模块一：2026智能船舶新规体系与自主航行技术总览（4学时）

模块定位：新规打底、体系建立、明确2026智能船舶技术与合规红线

教学目标：掌握最新国际国内规范体系，建立感知-决策-执行三层架构思维，明确不同自主等级船舶的强制技术要求。

课程内容

•IMO MASS Code 2026新规深度解读：R1~R4四级自主航行分级定义、功能边界、安全约束、人机交接、失效处理强制要求

•CCS《智能船舶规范2026》核心更新：感知融合规范、AI算法验证、系统可信性、数据存证、自主系统检验要点

•智能航运2030技术路线拆解：船载多智能体、海事大模型、船岸协同感知、数字孪生航行闭环应用场景

•智能船舶三层技术体系梳理：感知层/决策层/执行层功能划分、接口关系、时序逻辑、系统交联边界

•行业技术迭代与工程痛点分析：传统智能船短板、AI智能船风险点、2026新项目设计核心难点

模块二：船舶多模态智能感知系统技术与融合实训（6学时）

模块定位：感知层核心，解决单一传感器失效、多源数据不融合、恶劣工况感知不准、虚警漏检频发问题

教学目标：掌握多模态感知系统架构、异构标定、融合算法、不确定性评估、故障识别与优化方法。

课程内容

•多模态感知硬件体系：激光雷达、可见光、红外、毫米波雷达、水声探测、AIS、北斗/GNSS传感器仿真适配特性

•多源异构数据融合技术：时空标定、数据配准、特征级融合、决策级融合工程落地方法

•复杂海况感知适配技术：雨、雾、夜间、逆光、杂波干扰下的感知稳定性优化策略

•感知不确定性与风险评估：目标漏检、虚警、漂移、遮挡场景建模与量化评估

•CCS2026感知系统检验要求：感知冗余设计、数据存证、可靠性指标、检验测试方法

模块三：船舶智能航行决策系统与AI混合决策技术（8学时）

模块定位：决策层核心，解决传统规则局限、AI黑盒不可解释、多目标冲突、人机切换混乱问题

教学目标：掌握COLREG规则+海事大模型混合决策体系、多智能体协同、态势理解、可解释决策与人机动态交接逻辑。

课程内容

•传统航行决策规则体系：COLREG避碰规则、路径规划、态势评估、风险阈值设计

•海事垂域大模型工程应用：场景理解、意图识别、复杂态势推理、航行辅助决策落地场景与边界限制

•规则+大模型混合决策架构：AI推理辅助、规则兜底、双链路冗余决策机制设计

•船载多智能体协同决策：多船交互、船岸协同、动态航路博弈、群体避碰逻辑

•决策可解释性与人机安全交接：MASS Code 2026人机权限动态切换、接管时机、失效判定、安全边界策略

•决策系统FMEA风险分析：决策偏差、推理失效、路径突变、逻辑冲突风险定级与防控

模块四：智能船舶执行系统与全链路协同控制技术（6学时）

模块定位：执行层闭环，解决感知决策执行失步、多执行器冲突、故障无法降级、自主操控不稳问题

教学目标：掌握推进、舵机、侧推多执行器协同控制、全链路时序同步、故障降级、安全联锁机制。

课程内容

•智能执行系统组成与特性：主推进、舵机、侧推、动力定位执行器响应特性与控制边界

•多执行器协同控制技术：航向、航速、姿态联合调控、动态避碰执行策略

•感知-决策-执行全链路时序同步：跨子系统时间对齐、指令延迟补偿、数据同步机制

•系统失效与降级控制策略：传感器失效、决策异常、执行器故障下的自主降级、安全返航、停机联锁逻辑

•自主航行操控稳定性优化：复杂海况下抗扰动控制、路径跟踪精度优化工程方法

模块五：智能自主系统V&V验证、合规测试与审图验收（6学时）

模块定位：合规验收闭环，解决AI算法无验证、系统测试无体系、项目退审风险高问题

教学目标：掌握2026新规下智能系统测试、算法验证、风险分析、报审验收全套落地能力。

课程内容

•智能系统V&V验证体系：算法仿真验证、半实物验证、实船试验验证三级体系

•AI算法可信性测试：鲁棒性、泛化性、边界场景、异常输入容错测试方法

•全链路故障注入测试：感知噪声、目标丢失、决策偏差、执行卡滞场景测试用例设计

•智能系统FMEA全流程分析：三层链路失效模式、影响分析、风险定级、整改方案设计

•MASS/CCS2026报审验收要点：资料清单、合规说明、测试报告、风险报告标准化输出