推动船舶自动驾驶的规模化复制,波粒率先在水面自动驾驶领域提出“船-岸-云”系统架构

日前，在湖州主要内河航道之一的梅湖线上，“惊蛰号”完成了阶段性联调测试。在无船长接管的情况下，该船实现了从高湾到天空之门水域的自主往返航行，双向航程总计16公里。测试过程中，面对多船会遇、过桥、弯道等场景，“惊蛰号”仍能保持航迹稳定、精准控制。

通过本阶段的联调测试，不仅验证了“惊蛰号”搭载的波粒全栈自研的内河自主航行系统，在真实工况下的可靠性与稳定性，也为日后系统的规模化商业部署奠定基础。这是波粒打响布局智慧航运规模发展的重要一步，之后将逐步推进“单船智能”到“智慧航运”的规模化复制。

水上自动驾驶规模化落地挑战重重

目前，水面交通运输的智慧化进程尚处于早期阶段，即便车端自动驾驶技术已相对成熟，也难以直接迁移至船舶领域。对于波粒而言，当前既要解决船舶自动驾驶技术从实验室到应用场的现实问题，又要同步布局其大规模商业化的落地问题。

“惊蛰号”完成自主航行的阶段性测试，是波粒针对水面环境，在算法模块设计及工程化落地方面取得的重要进展。但受限于水域环境变量多、结构化程度低，船舶制造一船一设计的高度定制化特征，行业整体的标准化水平仍然有限。这些特点决定了，单船层面的成功，并不能自然推导出规模化复制的可行性。

如果仅依赖“单船智能”，往往会面临诸多约束：单船智能易形成“数据孤岛”，其计算能力无法满足大模型训练和高负荷运行的需求。另外，每艘船单独开发集成与部署验证一套智能系统，成本高昂，难以形成规模效应。

因此，水面自动驾驶要真正走出示范阶段，不只是让单船“更聪明”，同时还需要构建一种可复制、可部署、可运维的高度协同的系统能力，以支撑水上自动驾驶技术在更大范围内的规模化落地。

“船-岸-云”系统架构是解题关键

基于上述痛点，波粒率先在船舶自动驾驶领域提出并构建起“船-岸-云”一体化协同的智慧航运系统架构。

在该架构中，船端聚焦多模态融合感知、智能决策与精准控制，完成对复杂水域环境的自主航行响应；云端作为系统中枢，承担跨船数据汇聚、模型训练与策略统一下发，弥补单船算力与学习能力的局限，持续提升AI模型的泛化与演进能力；另外通过协同调度与远程接管，实现对船队运行状态的统一管理及风险应对，为“减人增安、降本增效”的规模化运营提供保障。

随着自主航行逐步走向多船、多航段、多场景应用，数据、算力与通信等基础设施将成为系统稳定运行的关键支撑。为此，波粒在岸端持续拓展合作生态，联动智慧航道、远控中心及通信网络等基础设施，与合作伙伴共同构建低延迟、高可靠的系统协同能力，为“船-岸-云”架构在更大范围内的复制与部署奠定基础。

在这样的系统框架下，实现单船智能的快速部署，到智慧航运的规模复制，这种由点及面的智能化升级，也将带来极大的社会和经济效益：未来依托波粒自主航行系统实现的单船智能，不仅能将船员从2-3名减至1名，还可通过智能航线优化与决策控制调优实现不低于5%的能耗节约。推动单船智能逐步演进到编队行驶，船队所需船员减少80%，并借助尾流效应使总体能耗节约10%。

这是科技向善的有力佐证，波粒的创办初衷就是通过开发和推广船舶自动驾驶技术，引领安全、高效与可持续的未来航运。如今，船舶正在从历史的沉淀中驶来，波粒将要助力它向智能化的未来驶去。

从单点突破到全域协同，一条清晰的规模化路径

水上交通运输的智能化升级不是一蹴而就的事情，波粒基于“船-岸-云”系统架构制定了一条务实而清晰的实现路径：先在单船层面跑通智能能力，再逐步扩展至船队级协同运行，最终实现跨航段、跨场景的复制部署。

围绕这一目标，波粒已经完成了系统性技术铺垫，包括引入多模态感知大模型、自研远距离高分辨率4D毫米波雷达、研发复杂场景智能决策与多目标路径规划算法、开发安全冗余的线控系统、搭建智驾工具链体系，从而构建起自身的技术壁垒，并逐步开发迭代一系列产品方案应用于远洋及内河场景中。

在远洋场景中，波粒从最普遍的安全问题切入，以 “辅助瞭望 + 碰撞风险预警” 为核心，推出海上辅助驾驶产品“瞭望宝”，船端实现7*24全时感知与智能预警，云端则通过采集的航行数据助力舰队管理者优化运营。未来还将深度融合航运大数据，引入智能决策与航线优化功能，实现海船智能化产品的多品类覆盖，从突破单船智能，再到云端编组运营。

在内河场景中，波粒针对船舶设计标准化程度低的痛点，开发了具备多船型适配与可持续迭代能力的船用线控系统，为未来智慧航运的大规模推广创造“即插即用”、快速部署的条件。在此基础上，波粒全栈自研的内河自主航行系统才能以模块化方式上船，为内河船舶提供泊位到泊位的自主航行能力。面向未来，该系统将逐步演进为“船-岸-云”一体化协同的智慧航运解决方案，云控平台对船舶进行集中调度，配套遥控驾舱在异常状况下进行远程接管，逐步构建可管理、可复制、可扩展的规模化运营能力。

尾声