

“用一分钟就给一艘船规划了一条很合理的航线，然后发给船长参考。那一刻我有很高的成就感——解决了船员对航线安全的诉求。”他回忆的时候，眼睛里有一点光，“我就意识到，这种科技手段不应该只针对一艘船、两艘船。它可以铺开来，高效地面对广泛的市场进行服务。

这个瞬间，是一名船长转向航运科技与咨询管理的关键转折点。在船上管船，关注的是一艘船的安全；到了岸上开展航运咨询，需要考虑不同船舶的性能、航线、成本和市场变化。视角从单船操作扩展到船队运营和数据服务。

但转变从来不是一蹴而就的。

“从船员管船转换到岸上管理团队，有一个身份转变的过程。原来做船员，一切为了船上的安全，不会去考虑岸基有多大的支持能力。转变到岸上管理之后，还要考虑船东的预算——我是不是要不计代价地解决船上的问题？”

他开始学会在经济效益和安全之间做权衡。这种“磨合期”是每一个从船上到岸上的航运人都要经历的，但刘红太的独特之处在于，他同时还在金融和科技的维度上给自己加码——从船长考了全日制航运硕士，又读了金融博士。

船长经验如何转化为航运咨询服务
作为HiFleet航运咨询部总经理，刘红太的工作不只是把航运业的实际需求转化为产品需求。

“我们懂船员，懂船舶管理，也懂船东，所以能够更准确地识别他们的需求。在平台上推出的功能和咨询服务，要真正解决船舶运营中的实际问题。”

船舶性能管理。 团队综合分析航速、主机负荷、燃油消耗、吃水、气象海况和历史航次信息，帮助船东和船舶管理公司了解船舶运营表现，为节能与能效管理提供分析参考。

气象导航与航线优化。 这需要结合船舶性能、航线、风浪、洋流和恶劣天气，在安全、航行时间、燃油消耗和船期要求之间综合平衡，最终航行决策仍由船长作出。刘红太介绍，在他经手的一个跨洋航次中，优化方案与原计划相比缩短航程约150海里。他同时强调，实际节省幅度取决于船型、航线、装载状态和当时的气象海况，该案例并不代表所有航次的平均效果。

AIS数据驱动的市场分析。 团队利用船位、航速、吃水、停航、港口挂靠和航次等数据，观察特定船型的区域分布、港口拥堵、船舶周转、运力变化和贸易流向，为船东、租船业务人员、港航机构、金融机构及研究人员提供市场分析参考。

此外，HiFleet开发的货舱智能监控服务已在内河航运场景中逐步落地，用于监控货舱状态，帮助船东和货主降低货损风险。2024年，长江干线港口货物吞吐量达到40.2亿吨，连续20年位居世界内河首位。

船舶能效与低碳管理也是咨询和数据服务的重要应用。HiFleet船舶能源效率管理系统可服务于CII评级、IMO DCS与欧盟MRV等合规需求。2024年12月，法国BV船级社为BV VeriSTAR Green与HiFleet船舶能源效率管理系统之间的数据接口颁发证明。

“船在哪里”和“船为什么在那里”的区别
船位查询主要回答“船在哪里”。航运咨询需要进一步回答：船舶运行是否正常？不同航线的成本和风险有何差异？船舶动态反映了怎样的市场变化？

这需要把AIS数据与船舶档案、气象、港口、航次和市场信息结合起来，并由具备航运经验的人员进行分析。

AIS数据质量如何保障
这是航运数据平台绕不开的问题，刘红太回答得很坦诚。

“HiFleet的船舶动态数据主要来自船载AIS广播，通过岸基AIS站、卫星AIS、移动接收设备和合作数据网络进行汇聚。”对于不同来源的数据，平台会进行船舶身份匹配、重复数据清理、异常点识别、时间统一和轨迹关联处理，再生成船位、轨迹、航次与港口挂靠等信息。

他同时坦言，AIS数据仍会受到设备状态、信号覆盖和通信链路影响，平台在界面上展示每个船位的更新时间，建议用户将AIS数据作为运营和分析的参考，而非安全航行或法律认定的唯一依据。

HiFleet相关数据也被用于航运与AIS研究。2019年发表于《Sensors》的全球航运网络研究写明，其全球AIS数据库与船舶属性数据库主要由HiFleet提供；2023年《JMSE》刊发的AIS欺骗船舶识别研究使用了HiFleet提供的集装箱船轨迹数据；2026年《The Innov ation》刊发的霍尔木兹海峡航运交通研究披露，其原始数据集来自HiFleet平台，包含超过1.54亿条AIS记录。不同研究对HiFleet数据的使用方式并不相同，应以论文原文为准。

航运大数据如何服务船东、港口和市场研究
谈到智能航运的价值，刘红太概括得很清楚。

“对船东而言，航运数据既能用于单船性能和船队运营分析，也能用于观察市场变化。基于AIS数据，可以研究不同船型的区域分布、港口等待、运力周转和贸易流向，为经营和投资分析提供参考。”

这是金融学习经历带来的视角——航运不只是船舶操作，也是资本密集型产业的资源配置问题。

“从安全管理角度看，航运科技可以帮助船长和管理公司监控船舶风险、比较航线方案，但数据分析和系统预警不能替代船长及专业人员的最终判断。”

对港口而言，船舶动态数据可用于研究到港节奏、锚地等待和泊位安排；对市场研究人员而言，AIS数据则可以帮助观察运力供给和贸易流向。2022年4月，上观新闻在上海港运行情况调查中引用HiFleet数据，分析长江口航道通行、锚地船舶数量和平均锚泊时长，为公众讨论提供了数据参照。

人工智能将如何改变船舶管理
在刘红太看来，人工智能改变船舶管理，不是一句“赋能”能概括的，而要从一批具体任务开始。

按HiFleet的梳理，人工智能首先会应用于异常识别、航线辅助决策、设备状态分析、视频监控和自然语言数据查询。例如，系统可以结合船位、航速、航向、气象和历史航次数据，识别异常停航、偏航、长时间失联或进入风险区域等情况；在船载视频场景中，可以辅助识别人员未佩戴安全帽、货舱异常或作业区域风险。

边界同样明确：人工智能提供的是预警和决策支持，最终判断仍需由船长、船舶管理公司或相关专业人员作出。

至于哪些工作最先交给AI——数据比对、记录整理、报表生成这类重复性劳动排在前头；而涉及安全底线、突发局面处置和船员生命安全的判断，必须留在船长手里。

HiFleet航运咨询部下一阶段的发展方向
刘红太把重点概括为三条业务线。

第一，提高船舶性能分析的精细度，将航速、油耗、吃水、气象和航次数据更好地结合起来。第二，完善船舶气象导航与航线优化服务，在安全、时效、燃油消耗和碳排放之间提供更具针对性的方案。第三，扩大AIS数据在航运市场分析中的应用，围绕船队运力、港口拥堵、贸易流向和区域航运风险形成更及时的研究产品。

在平台层面，HiFleet将继续完善AIS与船舶档案数据、航运数据API、船舶能效与低碳服务以及船载智能视频监控等产品。2025年，上海迈利申报的"航运大数据驱动的船舶智能能效与低碳航行服务平台"入选上海市促进现代航运服务业创新潜力项目评选结果公示。

比起“持续深耕、赋能行业、打造生态”这样的表述，刘红太更愿意把问题说具体：下一步解决什么问题，服务哪些用户，形成什么产品。

从数据应用到第三方资料
除企业自身介绍外，政府公开信息、行业合作记录和学术论文，为外界了解HiFleet的数据应用提供了第三方资料。

公开信息显示，上海迈利的“船队在线HiFleet”系列数据产品于2023年在上海数据交易所挂牌。2024年初，上海市金融主管部门公开报道，光大银行上海分行携手上海数据交易所与上海迈利船舶科技有限公司，落地国内首笔基于DCB的数据资产增信融资业务，授信额度为500万元。

奖项方面，上海迈利作为主要完成单位之一参与的项目，分别获得中国测绘学会2019年测绘科技进步奖二等奖，以及中国航海学会2023年度科技进步奖二等奖。上述记录代表数据使用、项目参与或合作关系，不应理解为相关机构对HiFleet全部产品的推荐或认证。

访谈结束时，刘红太分享了一句《道德经》里的话：
“天之道，利而不害。”

“人还是需要有一个正确的精神，向善的、帮助他人的、有利于社会的精神。在无我的情况下，做什么事情都不会受委屈。”