Physical AI重构航运效率 | 专访震兑工业智能首席技术官姚炳雄

导语

信德专访：

随着航运业智能化的升温，业内很多讨论聚焦在了“船舶自动驾驶”“无人船” 等单点技术上，但在震兑智能看来，智能化不是给传统船舶加装一套自动驾驶模块，而是一套覆盖技术架构、产品形态、运营体系、产业协同与商业价值的完整体系。震兑提出 “从单体自主到群体协同：以物理AI 重构航运与水运效率，实现极致性价比” 的技术主张。

本期信德海事专访震兑智能首席技术官姚炳雄，深度拆解这套面向海运、内河全场景的技术路线，厘清智能航运和传统船舶自动驾驶的本质差异，解读智能航运从单体自主走向群体协同的实现路径。

姚总，您此前深耕互联网、人工智能前沿领域，拥有头部科技企业多年技术产业化经验，是什么契机让您选择扎根航运水运赛道，聚焦船舶智能化落地？

在百度这样的科技企业工作，让我有机会接触前沿技术，也让我一直在思考：这些技术，能够在哪些地方创造更长远的价值？

我选择船舶和航运，既有技术上的判断，也有个人的情怀。

从技术上看，我认为人工智能一个很重要的发展方向，是从数字世界走向物理世界，从理解信息，进一步走向感知环境、辅助决策和执行任务。船舶就是一个非常有挑战、也非常有价值的应用场景。它需要把人工智能与船舶工程、航行经验和安全体系真正结合起来，最终接受真实航行的检验。

从情怀上讲，中国有深厚的造船和航运产业基础。我希望有机会参与其中，把自己积累的技术和产品经验，用在船舶智能化、航运现代化这件事上。对我来说，海洋强国、交通强国这些目标，落实到具体工作中，就是让船员少承担一些危险，让船舶运行更安全，让货物运输更高效。

所以，这次选择，是希望把前沿技术和国家需要、产业需求连接起来。能和行业里的伙伴一起，把技术做成真正好用、可靠的产品，是我觉得值得长期投入的事情。

现在行业经常聊船舶自动驾驶、无人船，震兑提出的核心概念是物理AI，能否先通俗解释下，什么是物理AI？它和普通的船舶自动化、大模型上船有什么本质区别？

物理AI，也就是Physical AI，很多人会简单理解，Physical AI 就是把大模型装到船上，用大模型做规则解读，或者是多装雷达、摄像头、自动舵，这是一种误解。Physical AI 的核心是让 AI 走出纯数字世界，深度介入真实物理水域环境，完成感知‑理解‑决策‑执行‑进化的完整物理闭环。

传统船舶自动化属于规则驱动，在航向保持、航迹控制、动力定位等具体功能上已经相当成熟。但这些能力基本都是在预设场景下完成的固定动作，一旦复杂场景和变化，要么机械执行扩大风险，要么完全依赖人工介入。而 Physical AI 面向动态、不确定的真实水上环境：船舶融合雷达、AIS、电子海图、气象水文、设备状态等多源数据感知周边环境；不光识别目标，还要理解船舶意图、会遇风险、航道约束；结合任务目标做权衡决策；再驱动舵机、主推、侧推等物理设备完成船舶操控；航行过程中的真实场景数据，还能沉淀反哺模型迭代，实现船队级的持续学习优化。

简单说，传统自动化是 “人定规则，机器执行”；Physical AI 是让系统拥有大脑，具备在真实的物理世界，完成完整运输任务的自主能力，这也是自动化走向自主化的根本分界。

行业常把自动驾驶和自主航运混为一谈，在震兑的技术框架中，二者的边界在哪里？

自动驾驶回答的是“船怎么开”，更多是航向保持、航迹跟踪、辅助避碰，主要聚焦航行与操纵环节。而自主航运要解决的是 “运输任务如何自主完成”，覆盖航行、靠离泊、异常处置、能源与设备管理以及船岸协同及多方任务协同等全链路连续活动。

我们把演进分为四个层级：

1. 单功能自动化：自动舵、定速巡航等单一功能，环境理解能力弱；

2. 辅助驾驶：目标识别、风险预警、航线规划，最终决策权归人；

3. 条件自主：在限定航道、气象、交通密度的运行设计域内自主航行，超出边界需要人员接管；

4. 任务级自主：系统围绕运输任务自主规划、执行、监控、动态调整，正常及部分异常工况下完成任务，风险超限主动进入安全状态。

震兑的技术路线，目标就是推动船舶能力从辅助驾驶，向着条件自主、任务级自主持续演进。

震兑提出 “从单体自主到群体协同”，为什么把单体自主放在第一位？单体自主需要具备哪些核心能力？

面向船队的群体协同的前提，一定是可靠的单体自主。如果单船本身感知、异常处置能力不稳定，多船联网协同只会放大不确定性，不会带来真正的效率提升。

我们所说的单体自主，不等于无人化。它指在明确运行边界内，船舶可以独立完成任务、管控风险。包含六大核心能力：

第一， 环境自主感知，多传感器融合，实现故障容错，单一传感器受雨雾、遮挡干扰时，系统仍维持有效判断；

第二， 场景理解，不止检测目标，还要读懂航道、船舶意图、会遇关系与风险等级；

第三， 自主规划，结合水深、潮汐、气象、交通、能耗，动态生成并实时调整航行计划；

第四， 自主操控，把决策转化为稳定、可验证的船舶控制动作；

第五， 异常处置，识别传感器故障、通信中断、动力异常等风险，执行减速、等待、返航、抛锚、请求接管等分级处置；

第六， 自主安全，系统清晰认知自身能力边界，懂得何时继续自主运行、何时触发安全降级。

当大量船舶实现单体自主之后，“群体协同” 要解决什么行业痛点？群体协同包含哪些维度？

航运水运本身就是网络化的生产。即便单船足够智能，如果船舶、港口、船闸、物流系统之间信息割裂，单船的效率提升很难传导到整个产业链。现实中我们经常看到：船舶全速赶港，到港却无泊位，只能锚地长时间等待，油耗、时间全部浪费；航道、船闸出现扎堆拥堵，就是典型局部最优，不等于全局最优。

震兑定义的群体协同，不是简单把智能船连上网，而是搭建船舶、岸基、港口、码头、航道、物流体系共同组成的协同网络，分为五个层面：

一是船‑船协同：共享航行意图，避碰从单船各自避让升级为共享协商，支持船队编队航行，降低阻力能耗，提升航道通行能力；

二是船‑岸协同：岸基不是远程驾驶舱，是船队风险管理调度平台，实现 “船端自主为主，岸基监督支援为辅”；

三是船‑港协同：船舶获取泊位、装卸、引航计划，动态调整航速，实现准时到港，摒弃盲目抢时间；

四是船舶与基础设施协同：对接船闸、桥梁、水位通航窗口，优化通航时序，减少集中排队等待；

五是运输任务协同：系统根据货源、船型、能耗、时效分配任务，跳出任务固定绑定单船的传统模式，选出成本最低、风险最优的执行方案。

理解了单体自主和群体协同，那 “全局最优” 又该如何理解？这会给航运运营带来哪些改变？

传统航运里，船长追求尽快到港、船东追求单船油耗最低、港口追求泊位满负荷，各方目标局部合理，但经常互相冲突。全局最优，就是跳出单船、单主体视角，站在整个运输网络做联合优化。

具体体现在：船队运力优化，降低空载，提升满载率；交通流与航线优化，兼顾航道容量和整体通行效率；港航时序协同，压缩船舶待泊等待；船队级能源统筹优化；同时把安全风险、碳排放纳入评价体系，而不是只看速度和短期成本。

这本质是推动行业从经验驱动、分散割裂的运营模式，转向数据驱动、系统协同的智能运营模式。

这套技术愿景最终是要重构航运的生产方式，震兑认为智能化会从哪些维度重塑行业？

重构不是简单优化现有功能，而是改变产品、人员、流程、商业模式。

第一，改变船舶产品形态：传统船舶围绕船员生活工作设计；高自主船舶可压缩人居空间，更多留给载货、储能，提升船舶有效运力。

第二，重塑人员组织模式：从一船一套完整船员班子，转向岸基人员监管多船，人员从船上值守，转向远程监督、异常处置、系统运维。
第三，革新调度模式：告别电话、经验式人工调度，基于订单、船位、气象、港口实时数据动态调度。
第四，升级维保模式：由定期检修、故障后抢修升级为预测性维护，减少突发停航损失。
第五，创新商业模式：价值不再局限于卖船、卖硬件设备，可以走向运力订阅、航次服务、按节约价值分成等持续性服务模式。
第六，转换行业竞争维度：未来比拼的不只是单船性能，而是协同网络、数据闭环、单位运输成本与规模化运营能力。

震兑把 “极致性价比” 作为这套技术的商业落脚点，怎么理解这个概念？智能航运规模化落地，为什么性价比如此关键？

极致性价比不等于低价，更不是牺牲安全换成本。指的是在安全合规前提下，追求更低全生命周期综合成本，获得更高运输产出。

综合成本包含人力、燃油电力、维护、保险、待泊、事故风险、折旧；产出包含载货量、航次完成率、准班率、船舶利用率、服务稳定性。

Physical AI 可以通过多条路径兑现价值：降低单船配员带来的人力成本；准时到港、编队航行带来能源节约；动态调度降低空载闲置；标准化自主决策降低人为操作事故；预测性维护减少故障停航；模型能力验证后，软硬件标准化复制，摊薄新增船舶的部署边际成本。

如果智能航运只能做少数定制化标杆项目，无法批量复制，就无法真正改变行业。可量化、可复制的极致性价比，才是检验技术成功的核心标尺。

高等级自主船舶，安全合规是绕不开的话题，震兑在技术体系中如何保障安全落地？

安全不是效率的对立面，而是效率长期成立的基础。航运属于高危行业，我们的技术架构将安全、可靠、合规作为规模化落地前置条件。

系统层面设计多重保障：关键部件消除单点故障，实现硬件冗余；具备持续故障诊断能力；支持分级降级运行，故障后不会直接失控；风险不可控时进入最小风险安全状态，例如减速、锚泊避险；配套网络安全防护，抵御劫持、篡改风险。

同时，自主船舶要面对船级社认证、海事监管、责任划分、保险许可等现实法规要求。我们坚持合理的人机分工，自主航运不等于立刻全面取消船员，而是重新划分人与系统的责任边界，系统处理常规航行任务，人保留对重大异常风险的监督处置权。

技术壁垒如何构建？震兑的 Physical AI 系统和传统船舶系统最大的不同，就是持续进化，怎么实现可控的迭代升级？

传统船舶交付之后，能力基本固化，持续优化难度很大。而 Physical AI 可以形成正向的数据闭环：部署船舶越多，积累真实水域场景数据越丰富；数据反哺模型迭代，系统安全性、效率进一步提升，继而支撑更大规模部署。

这里有一个关键点，行业需要可控的持续学习，而非不受约束的 AI 自我进化。震兑建立可验证、可追踪、可回滚、可认证的迭代机制。每一轮模型更新，都要经过仿真、测试、实船验证、灰度上线，杜绝升级引入新安全隐患。单船沉淀的操控经验，经过审核之后可以转化为整个船队共享的能力。

这套技术方案，会优先落地哪些场景？震兑整体落地的路径是怎样的？

这套技术愿景覆盖完整航运水运，包含远洋、沿海、内河、港区作业船、渡船、工程特种船舶。不同场景的复杂度、商业价值差异很大。

落地遵循由易到难的路径：从封闭、半封闭水域起步，拓展至港区、内河、沿海，再逐步走向远洋；能力上从辅助驾驶、远程监督，演进到条件自主、任务级自主；产品形态从单船智能装备，升级到船队协同平台、完整水上运输网络。

封闭港区、固定航线场景边界清晰，适合率先落地高等级自主；内河航线固定、船闸调度需求旺盛，非常适合发挥群体协同与全局优化价值；近海运输商业规模可观；远洋航运则对可靠性、通信、异常处置、法规体系提出更高要求。通过分场景落地，在真实运营中积累数据，迭代技术，控制商业化风险。

最后，请姚总为我们总结震兑这套 Physical AI 赋能航运水运的完整技术主张。

震兑的愿景，不只是研发出一艘可以自动驾驶的船舶，而是依托 Physical AI 底座，打造拥有自主感知、场景理解、任务决策、精准执行、安全降级、群体协同、持续进化能力的新一代智能船舶与水上运输网络。

1. 在单船维度：推动船舶从固定自动化功能，升级到限定运行域内自主完成运输任务；

2. 在系统维度：打通船‑岸‑港‑航道‑物流，实现多方协同；

3. 在运营维度：完成从单船局部最优，升级到整个运输网络全局优化；

4. 在产业维度：重塑船舶设计、人员、调度维保商业模式，船舶成为智能网络的自主节点；

5. 在商业维度：保障安全合规，降低全链路综合成本，让自主航运成为可规模化复制的生产力。

最终目标，让单船更聪明、船队更协同、运输网络更高效，以更低综合成本创造更大的水上运输价值。

编者后记

当下智能航运行业，不少项目聚焦 “无人” 概念。震兑智能这套 Physical AI 技术路线，跳出单点船舶智能化，站在整个产业视角，从单体自主到群体协同再到全局优化，把安全合规、商业性价比、规模化复制作为核心锚点，为行业提供了一套完整可落地的思考框架。

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