文 | 晓枫说 文 | 晓枫说 在全球气候治理与😀能源革命的双重浪潮下，海运业这条全球贸易的“动脉”——正经历⭐一场静默却深刻的革命。 IMO数据显示，航运业约占全球🌟温室气体排放量的2.89%，其脱碳进程直接关乎《巴黎协定》目🤯标的实现。随着碳强度指标（CII）、欧盟排放交易体系（ETS😊）从政策蓝图转化为实际成本，一场围绕技术路线、运营模式与商业😜逻辑的全面竞赛已然拉开帷幕。在这场全球性的转型中，以ABB、😢瓦锡兰为代表的国际技术提供商，以中国船舶集团、中远海运等中国🔥领军企业及众多中小创新型科技企业，共同勾勒着“全船电气化”为😴血脉、“系统智能化”为神经的未来船舶蓝图。这幅跨国产学研协同😀绘制的蓝图描绘了清晰的愿景，但其落地之路却布满需要全球行业共😡同应对的复杂挑战。 一、系统重构：电气化是底层逻辑变革😂，而非简单动力替换 事实上，行业认知正经历一个深化的过🤔程——船舶电气化的核心，并非仅是安装一套电池组那么简单，其本🤯质是从“机械驱动”向“电力驱动”的范式转移，是对船舶能源分配😢与推进系统的彻底重构。 在这一领域，东西方的技术路径呈😅现出有趣的对比与融合。ABB力推的车载直流电网（DC Gri😂d）概念，与西门子能源的直流港口方案、瓦锡兰的混合动力解决方🌟案等代表了欧洲的技术思路，其核心优势在于构建了一个高度集成化❤️的“能源平台”。相较于传统交流电系统，直流电网能减少高达10😂-20%的能源转换损耗，并显著节省设备空间与重量。更重要的是😴，它作为一个开放的架构，能够灵活兼容当前的锂离子电池、正在兴😎起的甲醇/氨燃料电池以及未来的新型储能技术。这种设计哲学，为💯船东提供了至关重要的“技术中立性”和“面向未来”的弹性，有效😘规避了因过早押注单一绿色燃料技术而导致的资产搁浅风险。 🔥 视线回到国内，中国船舶集团在高端邮轮、大型液化天然气（LN😴G）船等领域展现的系统集成能力，以及宁德时代在船舶用锂离子电⭐池、钠离子电池方面的技术创新，则体现了中国在产业链中后端的快😆速追赶。特别是宁德时代针对内河航运推出的“船舶动力电池系统”🥳，已应用于长江流域等多艘电动船舶，展示了中国在特定应用场景下😊的市场化突破。 市场的选择清晰地揭示了现实的转型路径。😍根据挪威船级社（DNV）的统计，混合动力方案在新造船与改装船💯市场中占据重要地位。这反映了行业在理想与现实间的权衡：混合动😀力作为关键的过渡技术，允许船舶在排放控制区（ECAs）和港口💯内实现“零排放”静音航行，以满足局部最严苛的法规并提升企业C😜SR形象，同时在开阔水域依靠主发电机保障续航与经济性。中远海👏运集团在旗下多艘大型集装箱船上实施的混合动力系统改造项目，正🚀是这种务实路径的体现——通过在现有船队上进行技术升级，而非全😜部新建，以更具经济性的方式推进减排。 然而，技术的先进😜性无法自动跨越经济的鸿沟。核心挑战在于，这套系统重构所带来的😂高昂初始资本支出。一艘采用先进直流电网和电池系统的新造船，其😍建造成本可能比传统船舶高出20%-40%，绿色溢价最终需要在😆整个价值链中被消化。这催生了新的商业合作模式，例如一些航运公😍司开始与货主签订包含“绿色溢价”的长期运输合同，或寻求绿色金🥳融的支持。技术的普及速度，将不取决于其技术指标的巅峰，而取决😍于其全生命周期成本的竞争力。在这方面，中国银行、进出口银行等🙌金融机构对绿色船舶提供的优惠利率贷款，以及一些中国船厂推出的🔥“能源管理合同”模式，正在尝试通过金融创新来降低技术应用的门😅槛。这种技术+金融的整体解决方案，可能成为推动技术普及的重要😜助力。 展开全文 二、从自动化到自主化：数据驱动🤗运营模式的范式转移 智能化是脱碳的另一大支柱，其价值远🙌超节省人力，其终极目标是通过数据驱动，实现全局能效最优和运营😁模式的重塑。 趋势正从“单船自动化”迈向“船岸一体化智😆能运营”。ABB Ability™、瓦锡兰的船舶效能管理系统🎉（EMS）等代表了西方公司在软件平台和系统集成方面的传统优势🤯。这意味着，传统的船长和轮机长角色正在演变，他们与岸上的专家🤗团队共同构成一个“数字船队”的运营中枢。这种模式不仅能优化单🤯船航速、航线以减少燃油消耗（据估计可带来5-10%的能效提升🚀），更能实现预测性维护，大幅降低故障停航风险。而中国公司则从😡不同维度切入：华为的5G技术、船载通信模块和云服务正在为智能😁航运提供数字基础设施；上海国际港务集团打造的“智慧港口”系统👍，通过优化船舶在港口的作业效率，间接减少了船舶的等待时间和排😍放；而国内诸如百舸新能这样的众多中小创新型企业，也在围绕船岸😀一体模式、新能源动力系统等加快研发和产业化进程。 在自😜主航行这一前沿领域，西方公司如康士伯与Yara合作的“Yar🚀a Birkeland”项目引人注目，而中国的进展同样值得关🤗注。交通运输部水运科学研究院牵头制定的智能船舶技术标准，青岛😡无人船基地的测试验证平台，以及系统科技有限公司等企业在自主避🥳碰、智能靠离泊等关键技术上的突破，显示中国正在构建自主可控的😘技术体系。特别是中船重工第716研究所开发的“船海智云”工业😴互联网平台，已应用于数百艘船舶，实现了设备健康管理、能效优化😀等功能的国产化替代。 然而，这片“新蓝海”也充满了“暗😅礁”。 一是法规与责任的空白。当智能系统做出决策导致事😆故时，法律责任的界定是全球监管机构面临的崭新课题。IMO正在🥳制定的《海上自主水面船舶（MASS）规则》进展谨慎，便反映了🤯这一复杂性。而中国机构和企业也正积极参与相关国际标准的制定，😜这种技术标准话语权的竞争，其重要性不亚于技术本身的竞争。 😢 二是网络安全的致命脆弱性。高度互联的船舶使其成为网络攻击😍的高价值目标，2020年某大型集装箱航运公司遭遇的网络攻击导😅致全球业务中断，已为全行业敲响警钟。 三是人机协作的挑😁战。船员角色将从操作者转变为系统管理者和监督者，这一转型需要😡体系化的培训和文化适应，对航海教育体系提出了全新要求。 😉 三、脱碳的终极拷问：绿色燃料的抉择与全球基础设施的协同 😂 领先的电气化平台解决了绿色能源的输送和分配问题，但最根本🥳的挑战在于——绿色能源本身从何而来？这引出了脱碳征程中最具争😁议和不确定性的领域。 目前，液化天然气（LNG）、甲醇🎉、氨、氢等选项构成了一个充满竞争的“燃料罗生门”。马士基巨资😅投入绿色甲醇船舶，中远海运集团积极探索氨燃料动力技术，而一些😁欧洲船东则看好LNG的过渡作用，每一种选择都面临“Well-😎to-Wake”（从油井到螺旋桨）全生命周期碳排放的严格审视😢。因此，船舶电气化系统的真正绿色成色，最终取决于为其供电的能😢源来源是否在全生命周期内真正清洁。 更深层次的矛盾是“😊鸡与蛋”的全球基础设施困局。船东不愿投资某类绿色燃料动力船，🚀因为全球加注网络几乎为空白；能源公司不愿投资数百亿美元建设全❤️球加注站，因为市场上对应的船舶数量不足。破解这一死结，单靠市😉场力量远远不够。 在这方面，中国依托其强大的基建能力，⭐在国内长江流域、珠江三角洲等内河航道沿线加快建设船舶充电、加😁注设施，这种“先内河、后沿海、再远洋”的渐进式基础设施布局策😎略，为技术验证和商业模式探索提供了宝贵的试验场。然而，要将这😀种国内经验复制到全球航线网络，仍面临巨大的投融资和国际协作挑😢战，亟需强有力的国际政策协调（如全球性碳税机制）、巨额的基础😀设施投资以及形成行业共识的标准体系。这已超越技术范畴，成为对😆全球治理智慧的考验。 然而，我们必须清醒地认识到，技术🤯方案的成熟只是漫长征程的起点。未来的成功将不取决于任何单一国😴家或公司的技术突破，而取决于整个全球生态系统的协同进化，比如🎉技术路径的多元化与融合，能否形成尊重不同国家、不同航线条件下😁的技术选择，促进东西方技术方案的交流互鉴，而非形成新的技术壁😴垒；比如商业模式的创新与共赢，能否建立合理分摊绿色溢价、覆盖😀全生命周期成本的商业模式，确保发达国家和发展中国家的船东都能👏"用得起"绿色技术；再比如治理体系的包容性与有效性，在IMO😜等多边框架下，能否构建平衡环保雄心、技术可行性和经济承受力的💯国际规则，等等。 可以说，未来十年，海运业这艘巨轮将航🥳行在技术的“星辰大海”与现实的“惊涛骇浪”之间。这场转型，既😴是对人类工程智慧的考验，更是对全球合作精神与商业创新能力的终🥳极测验。唯有产业链上下同舟共济，方能在可持续发展的航道上行稳🤩致远。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多