“智”闖藍海 向“新”發力

——航海裝備大會分論壇為“海上福州”發展提供借鑒參考

“海上福州”如何強化智慧海洋科技創新，助力海洋經濟高質量發展？17日，航海裝備大會多個分論壇舉辦，來自國內智慧海洋相關領域的專家學者圍繞培育發展新質生產力、加快建設海洋強國等話題進行研討，為“海上福州”發展提供借鑒參考。

智慧場景一

數據賦能

大黃魚獲得低溫保險

在“智慧海洋：AI（人工智能）賦能海洋可持續發展”報告會上，中國工程院院士、自然資源部第二海洋研究所研究員潘德爐分享了關于智慧海洋遙感增值的3點思考，其中介紹了關于海洋生態環境大數據賦能保險行業的場景應用，“海洋二所海洋遙感在線分析平臺接入國壽財險大數據平臺，為海洋保險產品精準定價提供堅實的數據支撐，充分發揮災害預警、金融服務、政務管理等功能，推進海洋風險管理向數字化、智能化轉型”。

潘德爐介紹，浙江大陳島精品大黃魚養殖有越冬需求，但是大黃魚不耐寒且易受環境變化影響，對保險需求很大，然而海洋大數據的缺乏導致保險公司不敢“下海”。基于20年的海溫遙感數據發現，大陳島周邊海域水溫越來越極端，極端水溫發生的天數也越來越多。海洋二所國家重點實驗室向保險公司提供20年至30年的海溫數據，用于新型海洋低溫保險方案設計。

數據賦能下，今年初，浙江省漁業互保協會在椒江簽發首張大黃魚低溫保險，這也是浙江省首單政策性大黃魚低溫保險。政策性大黃魚低溫保險，指的是養殖企業與浙江省漁業互保協會簽訂保險訂單，在保險期限內，養殖區域日海溫低于10℃（含）且持續天數達到合同約定的要求時，視為保險事故發生，浙江省漁業互保協會將給予該養殖企業賠償。“這樣一來，大大降低了漁民的養殖風險，對漁業發展意義重大。”潘德爐說。

智慧場景二

深遠海養殖

與海上“新基建”結合

廣闊的海洋中，深遠海養殖已成為重要的發展方向，是智慧漁業的前沿陣地。在以“智慧海工 深海牧漁”為主題的現代智慧漁業裝備高質量發展對接活動上，中國工程院院士、中國海洋大學教授麥康森認為，近年來，我國深遠海養殖裝備呈現大型化、平臺化、多功能化的發展態勢，產業化進程初步形成。

麥康森表示，深遠海養殖不僅要養得好，也要賣得好，關鍵在于完善產業鏈構建，探索規模化和合理的盈利模式。對此，他提出一種新思路：將深遠海養殖與海上“新基建”相結合，通過建設海上新型基礎設施來支持深遠海養殖的可持續發展。“在未來，這一思路或許能為解決此前各種問題提供重要方向。”

工欲善其事，必先利其器。在裝備研發方面，中國科學院廣州能源研究所研究員盛松偉現場分享了最新成果——他所在的能源所已形成三大系列技術產品，包括溫和海域純養殖版本、漁業工廠“普盛”系列，以及高端漁旅平臺“閩投”系列。“目前，我們的半潛式養殖平臺技術已在7個省份落地應用。”

針對全球海洋漁業的綠色發展需求，加拿大工程院院士、武漢理工大學教授劉鵬飛帶來新思考。他指出，全球約有410萬艘漁船，年碳排放總量約1.2億噸，占全球船舶總排放量的12%。“要充分發揮科技在綠色發展方面的引領作用，包括大力開展純綠色推進系統產品研發等。”

活動現場，業內廣泛關注的委內瑞拉漁業裝備采購需求清單發布。現場還舉行了多項合作簽約儀式，包括福建省水產設計院分別與中國水產科學研究院漁業機械儀器研究所、上海瀧洋船舶科技有限公司等單位達成項目合作意向，中國漁船漁機漁具行業協會與哈爾濱工程大學校友船海產業聯盟、福建省綠色智能船舶產業聯盟簽署戰略合作協議等，為推進福建智慧漁業裝備產業協同發展注入新動能。

智慧場景三

智能機器人

助力航運業減碳節能

“航運業零碳轉型迫在眉睫、裝備升級窗口正在收緊、市場需求持續釋放，這三大趨勢共同將船舶智能機器人推向產業變革的核心生態位。”在探索海洋經濟高質量可持續發展“藍海”分論壇上，中遠海運（青島）有限公司董事長金鑫開門見山地指出，發展船舶智能機器人不僅是決定企業核心競爭力的戰略因素，也是能耗監測、運維效率管理的關鍵工具。

金鑫以中遠海運最新研發的“洗艙精靈”為例，這是一款專為散貨船貨艙清洗設計的智能機器人，集成最新的在線可視、遠程控制、自適應吸附、曲面運動、伺服驅動和高低壓水射流等技術，不僅能夠適應不同船型的清洗需求，還可以實現節能增效。“和傳統方式相比，‘洗艙精靈’有效減少登高作業，實現智能控制和自適應清洗，符合當前航運綠色發展大勢。”

30米高的桅桿、容易殘留有害氣體的密閉貨艙、船舶碰壁或擱淺后的水下破損檢測……這些“上天入海”的作業場景，機器人依然暢通無阻。在高危的自主運維場景中，用機器人替代人工作業已成為明確趨勢，并實現了技術迭代與行業重點需求的同頻共振。比如，搭載了特殊設計移動底盤的機器人，能在油污傾斜甲板等復雜環境穩定運行。

在能效優化方面，機器人通過數據采集、算法優化、系統聯動，也成為能效提升的“協同利器”，直接推動燃油消耗下降與碳排放的減少。機器人搭載高精度燃油流量傳感器、船舶姿態傳感器，實時采集主機、發電機、螺旋槳的能耗數據，甚至可檢測單個閥門的蒸汽損耗，為能效優化提供“數據底座”。

對船用機器人的前景，金鑫十分看好。他認為，眼下機器人五花八門，但缺少較為明確的商業化模式，船舶行業背靠航運、港口、物流等大規模應用場景優勢，為機器人應用提供了明確的用武之地，同時具備大量數據驗證和中長期的跟蹤優勢，有利于技術迭代和行業需求共振，必將迎來高速發展。（記者 蔣雅琛 藍瑜萍 朱榕）