独家视角

　　【引言】

　　近年来，人工智能（AI）技术浪潮席卷全球，并在各行各业展现出巨大的赋能潜力。航运市场敏锐地把握了这一历史机遇，积极探索和实践人工智能的应用，以期提升行业整体竞争力、优化资源配置效率、实现产业的深刻变革与可持续发展。然而，人工智能在驱动航运业创新的同时，其应用也伴随着合规性挑战与数据安全风险。如何在加速拥抱人工智能赋能、培育行业新质生产力的同时，前瞻性地构建健全的合规体系并筑牢数据安全防线，已成为航运业界必须审慎应对的核心议题。

　　人工智能给航运市场带来的发展机遇

　　（一）运营效率提升

　　航线规划与船舶调度是航运运营的“大脑”与“神经中枢”，直接影响着运营效率与成本。传统模式高度依赖人工经验，耗时费力且难以应对复杂动态的海洋环境与市场变化。人工智能的应用特别是机器学习和优化算法的引入，正在彻底改变这一局面。AI系统能够整合分析海量的气象数据（如风、浪、流）、海洋地理信息、全球港口实时动态（如拥堵情况、泊位可用性）、船舶AIS数据以及船舶自身性能参数（如油耗模型、装载情况），从而规划出更经济、更高效的航线。例如，国际航运巨头马士基通过其部署的船舶性能优化系统，结合AI算法分析实时数据，为船舶提供最佳航速和航线建议，显著提升了准班率并优化了燃油效率。根据行业实践，应用此类先进航线优化系统，部分航线的航行时间平均可缩短5%至15%，船舶周转效率得到显著提高。

　　在船舶调度方面，人工智能的应用亦成效显著。例如，中远海运参与投资建设的厦门远海自动化码头作为全球首个第四代自动化码头，其智能调度系统在港口运营中发挥着关键作用。该系统能够实时监控船舶作业状态，精准预测船舶到港时间，结合港口装卸能力、泊位情况及堆场管理，动态优化船舶的靠泊计划与岸桥作业顺序，有效减少船舶在港等待时间。部分领先的智慧港口通过引入AI调度系统，已将船舶的平均在港时间缩短了数小时至十数小时不等，显著提升了港口吞吐能力和资产利用率。例如，新加坡港务集团与日本ONE航运公司合作开发的AI调度平台，旨在通过优化集装箱流转和船舶配载，将船舶在港时间最高缩短了20%。

　　（二）成本控制

　　成本控制是航运企业持续关注的核心议题，人工智能在此展现出巨大潜力。

　　燃油成本通常占据航运企业总运营成本的40%-60%，AI在燃油消耗优化方面扮演着关键角色。通过在船舶上部署传感器网络，实时采集并分析航行数据（如航速、吃水、主机工况、船体污损状况、实时海况等），AI系统能够为船长提供精准的航速优化与配载调整建议，确保船舶在不同航行条件下均能以接近最佳的燃油效率航行。行业数据显示，通过应用AI驱动的燃油优化方案，船舶平均可实现5%至10%的燃油节省。

　　此外，人工智能在船舶设备维护领域也带来了革命性变化，即从传统的定期维护、故障后维修转向预测性维护。通过在船舶主机、发电机、压载水处理系统等关键设备上安装传感器，实时监测设备运行参数（如振动、温度、油液品质），AI系统运用机器学习算法分析这些数据，能够提前数周甚至数月预测潜在故障，并发出维护预警。例如，达飞轮船在其船队中推广应用智能预测性维护系统，有效减少了因设备突发故障导致的非计划性停航和高昂的紧急维修成本，同时通过优化维护计划，延长了设备使用寿命，降低了全生命周期维护成本。

　　（三）服务创新

　　在市场竞争日趋激烈和客户需求日益个性化的背景下，航运企业正积极利用人工智能驱动服务创新，提升客户体验。通过对海量的客户历史数据、货运数据及市场需求数据进行深度学习分析，AI可以帮助企业洞察客户的潜在需求模式与偏好，从而提供更加定制化的物流解决方案。例如，根据货物的特性（如冷链、危险品）、客户对运输时效性的要求、贸易伙伴的地理分布等因素，AI可以协助设计更灵活、更经济、更具韧性的多式联运方案，显著提升客户满意度。

　　人工智能驱动的智能客服系统也正在重塑航运企业的客户交互方式。客户可以通过在线聊天机器人、语音助手等渠道，7x24小时便捷地查询货物运输状态、船期信息、运价详情等，智能客服能够基于知识图谱和自然语言处理技术，快速、准确地提供答复，显著提升了客户服务的响应效率和质量。部分领先企业如中远海运已在其官方平台和客户服务渠道中引入智能问答与信息推送功能。更为重要的是，人工智能结合物联网（IoT）和区块链技术能够实现货物运输全程的可视化与可追溯。客户通过授权终端可以实时追踪货物在海陆空各运输环节的精确位置、预计到达时间、温湿度状态（对冷链货物尤为重要）等关键信息，极大地增强了供应链的透明度和客户的掌控感。马士基与IBM合作开发的TradeLens平台融合了AI能力，以提升数据分析与预测的准确性，为客户提供更深层次的供应链洞察。

　　航运市场应用人工智能的合规要求

　　（一）全球法规差异

　　航运业本质上是全球性的，船舶航行于不同国家和地区的管辖水域，数据信息在国际交互。然而，全球范围内针对人工智能应用的法律法规，特别是涉及数据保护、隐私、算法透明度、责任认定等方面的规定，呈现出显著的区域性差异。

　　欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对个人数据的处理、存储和跨境传输设定了全球最高标准之一，任何向欧盟提供服务或处理欧盟居民数据的航运企业都必须严格遵守，否则将面临巨额罚款。近年来，欧盟提出的《人工智能法案》（AI Act）草案，更是将某些高风险AI应用（可能包括用于关键基础设施如航运的部分AI系统）置于严格的监管之下，要求进行事前合规评估、风险管理和持续监控。

　　在美国，除了联邦层面的隐私立法尝试（如仍在讨论中的《美国隐私权法案》）和各州（如加州CCPA/CPRA）的立法外，监管机构更关注人工智能在提升航运安全、供应链韧性以及维护国家安全方面的双重作用。对于涉及敏感技术（如高精度导航、自主决策算法）的人工智能系统，可能面临出口管制或特定的安全审查要求。

　　在亚洲，中国陆续出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，构建了相对完善的数据保护与跨境流动监管框架。新加坡则以其积极推动创新和相对灵活的监管环境著称，鼓励行业制定行为准则和沙盒测试。日本注重人工智能技术标准的制定与伦理原则的推广，强调人机协同与社会接受度。

　　（二）合规挑战

　　数据跨境流动是航运人工智能应用面临的首要合规挑战。航运企业的全球运营特性决定了船舶数据、货物数据、船员个人信息等需要在全球范围内收集、传输、处理和存储。不同国家对数据本地化存储的要求、数据出境的安全评估程序以及对特定类型数据（如重要数据、核心数据）的特殊保护规定，使得航运企业在构建全球一体化AI平台时必须投入大量资源进行合规适配，有时甚至需要在不同法域部署独立的数据库或调整数据处理流程，这无疑增加了运营的复杂性和成本。例如，中远海运等大型跨国航运企业在处理涉及欧盟、美国及中国等多个重要法域的数据时，必须精细化管理其数据流向与合规策略。

　　责任界定是另一大难题。当AI系统（如自主航行系统、智能配载系统）的决策导致船舶碰撞、货物损坏、环境污染等事故时，如何界定和分配责任是一个复杂的法律问题。责任方可能是AI系统的开发者、船舶运营商、船东，甚至是船上未能正确监管或干预AI的船员。目前国际海事法律体系（如《联合国海洋法公约》、SOLAS公约、MARPOL公约等）主要基于人类行为主体进行构建，对于AI作为决策或操作主体的责任认定尚缺乏明确、统一的规定，这给事故调查、保险索赔和司法裁决带来了不确定性。此外，AI模型的审查与认证也构成挑战。如何确保用于航运关键决策的AI模型的可靠性、鲁棒性、公平性和安全性，并获得各国监管机构的认可，是行业面临的共性问题。

　　（三）建立统一合规标准的必要性和方向

　　面对全球法规的碎片化和合规挑战的复杂性，建立和推广国际统一或至少是高度协调的航运人工智能合规标准显得尤为必要和紧迫。统一的标准有助于降低航运企业的全球合规成本，消除因法规不一致带来的市场壁垒，促进全球航运市场的公平竞争与高效协作，并为人工智能技术的安全、负责任创新提供清晰指引。

　　国际海事组织（IMO）、国际标准化组织（ISO）等国际机构应扮演核心协调角色，牵头制定航运人工智能应用的技术标准、安全规范、数据格式与接口标准、以及伦理准则。各国政府应加强对话与合作，在尊重国家主权和安全利益的前提下寻求法规政策的协调与互认。行业协会应积极组织成员企业参与国际标准的制定过程，分享最佳实践，推动形成行业自律规范。中国作为全球航运大国和人工智能发展的重要力量，应积极参与并贡献智慧于全球航运AI治理框架的构建，推动形成开放、包容、平衡的国际规则。

　　人工智能应用中的数据安全保障与模型风险

　　（一）数据风险

　　数据是人工智能的“燃料”，航运业在应用AI过程中产生和处理海量数据，这些数据一旦泄露、篡改或滥用，将对企业乃至整个供应链造成严重后果。

　　数据泄露是最为突出的风险，航运企业的商业敏感数据（如运价策略、客户名单、货运合同）、船舶关键运营数据（如实时位置、航行计划、货物清单）以及船员和客户的个人信息都可能成为黑客攻击的目标。这些数据泄露不仅会导致直接的经济损失，还可能损害企业声誉，甚至引发供应链中断。

　　数据篡改的风险同样不容忽视。攻击者可能恶意修改船舶的导航数据、货物申报信息、集装箱状态数据等，这将直接威胁航行安全（例如，诱导船舶偏离航线、错误报告危险品信息）、扰乱港口运营秩序、或被用于欺诈等非法活动。

　　（二）AI模型固有风险

　　除了外部攻击导致的数据风险外，AI模型本身也存在一些固有风险，需要深入理解和有效管理：

　　1.偏差放大：AI模型的性能高度依赖于训练数据。如果训练数据中存在历史偏见（如特定航线的风险评估偏高、特定群体船员的绩效评估偏低），AI模型可能会学习并放大这些偏见，导致在航线规划、风险评估、人员调度等方面做出不公平或歧视性的决策。

　　2.错误学习与泛化能力不足：当训练数据不全面、质量不高或未能覆盖所有真实世界的复杂场景时，AI模型可能学习到错误的关联关系，或者在新环境下（如极端天气、新的港口规则）的适应性和准确性（即泛化能力）显著下降，做出不可靠的判断。

　　3.可解释性缺乏：许多先进的AI模型特别是深度学习模型，其内部决策逻辑非常复杂，难以向人类清晰地解释其为何做出某一特定决策。这种“黑箱”特性使得在发生错误或事故时，难以进行有效的故障排查、责任认定和模型改进。对于安全至上的航运业而言，决策过程的透明度和可解释性至关重要。

　　4.对抗性攻击：包括Prompt注入和数据投毒攻击。Prompt注入是指攻击者通过精心构造的输入，诱骗大语言模型等生成式AI产生有害、错误或偏离预期的输出。数据投毒攻击则是指在模型训练阶段，通过向训练数据中注入少量恶意样本，来操纵模型在特定输入下的行为，或者整体上降低模型的性能和可靠性。这些攻击对依赖AI进行信息处理和决策的航运系统构成潜在威胁。

　　（三）技术保障

　　为应对上述数据和模型风险，多层次的技术保障措施不可或缺。区块链技术因其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，在保障航运数据安全与可信共享方面展现出潜力。例如，将提单、货物跟踪等关键信息上链，可以有效防止伪造和篡改，提升供应链各方协作的信任度。先进的加密技术包括对称加密、非对称加密、同态加密等是保护数据在存储、传输和使用过程中机密性和完整性的基石。此外，应用入侵检测与防御系统（IDPS）、安全信息和事件管理（SIEM）平台，结合AI驱动的异常行为分析技术，能够实时监测网络流量和系统活动，及时发现并响应潜在的网络攻击和数据泄露企图。针对AI模型的鲁棒性和安全性，研究和应用模型验证、对抗性训练、隐私保护机器学习等技术也日益重要。

　　（四）数据管理策略

　　健全的数据管理策略是保障数据安全和负责任AI应用的基础。企业应建立覆盖数据全生命周期的治理框架，明确数据分类分级标准、访问控制权限、存储与备份要求、以及数据销毁规程。对于敏感数据和个人信息，应采取最小化收集原则，并实施严格的脱敏或匿名化处理。在数据共享前，必须进行充分的风险评估，并签订具有法律约束力的数据共享协议，明确各方的数据安全责任。定期开展数据安全审计和渗透测试，及时发现和修复安全漏洞。

　　平衡发展、合规与数据安全的策略

　　（一）企业层面

　　航运企业作为技术应用和风险承担的主体应将合规与数据安全置于战略高度，内化为企业文化和日常运营的核心要素。建议设立由高级管理层领导的专门委员会或首席合规官/数据保护官（CGO/DPO）岗位，统筹负责AI应用的战略规划、合规审查、风险评估与数据安全管理体系建设。在引进或研发AI系统时，应将“安全设计”和“合规设计”理念贯穿始终，确保技术方案在满足业务需求的同时，符合相关法律法规和伦理要求。持续加大对复合型人才的培养和引进力度，打造既懂航运业务，又熟悉人工智能、数据科学、网络安全及法律合规的专业团队。

　　（二）行业协作

　　航运行业协会在全球和区域层面应发挥更为积极的桥梁纽带和行业自律作用。通过组织研讨会、发布行业指南、建立信息共享平台等方式，促进行业内部在AI应用经验、合规实践、风险应对策略等方面的交流与互鉴。行业协会可以牵头制定更为细化的行业标准、最佳实践和道德准则，例如针对特定AI应用场景（如自主航行船舶、智能港口操作）的安全指南和数据交换协议，以补充国际法规的不足，引导行业成员在竞争与合作中共同提升整体的安全与合规水平。

　　（三）监管协调

　　政府监管部门需采取敏捷审慎的监管方法，既要鼓励创新，也要守住安全底线。加强跨部门、跨地域的监管协调与信息共享，形成监管合力，避免出现监管真空或重复监管。在制定和更新相关法律法规时，应充分听取航运企业、技术提供商、行业协会及法律专家的意见，确保政策的前瞻性、科学性和可操作性。探索建立“监管沙盒”机制，为航运AI创新应用提供一个受控的测试环境，允许企业在真实场景中验证技术的可行性和安全性，同时也为监管机构积累经验，优化监管规则。加强对数据跨境流动、算法透明度和问责机制的国际对话与合作，积极参与全球航运AI治理规则的制定。

　　【结论】

　　航运市场拥抱人工智能是顺应全球数字化、智能化发展大势的必然选择，更是航运业培育和发展新质生产力的关键引擎。人工智能不仅为提升航运运营效率、优化成本结构、创新客户服务带来了历史性机遇，也为增强整个供应链的韧性和可持续性注入了强大动力。这与我国加快建设交通强国的宏伟蓝图和推动数字中国建设的战略部署高度契合，是航运业实现高质量发展的核心驱动力之一。

　　行稳方能致远。在加速智能化转型的征途上，航运企业必须深刻认识到，技术发展、法律合规与数据安全是不可分割的“三驾马车”，唯有三者并驾齐驱、协同并进，才能确保人工智能这艘巨轮在正确的航道上稳健航行。这意味着我们不仅要勇于探索前沿技术，更要敬畏法律规则，夯实安全基石。

　　展望未来，随着人工智能技术的持续突破、法律法规的逐步完善以及行业共识的不断凝聚，我们有充分理由相信，航运市场定能成功驾驭人工智能带来的机遇与挑战。通过构建政府引导、企业主导、行业协同、国际合作的良好生态，航运业将能够充分释放人工智能的巨大潜能，有效防范和化解各类风险，在全球贸易和经济发展中续写更加辉煌的篇章，为构建人类命运共同体贡献更加坚实的海上力量。

　　【作者单位：集团数字化转型本部】