1. 航运大数据平台
瓜达尔港发展前景很好。
瓜达尔港的方向是发展成为一个全球性的航运枢纽，有数据显示，光是在2021财年，瓜达尔港全年货物吞吐量达到了54700吨，相当于过去3个财年之和。
瓜达尔港的二期项目正在建设中，该项目占地超过2200英亩，为一期项目面积的数十倍。
随着“一带一路”合作的深入、中巴经济走廊的进一步建设，瓜达尔港最终将实现年货物吞吐量3亿吨以上的目标。
2. 航运综合服务平台
http://www.gzhuoduoduo.com/
广州市货多多国际货运代理有限公司，广州市工商行政管理局注册成立的从事国际快递、国际空运 和 国际海运 的专业货代公司。 注册资本 :500 万元人民币。
广州货多多专业从事广州到世界各地文件、包裹、货物快递的国际快递公司，强势代理香港 / 广州 等国际快递专线。 我司本着 诚信、高效、专业、认真、安全 的服务理念为各行各业的客户提供完整的个性化的供应链管理服务。
3. 中国航运数据库官网
1.
个人所在省里的公安局没有把你的头像上传到银行或其行业身份证认证系统里面,直接找派出所或公安局重新办理上传身份证头像认证信息即可。
2.
还有就是公安部数据库损坏,因此不能与银行、航运等部门数据库同步,所以得等待公安部数据库修理好才能在网上正常查询到身份证上的头像了。
3.
到你的户口所在地派出所开一张”户籍证明”,加上你的户口簿,身份证,拿到开户银行重新登记一下就行了。
4. 航运大数据分析
广东省的数据（2004年）：广东省全社会内河船舶保有量为19484艘，约331万载重吨，69000多客位，运输船舶多为100－300吨级，平均载重吨约190吨。
5. 航运业平台
1.智慧水运电商模式，提供供应链一体化服务
平台采用在线竞价模式，货主将货物在平台上发标，船方结合自己的运力争取承运机会，出价最低者获得承运机会，货款可在线支付。平台免费为用户提供船舶位置查询服务和实时移动视频可视化服务，大大提高了配载效率，大幅度降低货方运费的同时提高了船东的收入。平台真正实现了供需信息透明，解决了船舶空驶问题，提高了船舶运输效率。
平台为用户提供了一整套的智能物流供应链解决方案，包括信息流、物流、资金流、票据流和证据流等，保证了票据流的真实性，大大降低了税务机关对航运业的监管难度，推动航运规范化发展。
（1）“基站十平台”模式确保全程可追溯
依托平台“天眼”系统，实时掌握车、船动态和货物状态，实现物流场景可视化和全程可追溯，为交易的真实性提供依据，确保了运输过程中的安全性、可控性。
（2）信息在线发布与运力竞价
平台通过发布车、船、货、港等信息，移动端主动推送，实现在线供需自动匹配、低价中标的交易模式。
（3）票据直通车
通过视频留证、电子合同、电子运单等数据验证技术，提供物流过程的真实依据，有效解决了票据流的真实性难题。
（4）构建诚信体系
平台依托大数据分析技术，建立平台企业诚信体系，直接对接政府监管系统，为政府监管提供可靠依据。
（5）提供供应链金融服务
平台在真实交易和风险可控的基础上，引入银行、保险、第三方金融机构人驻，为平台企业提供在线保险、在线运费融资等功能，解决中小运输企业流动资金的问题。
2.实施关键技术创新，支撑物流大数据
公司在沿江、沿海布了500多个AIS船舶信号接收基站，并在该系统基础上自主研发SDVR船载视频监控系统，可以满足船东、货主实时掌握船舶动态和货物运输状态的可视化需求。通过船联网、车联网的互联互通，可获取并应用2万多个码头泊位信息、16万条运输船舶信息，每年获取长江沿海船舶装卸和潮汛天气动态数据超过1000万条，船舶自动识别系统产生的数据超过8000万条。
（1）AIS船舶定位技术：具备微信、网页查船位功能，可以对沿海沿江16万艘船舶的运行轨迹进行实时监管。
（2）SDVR船载视频监控系统：可实现在线视频监控、视频录像、录像回放、云储存、远程指挥操作、夜间拍摄等功能，实现运输过程可视化。
（3）电子围栏技术：在长江和沿海进行了电子围栏，可以及时推送货运信息给货源地附近船舶。
（4）价交易平台：采用在线竞价交易模式，货方在平台上发标，船方竞标，供需自动匹配。
（二）依托“互联网十多式联运十无车承运”打造长江经济带多式联运平台
1.“互联网十多式联运”提供物流一体化解决方案
由江苏省交通厅、江苏省经信委指导、物润船联开发运营的“长江经济带多式联运公共信息与交易平台”，是国内首家“互联网十多式联运”的公共信息与交易平台，综合水路、铁路、公路、港口等多种货物物流数据，强大的AI智能系统给客户提供了一键竞价、在线支付、票据开具、货运保险、货物动态与视频查询等服务功能，实现了物流的信息化、可视化、网络化、智能化。同时，物润船联利用无车承运人身份，依托平台海量的供需资源和物流大数据，提供无车/船承运服务，为用户提供整体多式联运解决方案。
平台规划了包括水路、港口、铁路、公路、多式联运以及监管单位在内的六大子系统。
（1）水路子系统。包括找货找船、在线竟价、调度计划、运价指数、长江水位、潮汐表、船舶动态、船载视频等功能。
（2）港口子系统。通过接入沿海、长江、运河等港口的数据，实现了各港口基本信息、实时在线视频以及船舶预抵港信息查询等功能。主要包括全国主要港口信息、港口企业、港口基础设施数据、港口船舶预抵港信息一站式查询、港口节点信息查询发布港口实时状况在线可视化等。
（3）铁路子系统。通过接入各铁路局数据，实现铁路货运信息、货物跟踪、运费查询、货运站查询等功能。
（4）公路子系统。通过接入全国货源、车源信息，实现车货需求在线撮合、车辆跟踪等功能，能够实现车货信息快速匹配、承运车辆路径随时掌握、承运过程透明可控。
（5）多式联运子系统。包含线路优化、价格推荐、最优运输方案推荐等功能。
（6）监管单位子系统。通过与行业管理机构的信息互通，实现行业信息共享、政策发布、行业监管等功能，依托平台大数据，构建企业诚信体系，设置曝光台，规范行业秩序。
多式联运平台依托物流大数据和人工智能，进行精确化的市场定位和科学的线路优化方案，对供需两端的信息进行采集和处理，通过大数据进行筛选，产生满足客户需求的物流方案，提供智能方案优化服务，用户再根据优化结果自主选择承运方式。
6. 航运数据库
直接找派出所或公安局就可以从新办理上传身份证头像认证信息。原因是个人所在省里的公安局没有把你的头像上传到银行、或其行业身份证认证系统里面，所以身份证才不显示头像。
还有就是公安部数据库损坏，因此不能与银行、航运等部门数据库同步。解决方法：
方法一，去所在地公安局问一下，再就是去办身份证的派出所，问过之后，办理单位会给一个电话，自己打电话从新上传一下身份证认证信息就可以了方法二，如果需要办理银行卡、乘机、乘火车等，可持户口到辖区公安机关开具户籍证明即可办理，但对于数据库何时能够恢复，尚不能确定。（此消息是2012年前后，现在网络设备完善基本上不会出现这种情况，一般出现直接按照方法一就可以解决了）
7. 航运数据平台 上海
锦江航运是上海市属的最大国有航运企业，若能进锦江，跑日韩线，会很HAPPY的。
8. 航运大数据技术与应用
互联网+”已深入社会各领域，有“综合工业之冠”的船舶业在物联网、大数据、云计算等技术的影响下，传统基础设施和创新要素日益变化，行业生态体系和发展模式遭遇严重挑战。在“互联网+”影响下，船舶业呈十大发展趋势。
船舶生态体系加速重构
能给船舶业带来革命性变化的技术已经到来，并趋向成熟，这就是信息化时代互联网下的物联网、大数据和云计算技术。其所引发的不仅仅是生产力的指数级提升，更是生产关系的颠覆，正重新构建、擘画人类生产方式变革和生活方式调整发展新蓝图。航运、造船、配套及相关技术、生产等资源的优化配置和发展方式的转变，催生的智能化技术装备、协同化创新体系、柔性化生产方式、集约化资源利用、精准化管理模式不断重塑新时期船舶业竞争新优势，对传统行业生态体系新格局进行颠覆，加之通过生态系统的有效性和用户黏性，逐步建立包含供应商、销售商、客户、竞争对手和科研机构以及政府单位等相关经济协助发展船舶业联合体，越来越多地表现为产业生态系统的竞争，传统行业的互联网化已成为未来船舶业的一张“生死牌”。
管理模式网络量子化
信息化时代，传统行业从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向整体大系统、全局巨系统演进，从部门级到企业级、产业链级乃至产业生态级不断演进，并形成相互作用的复杂网络，突破地域、组织、机制界限，通过对大规模信息技术数据应用，实现人、财、物资源和要素的高效整合，有计划按比例地提供强有力的革命性手段进行社会经济运行调节，对传统的管理思想和模式产生颠覆式改变。在目前经济低迷和船舶企业纷纷进行资源优化整合之际，精益管理综合作用凸显，成为推动船舶企业发展不可或缺的管理理念。借助信息化手段改造企业内部每一个流程，将科层制管理模式转为网络式管理模式，构建精简高效的扁平化组织结构，改造企业客户间关系，充分发挥员工的积极性和主动性，挖掘潜在智慧，“互联网+”式网络量子化管理成为企业新的生产力。
大数据成战略核心力量
数据，已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，对数据的挖掘已成为企业竞争力的重要来源，而云计算则是开启大数据应用新领域的“金钥匙”。作为“综合工业之冠”的船舶业，是劳动、资金、技术密集型产业，涵盖航运、造船、船舶配套以及相关服务等产业链，并涉及机电、钢铁、化工、航运、海洋资源勘采等上下游产业，庞大的人群和应用市场，复杂性高，充满变化，使得船舶业当之无愧成为最复杂的大数据行业。船舶业却是个数据应用贫乏的行业，未来的船舶企业必须学会如何处理及如何使用数据。解决由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，将成为船舶业转型升级、效率提高的重要手段，大数据将成为未来船舶企业的战略核心力量。
万物互联平台模糊产业边界
近年来，互联网不断推动着各行业生态的改变，制造业更是经历前所未有的转变，国家战略上的纷纷布局：美国的“工业互联网”和中国的“两化融合”，国际巨头更是加快构建工业云和智能服务平台，加快全球战略资源的整合步伐，抢占规则制定权、标准话语权、生态主导权和竞争制高点，通过丰富开发工具、开发应用接口、共享数据资源、建设开发社区，构建以自己为中心的星状网络数据处理平台，以形成赢者通吃的市场局面。
智慧航运突破传统航运思维
信息化技术的应用、船舶技术的创新将引发航运管理变革和服务进步。基于互联网、大数据、云服务等技术手段，整合船舶的设计、生产、制造、使用、维护、售后、物流各个环节，在运营公司、设计建造商及设备商等之间建立起更全面的生产关系。将智能系统在船舶设计建造阶段就纳入后期航运运营考虑，引入大数据挖据技术，提高航运服务的标准化和信息化程度，提供更稳定、更易维护、更具弹性的在线订舱服务。运营过程中清晰规划运输船舶航程和航站，推进航运思维、理念及商业模式的“智慧”化。
智能船舶成必争之地
过去船舶更多侧重于船舶基本功能的实现，未来的船舶将在互联网技术下，会更加关注设备的智能化、系统的智能化甚至整体船舶运营的智能化，智能船舶将会应运而生。智能船舶的发展要充分利用现有条件，从环境、能源、材料、空间、电子、机械、导航、物联网、大数据、云计算等多个领域建立实体和虚拟设施，实现操纵系统、航行系统、设备技术、节能技术甚至生产系统等的智能化，逐步形成能自感知、自评估、自预测、自组织、自重构于一体的船舶，实现信息与实体智能耦合全过程。DNV GL集团2014年曾发布一份名为《未来航运业》的报告，提出智能船舶这一新概念。2015年中国政府发布的《中国制造2025》明确将智能船舶作为重点发展的领域。可见未来智能船舶将决定各国船舶工业在船舶市场的地位，成为各大造船国家现今进行的必争之地也就理所当然了。
智能制造发展趋势势不可挡
大数据背景下，智能制造已成为船舶制造与航运领域发展的趋势，“互联网+”促使船舶企业借助物联网、大数据、人工智能取代封闭的生产制造系统，提高制造系统柔性化、自动化和智能化水平，通过信息物理融合系统，用IT把设计源头与工厂的各个末端连接起来，实现人、产品、设备完全交互，牵引着传统工业发生革命性的演变。搭建设计、生产、采购等业务“一体化”智能生产流程设施，建立智能化的生产系统和车间物流系统，使智能化设备机器代替人工操作的机器，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化、全自动化生产系统向智能化生产系统转变，实现船舶的定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。
科创模式及资源要素全球化
在“一带一路”战略规划下，中国船舶业要实现转型升级，必须爬全球价值链高端的这个“坡”，过核心技术这道“坎”。基于此，船舶企业纷纷联合政府机构、科研院所和高校等单位，建立国家级高新技术船舶实验室，搭建“官、产、学、研、用、检”全产业链良性循环、可持续发展的生态体系。越来越多的科技型企业更是打破传统的内部研发模式，跨越组织边界，开始更多地利用和整合外部的社会力量来进行创新。
技术产业化成发展新方向
伴随国家制造业的转型升级，船舶业必将迎来跨越式的发展，在物联网等信息技术的支撑下，为满足未来客户大批量个性化需求，企业设计纷纷转型改制，基于互联网进行全球资源优化整合、科技创新发展和设计模式转变，从封闭型的单纯向企业提供设计向工程技术总承包的开放式模式转变。工程技术公司更是通过全产业链、全生命周期的工程EPC能力和国际市场拓展能力运营模式，围绕集约航运、绿色航运、安全航运、智能航运主题，进行新船型开发、船舶性能优化、航运安全、航运效率、节能减排、航运信息化等学术前沿和关键问题研究，为客户提供技术咨询服务，输出设计技术，转让设计方案、技术标准、专利技术及科技成果，抢占市场订单赢得市场份额，提升船舶国际市场的竞争力。
产融结合重建行业竞争格局
在“互联网+”形势下，针对巨大的船舶业全产业化规模和特色的个性化发展需求服务推出明显不足，引导社会资本和商业银行创新面向船舶业构建一种高效快速匹配资源的产融结合经营模式，金融直接投资产业，股权收益补偿，形成合理的收益分享、风险共担机制，愈来愈受到资本和产业的关注和追捧。随着市场发展趋势，船舶业也在实施产业科技和金融融合战略，联合系统内投资企业就某一产业进行研究，评估并实施解决方案利用上海船研所技术优势，借助上市公司资金投入，将重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。
9. 海运大数据
航运是世界上最大的行业之一，可以说是世界经济的命脉，占世界贸易的90%。你知道世界上最大的船运公司是哪家吗？
整理出世界十大航运公司的排名。在这些公司中，标准集装箱占世界运力的83.5%。(根据法国航运咨询公司Alphaliner的数据)
10、日本邮船株式会社(NYK)日本三大航运公司之一，也是世界上最古老和最大的航运公司之一，由日本早期的三菱FB创建。公司总部设在日本的千禧地区，拥有约800艘船舶，包括集装箱船、游轮、游轮等。
9、日本商船三井MOL日本航运公司，世界十大航运公司中的第二大，是日本经济贸易协会的成员。它的鳄鱼标志可以在世界主要港口的集装箱上看到。
8、中国台湾阳明海运集团远洋运输公司，位于中国台湾基隆，成立于1972年。它可以追溯到清朝。该公司拥有85艘船舶，420万载重吨，346，000标准箱吞吐量，服务于世界70多个国家。
7、中国香港东方海外货柜航运公司世界上最大的综合性国际集装箱运输公司之一，在70多个国家设有320个办事处。该公司有57艘不同级别的船只，包括在极端天气下的冰级船只。
6、中国长荣海运是一家集装箱运输公司，总部设在中国台湾桃园市，主要航线从远东到北美、中美洲和加勒比海。该公司在全球80个国家拥有240个港口。
5、赫伯罗特船舶公司德国跨国航运公司成立于1970年，由两家拥有175艘集装箱船的德国航运公司合并而成。
4、中国远洋运输(集团)公司中国最大的航运公司，到2011年覆盖全球160多个国家的1600多个港口。到2016年，船队的总规模将是世界上最大的。
3、法国达飞海运集团成立于1978年，总部设在马赛。它是法国的第一家，也是世界十大航运公司中的第三家。该公司在150多个国家的420个港口拥有200条航线。
2、地中海航运公司成立于1970年的瑞士海运公司是世界第二大海运公司，在全球拥有350个组织，超过28，000名员工和471艘集装箱船。
1、马士基航运有限公司丹麦最大的航运企业集团和世界上最大的航运公司，总部设在丹麦哥本哈根，在130个国家设有办事处，员工超过88，000人，服务网络几乎遍布全球
10. 国家航运大数据中心
2022年内河运输会迊来春天。
受疫情和长江环境保护的影响，近几年内河航运都比较低迷，部分船主由于种种原因先后退航运市场，市场货量少和高油价更加推深了运输市场的不景气，但是近期数据显示造船厂接单量明显增加，大宗货物供应量也节节上升，估计上述数据传导之下，半年内船舶货物量会明显增加，运价也会受l供销比会出现明显上升，内河转港吞吐量的增加，也会给内河运输市场带来好转。
11. 航运大数据公司
交通强国建设中远海运集团有限公司试点任务要点
一、绿色航运建设
（一）试点单位。
中国远洋海运集团有限公司、交通运输部水运科学研究院。
（二）试点内容及实施路径。
推进现有集装箱、散货、杂货船舶受电设施升级改造，分步推动挂五星旗沿海航行船舶实施符合岸电要求的相关改造。推进港口岸电设施升级改造，重点推进连云港新东方码头、泉州太平洋码头、武汉阳逻国际港铁水联运码头等在建码头岸电配套设施改造建设。建立实施岸电使用制度，鼓励船舶靠港使用岸电，总结岸电推广经验，提高岸电使用率。打造绿色航运样板工程和绿色航线，积极推进40万吨超大型干散货船航线岸电使用、津冀港口集装箱和干散货船舶岸电使用、自有船舶靠泊自有港口岸电使用，形成绿色航运建设和推广机制，完善相关标准规范。
（三）预期成果。
通过2年时间，完成35艘挂五星旗沿海航行集装箱船舶、16艘散货船舶、16艘杂货船舶受电设施改造。完成连云港新东方码头等在建码头岸电配套设施改造4套。新建集装箱船舶、散货船舶全部加装船舶受电设施，船舶靠港使用岸电艘次年均增加10%以上，自有船舶靠泊自有港口岸电100%使用，年替代燃料量8万吨标准油，年减少二氧化碳25万吨。绿色航运建设取得明显成效，在绿色航运机制、绿色航线建设等方面形成可推广、可复制的相关政策成果、技术标准等。
二、基于区块链的航运商业网络平台建设
（一）试点单位。
中国远洋海运集团有限公司。
（二）试点内容及实施路径。
1.加强航运数据共享。加强与航运产业链上下游、政府监管部门及相关行业对接，推动航运数据互联互通。依托区块链技术，强化多方数据共享，推动物流、资金流、信息流高效衔接。利用跨链存储、去中心化和加密技术，提升数据安全保障能力。开展航运区块链相关标准研究，推进航运数据安全制度建设。
2.优化航运服务流程。依托区块链电子数据的可靠性和不可更改性，改造传统航运服务模式和单证体系，建立多式联运全程“一单制”，优化航运服务流程。
3.拓展航运物流服务。推动航运物流信息透明化与全程共享。优化库存管理，促进供应链降本增效。基于航运物流全程可视化信息数据，提供物流征信服务，创新航运物流信用监管模式。
4.发展供应链金融。推动区块链和实体经济深度融合，借助区块链技术，保证物权凭证的真实性、可承兑性和防伪性，打通供应链金融信息通道，加强供应链金融产品研发。
（三）预期成果。
通过1—2年时间，基于区块链的航运商业网络平台初步建成，进口提货单、提单等海运单证基本完成电子化，初步实现区块链流转。危险货物全程监测监控、供应链金融产品开发取得有效进展。
通过3—5年时间，基于区块链的航运商业网络平台基本建成，并实现航运领域多场景应用。航运物流实现“无纸化”“零接触”，航运数据安全保障达到新高度。在航运区块链建设方面取得可复制、可推广经验，在海运全程单证数据、区块链流转流程、技术与接口标准、数据安全等方面形成相关标准规范。
三、集装箱管理系统建设
（一）试点单位。
中国远洋海运集团有限公司。
（二）试点内容及实施路径。
1.业务流程数字化。以运输产品为中心，标准化、数字化集装箱运输业务流程，实现产品运输全过程可视化。建立作业任务自动分配与自动监控工作机制，推进主动式、标准化和细节化管理，提升内部协同效率。
2.客户服务数字化。客户交互方式数字化。利用大数据、人工智能等新一代信息技术，实现预警功能和例外管理，提升运输服务品质和业务操作效率，改善客户服务体验。
3.集装箱管理系统建设。推动航运业务规则数字化，建立集装箱舱位、设备资源预测分析模型，提升资产利用效率。依托大数据，加强船舶航速智能优化管理，减少能源浪费。以机器学习为重点，优化与模拟空箱调运配置，降低运输成本。搭建智能决策平台，自主研发算法模型，推动智能审批，提升市场及时响应能力。
（三）预期成果。
通过3年时间，基本建成集装箱管理系统，并在外贸核心业务开展应用。作业任务自动分配、自动监控等机制逐渐完善，实现主动式、标准化和细节化管理，内部协同效率显著提升。货物运输实现面向客户的全程可视化和例外预警。实现对船舶航速的智能优化管理和对空箱的优化调运配置，能源、资产利用效率有效提升。建成智能决策支持平台，市场及时响应能力大幅提高。
四、航运数据集成平台建设应用
（一）试点单位。
中国远洋海运集团有限公司、上海海事大学。
（二）试点内容及实施路径。
1.搭建航运数据集成平台。推动数据中台建设，加强大型航运企业数据、市场行情数据和互联网数据等整合。建设数据集成平台及展示平台，提高航运经营数据等业务的可视化程度。建设决策支持系统，提升科学管理水平。构建综合经营分析系统，提供生产运营、投资、财务、安全和人力资源等多维分析和自助服务。加强数据质量、元数据和数据安全统一管理。
2.提升航运数据集成平台能力。完善优化数据中台、决策支持系统、综合经营分析系统，打通数据壁垒、进行功能扩充，满足各业务部门需求。搭建数据实验室平台，实践数据挖掘、机器学习。开展专项智能应用，提升扩展数据集市，新建投资、财务、采购等业务数据集市。扩展元数据、数据质量等数据管理功能。
3.加强智能航运应用。推动产业集群数据统一纳入数据中台，加强外部数据资源采集，拓展数据中台服务功能。优化数据实验室平台，建立深度学习框架与知识图谱，开展人工智能应用场景分析与建模。扩建数据自助服务平台，推动集团级数据资产自主应用。优化和扩展“团队智能管理”“智慧舆情”等专项智能应用。优化数据管理功能，加强数据全生命周期管理，推动数据自动化管理。研究构建航运指数体系。
（三）预期成果。
通过1—2年时间，完成航运数据集成平台基础建设，初步实现数据管理和服务功能。航运业相关数据积累量达到60TB，建成不少于3个模型算法的算法库。
通过3—5年时间，航运数据集成平台功能进一步完善，系统进一步优化，应用成效显著。建成150个应用服务封装，企业用户数量超过300家，系统用户数量超过2000人。建成不少于6个模型算法的模型算法库，建成航运业行业指数体系。航运数据赋能服务航运高质量发展成效显著，
五、智能船舶发展应用
（一）试点单位。
中国远洋海运集团有限公司、上海船舶运输科学研究所。
（二）试点内容及实施路径。
1.船岸数据平台开发。建设船岸数据中心。推动智能航运数据可视化监管应用中心建设，开发应用营运能效优化管控、机舱设备健康运维辅助决策、船舶结构安全评估、发电机运行监管等数据应用系统。加强行业数据共享衔接，畅通船岸数据通道，提升海事监管、船舶安全等数据支撑能力。
2.企业智能船舶标准制定。建立智能船舶运营安全标准和评估体系。制定船舶智能化设备系统配套标准。搭建设计船舶智能化系统架构。研究制定集团智能船舶通信协议与接口、数据传输与交换等相关标准。
3.新技术集成应用。依托船舶自动识别系统、雷达及自组网系统，增强大型集装箱船舶态势感知能力，开展感知图像识别及安全保障功能验证。推进远海、近海智能避碰及自主航行测试。加强货物状态监控与优化配载研究应用。
4.智能化方案应用推广。完善新造船项目技术规格书，增加智能船舶符号，增设集成平台、智能机舱、智能航行与智能能效等功能。研究制定营运船舶技改方案，增设智能船舶集成平台、智能能效、智能机舱等功能模块。强化智能船体结构应力监测能力，加快在大型散货船、矿砂船、大型油轮、大型集装箱船等船型中推广应用。开展全船能效监测与优化控制，优化以机舱综合能效为中心的能源管理模块。
（三）预期成果。
通过1—2年时间，智能船舶应用水平初见成效，形成企业智能船舶相关标准，完成船岸数据中心建设，智能船舶运营数据共享水平有效增强，数据信息服务能力显著提升。
通过3—5年时间，智能船舶应用水平显著提升，智能船舶营运数据实现深度应用，海事监管、船舶安全、营运水平得到有效提升。智能化方案得到广泛推广和应用，建成不少于100艘标配智能船舶系统的智能化船队。
