岗位职责：

1. 基于各类仿真计算软件平台，对运动控制算法进行仿真测试及调试；

2. 熟悉使用各类仿真计算软件、具有控制算法仿真建模能力；

3. 相关动力控制系统测试、分析，完成系统产品化落地；

4. 责任心强，学习能力强，有技术热情，具备良好的沟通能力和团队合作精神。

任职要求：

1. 本科及以上学历，控制工程、自动化、数学、船舶等相关专业，2-5年相关工作经验；

2. 熟练使用matlab或C/C++编程语言，可利用matlab/qt/vs进行仿真框架的搭建；

3. 具有扎实的控制理论基础；较强的数学功底及建模能力。

福利待遇：

1. 入职即缴纳足额五险一金；

2. 周末双休，法定节假日，带薪年假；

3. 配套产权型人才公寓；

4. 年度健康体检；

5. 月薪10k-16k，一年14薪+奖金。

联系方式：

HCZK_zhaopin@163.com

公司与哈尔滨工程大学、五矿集团、集美大学、中船集团、中远海运、中科院上海技术物理研究所、中国船级社、海兰信等单位长期保持密切合作关系。参与国家高技术船舶科研项目多项，是“智能船舶仿真验证评估技术研究”“船舶航行态势智能感知系统研制”“智能船舶综合测试与验证研究”“基于船岸协同的船舶智能航行与控制关键技术”“自主船舶数字远程支持控制中心”等项目支持单位，持续推进船舶综合仿真系统、智能感知系统、自主航行及远程操控系统、数字孪生系统等关键技术攻关和工程化应用落地。

公司建设有基于数字孪生系统的智能船远程测控中心，可为海上船舶的远程航行控制、远程运行状态监测、运行状态超前推演、多船全局协同操控等方面提供技术支持和示范验证，也可为自主智能船舶前期研发、中期测试、后期运营提供船岸海一体的高效测试、验证、运行、调度、管控平台。建造并运营25米科研辅助船，集成智能船舶环境感知与目标识别技术、智能航行技术、智能船舶数字孪生技术等前沿技术领域最新技术成果，具备远程遥控驾驶、海上自主航行、自动靠离泊等智能化功能，代表国内智能船领域最高技术水平。

目前，公司联合厦门港建造智能拖轮，是国内首艘采用直流组网电力推进串联式的混合动力拖轮，可实现港区自由航行工况下零排放、无污染、低噪音运行。技术团队为项目智能航行、智能能效等系统提供技术解决方案，支持拖轮取得智能符号“N”“M”“E”“I”。

大 赛 介 绍

2021第二届海洋目标智能感知国际挑战赛以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题，旨在推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新。大赛对增强大学生海洋意识，创新精神，引导大学生树立努力奋斗、刻苦钻研，促进其科技创新及实践能力具有重要的意义。

中国工程院院士、武汉理工大学教授严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，工业和信息化部国际经济技术合作中心国际合作处处长张强、哈尔滨工程大学党委副书记夏桂华，组委会和评委会成员出席启动仪式，哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院院长蔡成涛主持仪式。

夏桂华强调，希望通过本次大赛，为广大关心海洋、有志于在船舶与海洋工程领域建功立业的青年学子搭建开放、创新、共赢的交流合作平台，共同为船海领域的科技创新与发展注入源源不断的动力。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本次大赛经过精心设计可见光和红外图像数据样本和比赛规则，使比赛既有实际工程意义，又能体现学生创新能力培养的目标，通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。

李国安表示，参赛选手通过完成多类船舶目标识别任务，有更多机会深入了解国内外船海领域行业背景和广阔前景，这对增强大学生海洋意识，创新精神，促进其科技创新及实践能力高度融合具有重要的意义。

张强处长表示，为贯彻落实习近平总书记关于金砖国家新工业革命伙伴关系、金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的重要指示批示精神，进一步落实工业和信息化部与厦门市人民政府关于共建金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的战略合作协议，工业和信息化部、福建省人民政府、厦门市人民政府共同举办主办第二届促进金砖工业创新合作大赛。希望哈尔滨工程大学能够借助承办本次赛事为契机，积极参与到金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的项目建设中，积极拓展与金砖国家学术机构的合作伙伴关系，助力国家强国建设。

第二届海洋目标感知挑战赛通过腾讯会议开展了答辩环节。经过在公开测试集和盲测试集上竞赛比拼，最终28支团队初赛获奖，来自华为诺亚方舟、郑州大学、天津理工大学和哈尔滨工程大学的人工智能领域的专家对选手在本次大赛中提交的作品进行了指导和评价。研究生组一、二、三等奖比例分别为3支团队、6支团队、13支团队。本科组一、二、三等奖比例分别为2支团队、2支团队、2支团队。

本次挑战赛有效报名团队89支，其中研究生团队64支，本科生团队23支。参赛选手分别来自山东科技大学，华侨大学，南京航空航天大学，根特大学，哈尔滨工程大学，北京理工大学，天津理工大学，卡尔斯鲁厄理工学院，上海大学，慕尼黑工业大学(联队)，同济大学，阿尔托大学（联队），勒芒大学（联队）等13所高校。

获 奖 名 单

可见光图像组

研究生组：

一等奖

山东科技大学（李开宇、王琳云）                   

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）                   

二等奖

南京航空航天大学（章青衡、李鑫杰、陈宇臻）        

根特大学（联队）（杨永恒、张峻博、李奉书）         

勒芒大学（联队）（许浩东、顾驰、黄小洲）           

哈尔滨工程大学（原皓天、田左、王恺瀚）            

三等奖

哈尔滨工程大学（章强 、陈奎丞、姜月）

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）

南京航空航天大学（牛艳彪、郭昊明、李鹏）

天津理工大学（韩沁东 、尹一凡、丁毅）

南京航空航天大学（张佳钰、林磊、马田源）

南京航空航天大学（黄成杰、刘宏冉、陈凯祥）

南京航空航天大学（周明龙、袁宁、缪力泽）

南京航空航天大学（万文海、王蕾、陈佳瑶）

卡尔斯鲁厄理工学院（联队）（卞叶童、陈一飞、耿琳）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                  

二等奖

上海大学（曾亮、曹馨之、雷乔宁）                  

三等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

同济大学（刘志裕、李左）

红外图像组

研究生组：

一等奖

阿尔托大学（联队）（肖伟、王明生、高林森）         

二等奖

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）              

勒芒大学（联队）（李垚、陈昂、孙逸宸）             

三等奖

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）

哈尔滨工程大学（李向阳、秦花、张文扬）

哈尔滨工程大学（邓秋月、吴昊宇、胡海成）

InstitutoSuperiorTecnico（联队）（李敬东、JoaoPedroMachado）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                

二等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

中国数值水池虚拟试验系统为用户提供三种服务方式：

网络服务版，用户使用安全可靠的远程云资源（www.numericaltank.com）开展24类虚拟试验；

单机多功能版，用户使用本地计算资源开展多类数值水池虚拟试验；

单机单功能版，用户使用本地计算资源开展单功能的数值水池虚拟试验。

联系我们：nwt@hrbeu.edu.cn；zhaobin2_1984@163.com

获 奖 榜 单

研究生组

一等奖

    1. 清华大学深圳国际研究生院（欧奕旻、杨锐、左育莘）

    2. 武汉理工大学（郭玉滨、汤宁、朱立夫）

    3. 中国海洋大学（樊宏涛、胡少宝、张永昌）

二等奖

    1. 上海大学（杨文斌、何宇亨、孙科）

    2. 武汉理工大学（龙泽升、郭俊东、潘诚伟（北京科技大学））

    3. 哈尔滨工程大学（蔡正阳、贾思雨、丁祥成）

    4. 上海大学（曾亮、许学龙、郭银赛）

    5. 上海大学（廖章泽、曹馨之、朱世雄）

    6. 哈尔滨工程大学（李扬、江海龙、杨睿昕）

三等奖

    1. 哈尔滨工程大学（刘斌、张一开、曲超然）

    2. 上海大学（雷乔宁、万维先、童英）

    3. 哈尔滨工程大学（胡云鸽、温佳铮、罗顺元）

    4. 哈尔滨工程大学（金荣璐、杨英伟、李绪阳）

    5. 中国海洋大学（刘翔、刘文、丁昭旭）

    6. 武汉理工大学（梅志杰、明家伟、王家文）

    7. 西北工业大学（李艳丽、张文博、李吉玉）

    8. 浙江工业大学（傅金波、窦云飞、吴嘉昊）

    9. 武汉理工大学（ 何柳、刘鹏辉、陈顺杰（武汉大学））

    10.武汉理工大学（樊成、刘虎、韩少杰）

    11.江苏科技大学（蔡金延、董文博）

    12.石家庄铁道大学（万永松、舒展、严麟）

    13.天津理工大学（尹一凡 、韩沁东、张梦林）

本科生组

一等奖

    1.山东大学（陈佳铭、曹淑强、曹睿）

二等奖

    1.上海大学（杨扬、沈纪元、祝嘉诚）

    2.武汉理工大学（蒋成鑫、杨皓杰、李志豪）

三等奖

    1.西北工业大学（侯旭佳、 张博强）

    2.哈尔滨工程大学（王彦斌、张弛、唐茂纹）

    3.武汉理工大学（朱振宇、姚清仁、章馨予）

    4.武汉理工大学（赵中雨、赵宇恒、赵子龙）

    5.集美大学（马永康、姬靖科）

团 队 展 示

注：点击可以下载参赛团队技术文件

本科组

1、《基于 YOLOv5 的海上目标识别》--陈佳铭、曹淑强、曹睿团队

2、《基于 YOLOv5 的海洋目标检测》--沈纪元、杨扬、祝嘉诚团队

3、《基于mmdetection深度学习目标检测平台的高精度海洋目标智能感知算法》--蒋成鑫、杨皓杰、李志豪团队

4、《一种改进的 YOLOv5 海洋船舶目标检测方法》--侯旭佳、张博强、张飞虎团队

5、《基于飞桨框架的海洋目标检测模型技术报告》--王彦斌、张弛、唐茂纹团队

6、《基于YOLOv5的海洋环境下的目标检测技术报告》--章馨予、姚清仁、朱振宇团队

7、《对不队技术报告》

8、《基于空间解耦的船舶目标检测方法》--马永康、姬靖科团队

研究生组

1、《改进 Cascade R-CNN 的舰船检测模型》--欧奕旻、左育莘、杨锐、李秀团队

2、《基于深度学习的高精度船舶检测方法》

3、《海洋目标智能感知挑战赛技术报告》--樊宏涛、胡少宝、张永昌团队

4、《基于 VFNet 与数据增强的海上目标检测算法》--孙科、杨文斌、何宇亨团队

5、《海洋目标检测模型技术报告》--龙泽升、潘诚伟、郭俊东团队

6、《海面船舶目标检测》--蔡正阳、贾思雨、丁祥成团队

7、《海面多尺度目标识别方法研究》--曾亮、许学龙、郭银赛团队

8、《基于 VFNET 的船舶识别模型》--廖章泽、曹馨之、朱世雄团队

9、《海洋目标识别》--李扬、江海龙、杨睿昕团队

10、《基于深度学习的海上目标检测与识别算法》--张一开、刘斌、曲超然团队

（一）大赛名称

第三届海洋目标智能感知国际挑战赛（2022年度）

（二）大赛主题

逐梦海洋  感知智能  突破自我  创新未来

（三）主办单位

中国造船工程学会

国际船舶与海洋工程创新与合作联盟（ICNAME）

中国图象图形学学会

海洋目标智能感知国际挑战赛组委会

（四）承办单位

哈尔滨工程大学

天地一体化信息技术国家重点实验室

电子政务建模仿真国家工程实验室

船海装备智能化技术与应用教育部重点实验室

工业和信息化部船舶智能系统与技术重点实验室

黑龙江省环境智能感知重点实验室

（五）协办单位

黑龙江省计算机学会

黑龙江省人工智能学会

智能计算（哈尔滨）有限公司

哈尔滨工程大学高性能计算研究中心

大 赛 介 绍

2020首届海洋目标智能感知国际挑战赛以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题，旨在推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新。大赛对增强大学生海洋意识，创新精神，引导大学生树立努力奋斗、刻苦钻研，促进其科技创新及实践能力具有重要的意义。

中国工程院院士严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，中国造船工程学会秘书长王俊利，武汉理工大学副校长刘祖源，西北工业大学党委副书记万小朋，大连理工大学副校长朱泓，中国海洋大学副校长李巍然，百度公司技术委员会主席吴华，上海大学副校长汪小帆，京东集团副总裁梅涛，江苏科技大学副校长稽春艳等大赛组委会成员、评委会成员出席启动仪式。

严新平院士在讲话中表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本届海洋目标智能感知国际挑战赛的举办，将加速智能及信息新兴技术与海洋和航运领域的深度融合和技术赋能。通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。严新平希望参赛师生能努力拼搏，勇于探索，突破自我，切身感知智慧海洋技术的魅力，积极投入到海洋智能技术领域的研究和探索中。

挑战赛任务为海洋目标检测与识别，定位图片中感兴趣海洋目标的位置，通过边界框表示，然后再识别每个目标示例的类别和属于该类的置信度。挑战赛数据集包括6类检测目标，分别为游轮，集装箱船，散货船，帆船，其他船和岛礁 。数据集划分成训练集和测试集。训练集包括9800张图片，测试集分为公开测试集1000张图片和盲测试集1500张图片。参赛选手可在官网下载竞赛数据，根据公开训练集对模型进行训练。可以通过自己的平台训练，也可以利用大赛提供的免费平台资源，大赛官网对选手的作品分数实时排名，选手可根据排名反馈，不断调整并优化模型参数。

首届海洋目标感知挑战赛通过腾讯会议开展了答辩环节。经过在公开测试集和盲测试集上竞赛比拼，最终30支拟获奖团队进入到线上答辩环节。来自华为诺亚方舟、郑州大学、天津理工大学和哈尔滨工程大学的人工智能领域的专家对选手在本次大赛中提交的作品进行了指导和评价。研究生组一、二、三等奖比例分别为3支团队、6支团队、13支团队。本科组一、二、三等奖比例分别为1支团队、2支团队、5支团队。

本次挑战赛有效报名团队87支，其中研究生团队64支，本科生团队23支。参赛选手分别来自清华大学深圳国际研究生院，武汉理工大学，中国海洋大学，山东大学，西北工业大学，上海大学，天津理工，江苏科技大学，石家庄铁道大学，集美大学，大连海事大学，浙江工业大学，哈尔滨工程大学等13所高校。

获 奖 名 单

研究生组

一等奖

    1. 清华大学深圳国际研究生院（欧奕旻、杨锐、左育莘）

    2. 武汉理工大学（郭玉滨、汤宁、朱立夫）

    3. 中国海洋大学（樊宏涛、胡少宝、张永昌）

二等奖

    1. 上海大学（杨文斌、何宇亨、孙科）

    2. 武汉理工大学（龙泽升、郭俊东、潘诚伟（北京科技大学））

    3. 哈尔滨工程大学（蔡正阳、贾思雨、丁祥成）

    4. 上海大学（曾亮、许学龙、郭银赛）

    5. 上海大学（廖章泽、曹馨之、朱世雄）

    6. 哈尔滨工程大学（李扬、江海龙、杨睿昕）

三等奖

    1. 哈尔滨工程大学（刘斌、张一开、曲超然）

    2. 上海大学（雷乔宁、万维先、童英）

    3. 哈尔滨工程大学（胡云鸽、温佳铮、罗顺元）

    4. 哈尔滨工程大学（金荣璐、杨英伟、李绪阳）

    5. 中国海洋大学（刘翔、刘文、丁昭旭）

    6. 武汉理工大学（梅志杰、明家伟、王家文）

    7. 西北工业大学（李艳丽、张文博、李吉玉）

    8. 浙江工业大学（傅金波、窦云飞、吴嘉昊）

    9. 武汉理工大学（ 何柳、刘鹏辉、陈顺杰（武汉大学））

    10.武汉理工大学（樊成、刘虎、韩少杰）

    11.江苏科技大学（蔡金延、董文博）

    12.石家庄铁道大学（万永松、舒展、严麟）

    13.天津理工大学（尹一凡 、韩沁东、张梦林）

本科生组

一等奖

    1.山东大学（陈佳铭、曹淑强、曹睿）

二等奖

    1.上海大学（杨扬、沈纪元、祝嘉诚）

    2.武汉理工大学（蒋成鑫、杨皓杰、李志豪）

三等奖

    1.西北工业大学（侯旭佳、 张博强）

    2.哈尔滨工程大学（王彦斌、张弛、唐茂纹）

    3.武汉理工大学（朱振宇、姚清仁、章馨予）

    4.武汉理工大学（赵中雨、赵宇恒、赵子龙）

    5.集美大学（马永康、姬靖科）

团 队 展 示

注：点击可以下载参赛团队技术文件

本科组

1、《基于 YOLOv5 的海上目标识别》--陈佳铭、曹淑强、曹睿团队

2、《基于 YOLOv5 的海洋目标检测》--沈纪元、杨扬、祝嘉诚团队

3、《基于mmdetection深度学习目标检测平台的高精度海洋目标智能感知算法》--蒋成鑫、杨皓杰、李志豪团队

4、《一种改进的 YOLOv5 海洋船舶目标检测方法》--侯旭佳、张博强、张飞虎团队

5、《基于飞桨框架的海洋目标检测模型技术报告》--王彦斌、张弛、唐茂纹团队

6、《基于YOLOv5的海洋环境下的目标检测技术报告》--章馨予、姚清仁、朱振宇团队

7、《对不队技术报告》

8、《基于空间解耦的船舶目标检测方法》--马永康、姬靖科团队

研究生组

1、《改进 Cascade R-CNN 的舰船检测模型》--欧奕旻、左育莘、杨锐、李秀团队

2、《基于深度学习的高精度船舶检测方法》

3、《海洋目标智能感知挑战赛技术报告》--樊宏涛、胡少宝、张永昌团队

4、《基于 VFNet 与数据增强的海上目标检测算法》--孙科、杨文斌、何宇亨团队

5、《海洋目标检测模型技术报告》--龙泽升、潘诚伟、郭俊东团队

6、《海面船舶目标检测》--蔡正阳、贾思雨、丁祥成团队

7、《海面多尺度目标识别方法研究》--曾亮、许学龙、郭银赛团队

8、《基于 VFNET 的船舶识别模型》--廖章泽、曹馨之、朱世雄团队

9、《海洋目标识别》--李扬、江海龙、杨睿昕团队

10、《基于深度学习的海上目标检测与识别算法》--张一开、刘斌、曲超然团队

数据集使用规则

1. 海面船舶数据集及陆上目标数据集仅供本竞赛使用，未经许可，不得以各种方式和途径向任何组织和个人转发、公开和散布本数据集及其子集，不得将数据集用于商业产品开发，一经发现将追究相关责任人法律责任。

2. 未经许可，使用者不得对海面船舶数据集及其子集进行任何修改。

1. 系统运行环境仅为Linux，支持pytorch或tensorflow深度学习框架。

· 参赛队伍请提供可以在合理时间内正常运行的程序。无论何种代码请给出相应的说明文档和可以正常运行的代码源码。

· 如果包含自定义Layer，请务必提供源代码或封装好的动态链接库，并说明依赖库等信息。

· 本竞赛仅可使用比赛主办方提供的数据，不得使用其他公开数据或私有数据进行训练，同时只能使用公开的ImageNet或COCO预训练权重。各参赛队伍必须在提交文档中说明所使用的预训练权重来源及下载地址。本竞赛不允许使用模型集成策略。

2. 知识产权归属

参赛团队提交算法及可执行模型的知识产权归参赛团队所有，竞赛提交的视频以及报告由哈尔滨工程大学所有；SAR图像数据由所属公开数据集[1]-[4]发布单位所有；遥感可见光海上目标实例分割数据集由航天恒星科技有限公司（503所）所有。

· 各参赛队在赛前需签订数据使用协议，承诺本竞赛提供的数据集仅能用于本竞赛，不用于除本竞赛外的其他任何用途。

· 各参赛队需要承诺本队提交的结果可重复，组织方承诺履行保密义务，并不用于除本比赛外的任何其他用途。

· 参赛队伍应保证所提供的方案、算法属于自有知识产权。组织方对参赛队伍因使用本队提供/完成的算法和结果而产生的任何实际侵权或者被任何第三方指控侵权概不负责。一旦上述情况和事件发生参赛队伍必须承担一切相关法律责任和经济赔偿责任并保护组织方免于承担该等责任。

3. 若发现有队伍存在违规作弊行为，决赛及获奖名额排名顺延。违规作弊行为包括但不限于：

· 模型代码与文档描述不符

· 提交代码无法复现出评测结果

· 使用额外数据

一、比赛时间、地点

2022年10月29日—12月10日、哈尔滨工程大学（线上）

二、竞赛参与者要求

大赛分为本科生组和研究生组，每支参赛队不超过3名参赛选手，每队可有指导老师1人，每名参赛选手只能加入1支参赛队，每支参赛队可报名2个赛道。每所高校最多报名5支本科生队（队长必须为本科生，队员最多有1名研究生参加）、5支研究生队（队长必须为研究生，队员学历不限）、若干国际队（有境外高校学生或境内高校的外籍学生参加组队的队伍可认定为国际队）。

三、报名方式

各参赛团队于2022年9月28日至2022年10月28日登录大赛官方网站https://www.smartship.cn/?type=product&S_id=38，注册并上传报名表。

四、主要时间节点

9月28日至10月28日：登录官网报名；

10月29日至11月15日：登录官网下载数据集、参赛团队进行训练并提交结果；

11月16日至11月17日：公布初赛获奖名单及晋级决赛名单；

11月18日至12月2日：参赛团队进行决赛训练；

12月3日至12月4日：提交决赛作品；

12月5日至12月7日：决赛作品成绩测评；

12月10日：决赛演示、公布决赛获奖名单、举办颁奖仪式及闭幕式。

大赛规则

一、竞赛任务概述

本次大赛包含两个赛道，分别是：（1）遥感SAR图像舰船目标检测赛道；（2）遥感可见光图像海上目标实例分割赛道。参赛队伍可以选择参加任意赛道，也可以两者同时参加。

赛道1：遥感SAR图像舰船目标检测

该赛道所使用的图像类型为合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像。赛道任务为定位SAR图像中每个舰船目标的位置，并给出每个目标的边界框表示以及分类置信度。

赛道2：遥感可见光图像海洋目标实例分割

该赛道所使用的图像类型为遥感可见光图像。赛道任务为针对遥感图像中的每个像素确定其所属类别（如：民船、海上平台等），并在区分每个类别的同时，为同一类型对象中的每个实例提供不同的标签，从而对特定类别的不同个体进行分割和检测，并对边界进行精细标记。

大赛赛程分为两个阶段：初赛和决赛。

初赛阶段：竞赛官方提供各赛道的训练集和初赛测试集，参赛队伍需要根据任务要求和训练数据进行算法设计和训练，并针对初赛测试集提交测试结果。竞赛官方进行评测并返回结果。

决赛阶段：竞赛官方提供初赛测试集的标签，参赛队伍需向竞赛官方提交测试代码，决赛阶段采用盲测形式，具体比赛细则见（三、比赛规则）。

本次大赛考核指标包括：平均精度均值mAP(mean Average Precision)、实时性能(Real-Time Performance)以及答辩环节得分。

二、竞赛数据集

遥感SAR图像舰船目标检测赛道：图像数据来源于HRSID^[1]、RSDD-SAR^[2]、 AIR-SARShip-2.0^[3]以及SRSDD^[4]等公开SAR目标检测数据集，竞赛方提供修订后的旋转框标注文件。数据集仅包含单类舰船目标，示例图像与目标标注如下图所示：

遥感可见光图像海上目标实例分割赛道：图像数据来源于卫星采集的可见光图像。数据集包含多类海上目标，如：民船、海上平台等。示例图像和目标标注如下图所示：

三、竞赛规则

（一）初赛细则

1) 初赛时间：

2022年10月29日至2022年11月15日。

2) 初赛任务：

参赛队伍需针对所参加赛道的任务要求和数据进行算法设计与训练，并针对官方提供的初赛测试集进行测试并将测试结果提交至大赛官网。网站将根据参赛队伍的检测结果分数进行实时排名（A榜）。每个参赛队伍每日最多提交2次，可根据排名反馈，不断优化算法设计及参数设置。最终A榜前5名进入决赛，并将训练及检测代码、训练后的模型参数、运行环境与运行说明等文件打包，提交给竞赛官方。竞赛官方对参赛队伍的代码进行相应测试，以确保无违规作弊行为，若发现有队伍存在违规作弊行为或无法复现结果，该队伍决赛资格取消，决赛名额依据A榜成绩顺延。

3) 成绩评测方法：

大赛使用平均精度均值 (mean Average Precision，mAP)作为评价指标，具体使用如下：采用不同交并比 (Intersection over Union，IoU)阈值条件（如取值在0.50到0.95，间隔为0.05的10个阈值）下计算得到的mAP。（具体可参考COCO挑战赛的评价标准https://cocodataset.org/#detection-eval）

在公开测试集上的竞赛成绩即为初赛总成绩，总成绩为公开测试集mAP值。

4) 作品提交方式：

参赛团队将结果以指定文件格式上传竞赛组织方。

a)      舰船目标检测结果格式：

txt文件格式如下，包含目标边界框从左上角开始的顺时针标注点坐标，目标类别以及目标类别分数，并用空格分开。如下图所示：

每一张测试图像对应一个结果文件，结果文件名与图像名相同。全部txt文件打包成zip文件后上传至官网。结果txt文件参考样例可从智能船舶官方网站下载（https://www.smartship.cn/）。

b)      海洋目标实例分割结果格式：

JSON文件格式如下，包含图像序号，目标类别序号，目标分割结果以及目标类别得分。其中目标分割结果包括图像的宽度和高度，以及RLE格式的分割区域。

c)      结果和模型的提交形式

参加团队除了提交对公开测试集的检测结果文件外，还需提交符合指定接口格式的算法模型，该模型可以生成所需格式的检测结果文件，供系统对检测结果的真实性复核。

（二）决赛细则

1)      决赛时间：

2022年11月18日至2022年12月10日。

2)      决赛任务：

参赛队伍继续使用初赛训练集和测试集进行本地训练和验证。决赛采用盲测形式进行算法测试。参赛队伍需要提交打包好的模型Docker镜像，其中包含训练和测试的完整代码，用于复现，并能在合理的时间内输出检测结果。

3)      成绩评测方法：

决赛采用的性能评价指标与初赛一致。同时，参赛队伍需要提交答辩视频以及技术报告。视频主要介绍团队所使用的模型以及所用策略的整体流程以及创新点，视频时长在10分钟以内，分辨率为1280×720，帧率在20fps以上。技术报告中需阐明竞赛中模型方法的原理，在现有前沿工作上的创新点、实时性能以及如何根据训练过程中的结果对算法（模型）的参数进行调整等实验细节。答辩专家根据参赛队伍报告以及视频讲解情况进行评分（百分制），多个评分取平均值，取值在0到100。

决赛阶段最终得分为：80%ד盲测数据集mAP值”+20%ד答辩视频及技术报告得分”。

四、其他注意事项

1. 系统运行环境仅为Linux，支持pytorch或tensorflow深度学习框架。

· 参赛队伍请提供可以在合理时间内正常运行的程序。无论何种代码请给出相应的说明文档和可以正常运行的代码源码。

· 如果包含自定义Layer，请务必提供源代码或封装好的动态链接库，并说明依赖库等信息。

· 本竞赛仅可使用比赛主办方提供的数据，不得使用其他公开数据或私有数据进行训练，同时只能使用公开的ImageNet或COCO预训练权重。各参赛队伍必须在提交文档中说明所使用的预训练权重来源及下载地址。本竞赛不允许使用模型集成策略。

2. 知识产权归属

参赛团队提交算法及可执行模型的知识产权归参赛团队所有，竞赛提交的视频以及报告由哈尔滨工程大学所有；SAR图像数据由所属公开数据集^[1]-[4]发布单位所有；遥感可见光海上目标实例分割数据集由航天恒星科技有限公司（503所）所有。

· 各参赛队在赛前需签订数据使用协议，承诺本竞赛提供的数据集仅能用于本竞赛，不用于除本竞赛外的其他任何用途。

· 各参赛队需要承诺本队提交的结果可重复，组织方承诺履行保密义务，并不用于除本比赛外的任何其他用途。

· 参赛队伍应保证所提供的方案、算法属于自有知识产权。组织方对参赛队伍因使用本队提供/完成的算法和结果而产生的任何实际侵权或者被任何第三方指控侵权概不负责。一旦上述情况和事件发生参赛队伍必须承担一切相关法律责任和经济赔偿责任并保护组织方免于承担该等责任。

3. 若发现有队伍存在违规作弊行为，决赛及获奖名额排名顺延。违规作弊行为包括但不限于：

· 模型代码与文档描述不符

· 提交代码无法复现出评测结果

· 使用额外数据

参考文献：

[1] Wei S, Zeng X, Qu Q, et al. HRSID: A high-resolution SAR images dataset for ship detection and instance segmentation[J]. Ieee Access, 2020, 8: 120234-120254.

[2] 徐从安, 苏航, 李健伟, 等. RSDD-SAR: SAR 舰船斜框检测数据集[J]. 雷达学报, 2022, 11: 1-19.

[3] Xian S U N, Zhirui W, Yuanrui S U N, et al. AIR-SARShip-1.0: High-resolution SAR ship detection dataset[J]. 雷达学报, 2019, 8(6): 852-862.

[4] Lei S, Lu D, Qiu X, et al. SRSDD-v1. 0: A high-resolution SAR rotation ship detection dataset[J]. Remote Sensing, 2021, 13(24): 5104.

云端训练入口：http://aicontest.cmri.cn:8080/

华为NAIE训练平台使用手册：华为NAIE平台使用手册.pdf

云端训练入口：https://console.huaweicloud.com/naie/products/mts

工作人员名单

大赛组委会成员

名誉主任：

严新平　中国工程院院士

李国安　中国造船工程学会副理事长

夏桂华　哈尔滨工程大学教授

主任：

殷敬伟　哈尔滨工程大学副校长

副主任：

王俊利　中国造船工程学会秘书长

委员：

万小朋　西北工业大学党委副书记

马慧敏　中国图象图形学学会秘书长

包丽颖　北京理工大学党委副书记

冯俊兰　中国移动通信研究院首席科学家

刘宇雷　南京航空航天大学党委副书记

吴　华　百度公司技术委员会主席

吴松全　哈尔滨工业大学党委副书记

金世超　航天恒星科技有限公司业务副总经理

梅　涛　京东集团技术副总裁

程　波　北京航空航天大学党委副书记

路贵斌　南京理工大学副校长

大赛评委会成员

主任：

蔡成涛　哈尔滨工程大学

委员：

王　轩　哈尔滨工业大学（深圳）

刘华平　清华大学

关　键　哈尔滨工程大学

许德新　哈尔滨工程大学

李　颖　大连海事大学

李丽娜　集美大学

吴　飞　浙江大学

汪　骥　大连理工大学

初秀民　武汉理工大学

周　利　江苏科技大学

贺广均　天地一体化信息技术国家重点实验室

骆祥峰　上海大学

钱　徽　浙江大学

徐明亮　郑州大学

董恩增　天津理工大学

魏伦勇　智能计算（哈尔滨）有限公司

大赛秘书处

主任：

刘　正

技术组：

邢会明　哈尔滨工程大学智能科学与工程学院

邢向磊　哈尔滨工程大学智能科学与工程学院

李　波　哈尔滨工程大学智能科学与工程学院

关　键　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

郑丽颖　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

于贤贺　智能计算（哈尔滨）有限公司

冯鹏铭　天地一体化信息技术国家重点实验室

符　晗　天地一体化信息技术国家重点实验室

梁　颖　天地一体化信息技术国家重点实验室

秘书组：

李东升　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

金　磊　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

李宇婷　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

陈潜心　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

宋晨伟　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

姚　巍　哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

马金驰　哈尔滨工程大学智能科学与工程学院

韩　毅　哈尔滨工程大学国际交流与和合作处

常　昊　哈尔滨工程大学校团委

海洋经济已跨入以高新技术引领的新时代,海洋战略性新兴产业成为各国争相抢占的科技制高点。近年来，在我国推动战略性新兴产业发展和有关海洋战略性新兴产业发展政策的带动下，创新要素和社会资金向海洋战略性新兴产业领域集聚态势明显，船舶航行态势智能感知等重点领域技术加快突破、示范应用逐步增多、产业链条不断延伸、产业规模日益扩大。

2020年首届海洋目标智能感知国际挑战赛涉及海洋背景下视觉信息、红外信息、激光点云信息融合下的目标自动检测、识别与跟踪技术，目标趋势预报、风险评估，综合态势重构和三维重建等核心技术问题。挑战赛立足于打造声光、电融合的360度全方位、全天候的新型海面环境感知系统，为后续船舶自主驾驶技术、智能船舶领域发展的重要技术和基础设备。

挑战赛经过精心设计数据样本和比赛规则，使比赛既有实际工程意义，又能体现学生创新能力培养的目标，比赛中选出的优胜算法和优秀思想，从而为我国船舶航行态势智能感知领域的技术发展助力。

水池装备性能指标

1、造波及消波装置

（1）规则波：波高：0.0-0.8 m，周期：0.35-4 s

（2）不规则波：波谱：PM谱、JONSWAP谱、ITTC谱、自定义波谱等

有义波高：0-0.4 m；谱峰周期：0.5-2 s；浪向角：土30°

（3）消波装置采用与造波机匹配的被动式消波岸及吸波材料。

2、造风系统

由风阵、导风罩、风阵框架等组成，技术指标如下：

（1）风阵5米× 5米，试验区最大风速15米/秒，可造垂向分布定常风和脉动风；

（2）可实现左右90°风向转动；

（3）采用智能闭环控制算法，确保风速的稳定可靠。

3、测量移动平台

测量平台可实现在水池轨道上自动行走，同时可搭载多路测量设备，为高精密测量设备提供稳定可靠的测量环境。测量平台提供拖曳架可进行 2m/s 有航速的试验。

4、可升降假底

假底基本尺寸为12m×10m，可在0~9米深度范围升降调节，用于模拟近海到深远海不同水深的海底，并为锚泊系统提供支撑。

5、主要测量设备仪器

为满足水池的试验需求，配备了动态捕捉系统、数据采集系统、半物理实时仿真系统、各型传感器及处理系统等。

6、可开展的试验类型

海洋工程浮式结构在位运动响应试验、多浮体水动力干扰特性试验、结构入水动态响应试验；浮式风机气动-水动-系泊耦合力学特性试验、风机动力及发电特性试验、浮式基础结构强度试验；深海采矿水上-水下系统耦合响应特性试验、深海沉积物羽流演化特性试验、集矿车海底行驶行为试验；极地冰区船舶操纵及运动性能试验、船舶碎冰阻力试验、冰载荷作用下船体结构强度试验。

青岛深远海装备试验研究中心

由哈尔滨工程大学、芜湖造船厂有限公司、中建港航局集团有限公司、青岛融发集团共建的青岛深远海装备试验研究中心，位于海洋科技氛围浓厚的青岛西海岸新区，是一家聚焦于深远海工程、海上新能源与深海采矿等前沿领域的集科学开发、试验研究和工程技术于一体的科研机构。中心拥有一系列先进试验设施，同时可满足深远海船舶与海洋工程装备水池试验条件。中心立足国家海洋战略需求，以市场产业化为导向，整合关键技术研发、装备智能制造、工程运维及产业链协同等核心要素，致力于推动深远海装备技术的突破性发展，助力我国深远海资源开发研究。

作为青岛建设“引领型现代海洋城市”的支撑载体，中心通过技术突破与产业协同，推动海洋经济向高端化、绿色化升级，努力为全球深远海资源开发贡献“中国方案”。

iShip-1: 海面小目标船舶目标检测数据集

iShip-1: Maritime Small-Scale Ship Detection Dataset

使用本数据集请引用文章

@InProceedings{Li_2024_ACCV,

author = {Li, Lingya and Hou, Zhixing and Ma, Ming and Xiang, Jing and Yuan, Chuangxin and Xia, Guihua},

title = {Spotlight on Small-scale Ship Detection: Empowering YOLO with Advanced Techniques and a Novel Dataset},

booktitle = {Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (ACCV)},

month = {December},

year = {2024},

pages = {784-799}

}

本数据库的代码仓库：https://github.com/li01233/S3Det

数据集概览 Overview of the iShip-1 

iShip-1数据集一共有17236张多视角、多天气条件下拍摄的岸上和船上的图像和相应的候选框标注数据组成。iShip-1将船型按功能划分为5类，同时创新性地提供了小目标船的标注，为海面船舶检测提出全新的挑战。iShip-1提供VOC，COCO和YOLO格式的标注，以方便研究者们进行海面目标检测的算法研究，助力人工智能赋能智能海洋。

The iShip-1 dataset consists of a total of 17,236 images of shore and ship taken under multi-view and multi-weather conditions and the corresponding annotations. iShip-1 divides ship types into 5 categories, and also innovatively provides the labels of small-scale ships, which poses a brand-new challenge for ship detection. iShip-1 provides VOC, COCO, and YOLO formats to facilitate researchers to conduct algorithmic research on ship detection, and help AI to empower the smart ocean.

数据集介绍 Introduction to the iShip-1

我们重新标注了Seaships数据集[1]共7000张图像，并自行采集了10,236幅在不同天气条件下拍摄的岸上和船上图像。这些目标物按照功能划分为5类：散货船（Bulk Carrier），货船（Cargo Ship）, 客船（Passenger Ship）, 渔船（Fishing Vessel）, 娱乐用船（Pleasure Craft），而小目标船（在图片中所占面积比例小于0.5%）则统一被划分为其他船（Other Ship）。图像分辨率在800x600到6000x4000。

We re-labelled a total of 7,000 images from the Seaships dataset [1] and collected 10,236 shore and ship images taken under different weather conditions. These objects are classified into five categories according to their functions: Bulk Carrier, Cargo Ship, Passenger Ship, Fishing Vessel, and Pleasure Craft, while small objects (less than 0.5% of the area in the image) are uniformly classified as Other Ship. Image resolutions range from 800x600 to 6000x4000.

这些分类统计可视化结果如下：

The results of these categorical statistics are shown below:

我们使用多种模型在数据集上进行了基准测试，证明数据集在小目标检测算法领域是具有一定的研究价值的。

We benchmarked the dataset using a variety of models and proved that the dataset’s research value in the field of small object detection algorithms.

下图为yolov5在iShip-1上的PR曲线，其中小目标船检测对模型提出了更大的挑战。

The figure below shows the PR curve of yolov5 on iShip-1, where small-scale ship detection poses a greater challenge to the model.

部署推理视频【2】：

Result Video [2]:

数据集样例 Samples of the iShip-1

数据集使用说明  Instructions for use of the iShip-1

在images目录下存放了jpg格式的图片用于训练，labels目录下是YOLO格式的标注文件，annotations下是VOC格式的标注文件，coco目录下是COCO格式的标注文件。

The images in jpg format are stored in the images directory for training, the labels directory contains annotation files in YOLO format, the annotations directory contains annotation files in VOC format, and the coco directory contains annotation files in COCO format.

数据集下载地址 Download Address 

百度网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/17dRa-CvrX75jiw_Y0RHzbQ?pwd=f3rq

提取码：f3rq

Google Netdisk:

link: https://drive.google.com/file/d/1iwC_ITv2_x1vZFQ7Z8ZnL_kSXMB3DrOa/view?usp=sharing

参考文献 Reference：

[1] Shao, Z., Wu, W., Wang, Z., Du, W., Li, C.: Seaships: A large-scale precisely annotated dataset for ship detection. IEEE transactions on multimedia 20(10), 2593–2604 (2018)

[2] Prasad, D.K., Rajan, D., Rachmawati, L., Rajabally, E., Quek, C.: Video processing from electro-optical sensors for object detection and tracking in a maritime environment: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 18(8), 1993–2016 (2017)

目前，智能化系统已取得全部CCS型式认可证书和产品证书，并在国内首艘绿色智能串联式混合动力港作拖轮“厦港拖30”上实船应用。

产品展示

N  智能航行系统取得CCS规范中智能能效符号'N'

配备了先进的分布式全景视觉系统，具备自动日夜切换功能，可以对1海里范围内的目标进行检测、识别、跟踪。基于AIS、航海雷达、视觉、毫米波雷达信息可对海上目标进行探测与识别，并进行三维场景实时重构。

自主靠离泊辅助：利用配备的8个毫米波雷达，对岸基进行识别与本船运动参数进行测来测量，码头靠离泊定位精度＜0.5m，靠离泊速度监测精度＞0.1m/s。

M  智能机舱系统取得CCS规范中智能能效符号'M'

通过对机舱内柴油机、发电机、电池组、电力系统、电动机、推进系统、离心泵、压缩空气系统等机舱相关设备的运行状态进行监测和采集，根据数据采集系统收集的数据，基于设备热力学参数、动力学参数和油液参数分析评估机械设备的运行状态、健康状态，根据分析与评估结果对设备异常运行状态进行报告，并为船舶操作和检修提供辅助决策。整个智能机舱系统大约提供350个实体传感器、400种数据采集、650种报警信息以及64路震动监测。

E  智能能效管理系统取得CCS规范中智能能效符号'E’

通过与外部系统通信采集主要耗能设备、监测设备、耗能设备燃料计量装置、航行设备的状态数据，实现能效相关数据的采集与管理，对船舶能效、能耗等相关技术指标进行分析计算，实现船舶能效、能耗的在线监测和综合评估，实现对能效、能耗异常状态的报告和报警，并在此评估和分析结果的基础之上，为船舶能效管理提供辅助的决策建议。

I  智能集成平台系统取得CCS规范中智能能效符号'I'

智能集成平台是统一的数据集成平台，具有开放性和跨平台性，支持智能航行、智能机舱和智能能效管理功能。系统采用分布式架构，具有模块化、标准化和可扩展的特点。该平台由硬件和软件组成，硬件设备包括服务器、交换机、防火墙、显示设备和摄像机等。

“海豚1”是我国首艘数字孪生智能科研试验船。2023年6月30日，“海豚1”在山东烟台蓬莱港交付并顺利完成首航，创造了多源信息融合协同探测、环境智能态势感知及重构、船舶及海洋环境数字孪生三个方面的国内第一，打造了我国首个船舶智能系统与设备测试及验证的“海上流动”实验室，受到了中央电视台、新华社、人民日报等20多家媒体报道，涵盖世界15种语言，各国家级新媒体平台点击量达300多万。

2、性能指标

3、配备设备和系统

船上安装了团队最新研制的我国首套全景式128线/2海里激光雷达、360度全景红外视觉系统、360度高视距全景可见光视觉系统、声号自主识别等多套智能感知设备，可在2海里距离内精确探测水面以上0.5米微小目标，并集成船载固态雷达、海浪监测设备等通导设备，打造了船舶航行态势智能感知系统。团队在国内首次突破的多源信息融合与协同探测技术，可实现全天候、全方位为船舶提供航行环境变化的三维重构数字化场景，保证该船在雨天、雾天、黑夜等不利条件下航行时仍能耳聪目明、乘风破浪。

船上装备了我国第一套船舶数字孪生系统，首次建立了船舶数字建模、模型迭代进化、虚实实时交互、在线离线共生、船岸镜像等船舶数字孪生技术体系，操作人员在千里之外的哈尔滨智能船远程操控中心也可对其进行远程操控，并实时精准为船舶发动机、推进系统、导航系统等各“器官”进行健康体检和“把脉问诊”；装备了被业界称为“定海神针”的哈工程研发的我国第一套船舶动力定位（DP）系统，可以让船在4-5级海况下纹丝不动地定在波涛汹涌的大海中完成相关作业任务；还装备了哈工程研发的我国第一套光纤惯导系统、北斗船用导航系统、水下超短基线定位系统，为水下无人潜器提供水下和水面导航定位。

4、海上试验服务

“海豚1”致力于打造一座海上的流动实验室，为中国智能船舶和船舶数字孪生技术推进迭代提供强有力的支撑，打通技术与应用最后一公里。

“海豚1”配备多功能实验室，可投屏、充电、办公、休息等，在实验室内可采集船舶相关数据参数；驾驶室复试台装有两台高性能电脑，也可作为试验办公区域，可与船舶其他卫导、通导等多信息进行融合；还配备了水下机器人、无人机，可提供空中、水面、水下全方位视觉信息。

对外地试验人员，为保障试验顺利完成，可提供一站式配套服务：酒店预订、餐饮预订、租车服务、汽车吊租赁及其他陪试船舶租赁等。

欢迎致电：滕经理    18744063235

该船将从蓬莱驶往青岛，沿途开展一系列船舶智能设备性能验证、环境感知、障碍避碰及航路重规划、数字孪生系统虚实同步交互等多项实验。这艘智能船创造了多源信息融合协同探测、智能感知及环境重构、船舶与海洋环境数字孪生三个方面国内第一，打造了我国首个船舶智能系统与设备测试及验证的“海上流动”实验室。

“海豚1”可做到“眼观六路、耳听八方”。在船上，项目负责人夏桂华教授介绍，船上安装了团队最新研制的我国首套全景式128线/2海里激光雷达、360度全景红外视觉系统、360度高视距全景可见光视觉系统、声号自主识别等多套智能感知设备，可在2海里距离内精确探测水面以上0.5米微小目标，等于安装了多个“视力、听力”超强的“眼睛”“耳朵”，并集成船载固态雷达、海浪监测设备等通导设备，打造了船舶航行态势智能感知系统。

“耳朵、眼睛多了，怎么做到不互相影响干扰、各司其职协同配合？”夏桂华教授介绍，团队在国内首次突破了多源信息融合与协同探测技术，可实现全天候、全方位为船舶提供航行环境的三维重构信息，保证该船在雨天、雾天、黑夜等不利条件下航行时仍能耳聪目明、乘风破浪。

“海豚1”可做到“人在岸上开，船在海上行”，既可远程操控驾驶，又可实现无人驾驶自主航行。该船装备了我国第一套船舶数字孪生系统，首次建立了船舶数字建模、模型迭代进化、虚实实时交互、在线离线共生、船岸镜像等船舶数字孪生技术体系，操作人员在千里之外的哈尔滨智能船远程操控中心可对其进行远程操控，并实时精准为船舶发动机、推进系统、导航系统等各“器官”进行健康体检和“把脉问诊”。

夏桂华教授介绍，该船由我校智能科学与工程学院科研团队联合校外多家业内优势单位和校内多个涉船海学院自主研发，实现了船舶总体、动力、电力、推进、导航、操控、感知等一体化系统的智能化水平提升，在工信部、科技部和青岛西海岸新区、古镇口核心区等相关科研项目支持下，委托蓬莱中柏京鲁船业公司历时3年建造完成。

“海豚1”依托学校建校70年来船海学科技术的深厚积累，是学校所创造的船海领域10多项“共和国第一”集大成“顶配”之作。

该船装备了被业界称为“定海神针”的学校研发的我国第一套船舶动力定位（DP）系统，可以让船在4-5级海况下纹丝不动地定在波涛汹涌的大海中完成相关作业任务；还装备了学校研发的我国第一套光纤惯导系统、北斗船用导航系统、水下超短基线定位系统，为水下无人潜器提供水下和水面导航定位。

“海豚1”得名于高智商的“海上精灵”海豚。“海豚都是协同生存的。”夏桂华教授表示，未来，团队将为“海豚1”配备无人机和水下潜器，进行水下、水面和空中目标的跨域协同探测。

【媒体链接】

1.央视新闻客户端：我国首艘数字孪生智能科研试验船今日首航

https://content-static.cctvnews.cctv.com/snow-book/index.html?toc_style_id=feeds_default&share_to=wechat&item_id=1706203615044336928&track_id=F07E4625-078C-4B41-A6C5-5FEE16321FBF_709785187116

2.新华社：数字孪生智能试验船“海豚1”首航 打造“海上流动实验室”

https://h.xinhuaxmt.com/vh512/share/11573032?d=134b1e6&channel=weixin

3.科技日报（中国科技网）： 我国首艘数字孪生智能试验船“海豚1”首航

http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/202306/51540b422ba44b01a1af8e1ca407f9ed.shtml

科技日报官微：我国首艘，出发！

https://mp.weixin.qq.com/s/SGlWXc1b5TNapnFrH-A-cA

科技日报微博：【#中国首艘数字孪生智能试验船今日首航#】

https://weibo.com/3515639462/4918292302532309?sourceType=weixin&from=10D6395060&wm=9006_2001&featurecode=newtitle&s_channel=4&s_trans=5019880856_4918292302532309

4.央广网：我国首艘数字孪生智能科研试验船“海豚1”首航

https://hlj.cnr.cn/jdt/20230630/t20230630_526310077.shtml

5.东北网：哈工程自主研发！全国首艘智能船“海豚1”今日首航 打造首个船舶智能技术“海上流动”实验室

https://m.dbw.cn/heilongjiang/system/2023/06/30/059160452.shtml

6.黑龙江网：我国首艘数字孪生智能科研试验船“海豚1”首航

https://m.chinahlj.cn/news/734858.html

7.龙头新闻·黑龙江日报：我国首艘数字孪生智能科研试验船“海豚1”首航

http://h5.hljnews.cn/h5/detail/normal/5347186591810560

8.哈尔滨新闻网：哈工程参与研发｜我国首艘数字孪生智能科研试验船“海豚1”30日首航https://www.my399.com/p/230596.html

【深瞳工作室出品】

采 写：本报记者 张佳星 李丽云

通 讯 员 霍 萍

策 划：赵英淑 林莉君 滕继濮

浮球！平静的航行被一阵预警声打断。“海豚1”的首航航线上出现了成片的浮球，浮球下方是一望无际的海产养殖场。

这让中国首艘数字孪生智能试验船“海豚1”首航领队、哈尔滨工程大学教授张智心里咯噔一下：“海图上并没有标注出这里有养殖场，怎么办？临时绕路已经来不及，只能穿越这片‘暗礁’林立的迷乱之地。”

“绕开这些定位规律不明、确切坐标未知的浮球，它能做到吗？”

这一问题在张智脑中一闪而过时，然而，“海豚1”上装载的激光雷达、固态雷达、全景红外视觉系统以及它百兆每秒的数据处理速度又让张智觉着自己想多了。

凭借超高配置和决策能力，“海豚1”仅用了很短时间就解决了首航中遇到的难题，巧渡“险滩”。

在10月12日召开的世界航海装备大会上，哈尔滨工程大学展厅中展出的“海豚1”受到广泛关注，当参观者了解到该船在信息融合、态势感知、数字孪生等三个方面达到的智能化水平时，忍不住啧啧称赞。

由“海豚1”出征领航，中国智能船舶高质量发展之路迈出了扎实一步。

让船舶拥有“料事如神”的超能力

自2006年国际海事组织提出e-Navigation（电子航海）概念以来，欧美日韩等多个国家都开启了大型计划以提升船舶智能化水平。

“随着人工智能、数字孪生等技术的深化应用，船舶智能化已经远远超过了最初的‘信息化’定义范畴。”黑龙江省“头雁团队”、哈尔滨工程大学数字与智能技术创新团队负责人夏桂华教授接受科技日报记者采访时介绍，团队研发的数字孪生智能科研试验船以“海豚”为名，是因为海豚是智能的象征。

“海豚1”不仅具备在2海里内精确探测水面上0.5米高微小目标的过人之处，更独特的是态势智能感知、超前预判等AI技术赋予了它“智慧”。

“在陆地上，智能网联汽车正在改变交通的安全性、能源的利用效率，正朝着智能驾驶，甚至无人驾驶迈进。在海洋里，智能船舶的变革也在迎头赶上。”夏桂华说。

“海豚1”开启了未来智慧船舶打造“智能眼、智能耳、智慧脑”的先河，将在进一步完善后赋能中国船舶制造，为未来智慧船舶的主要系统和关键设备全自主技术能力的形成奠定坚实基础。

“要实现这样的跨越必须为‘海豚1’装上真正的‘超级大脑’。”哈尔滨工程大学数字与智能技术创新团队技术负责人朱齐丹教授说。该团队积累了丰富的智能船舶设计制造建模、计算等研究成果，能通过实尺度船舶动力学建模、航行水动力性能仿真、动力系统仿真、风浪流场仿真等，为智能船舶提供高精准信息。“相当于可以在接近实船的环境中进行预先演练，赋予‘海豚1’预想、思考、研判的能力。”朱齐丹告诉记者。

为了做出这样的模型，团队收集了几万张、涵盖多种场景的实船图片，一张张地精确标注、整理分析，最终形成一个数据集，用于人工智能的机器学习；在核心模块的支持下，“海豚1”能够以每秒数百兆的速度实时采集、处理外来的多源信息数据……

这些都让“海豚1”能够实时自主绕开障碍、规划最优航线，仿佛一个可以应对未知世界的“神算子”。

“海豚1”有个“数字分身”

从外观看，“海豚1”娇小而普通。它仅有25米长，排水量也只有100吨。但它与其他船最大的区别是，在虚拟世界中有一个能为它预言的“数字孪生体”。

要知道，虚拟世界最大的优势是试错成本低。试想如果有一个虚拟人提前演绎了你生活中的缺憾，你在真实生活里还会让缺憾发生吗？

研发团队就为“海豚1”量身打造了这样一条虚拟船。它们不仅可以同步航行，还可以预演航行。

“实体船停止了，虚拟船可以继续航行。”张智说，这样就可以为实船预判它接下来航行的策略，预判可能的危险，并试验遇到这些危险状况时该怎样操纵，保证实船运行安全。

“我们希望将‘海豚1’的智慧‘复制’给万千船舶。但又不能一个一个地教，船舶数字孪生集成软件平台及其应用系统的作用就是要像老师一样‘传道授业’。”夏桂华告诉记者，虚实交互的平台为智能船舶测试提供一个比现实环境更多变、更丰富的“演练场”。

未来，“海豚1”所依托的高效测试、验证、运行、调度、管控平台，或可应用于自主智能船舶前期研发、中期测试、后期运营等，加快我国自主智能船舶在可达海域的应用和部署步伐。

大海中的环境瞬息万变，与船舶航行相关的因素何止万千。如何才能构建一个涵盖虚拟船、虚拟海洋、虚拟天气环境等映射现实世界，且具有精准模拟功能的推演平台呢？

夏桂华给出虚实交互的关键秘诀：“在数字孪生系统中，虚与实是动态辩证的关系，简单概括就是‘从实到虚’‘从虚到实’，最后实现‘以虚控实’。”

遵循这一原则，团队依据真实物理空间的船舶和其航行的海洋环境，构造出数字孪生船舶以及数字“赛博”海洋环境，并通过信息和人工智能技术，让虚实之间实时交互联通。

在“海豚1”的船舱里、在黄岛和哈尔滨的船舶远程数字支持控制中心，都可以看到实时“海豚1”实时同步的“虚拟船”。它不仅对本体的机械结构、主机系统、感知系统、装备部件以及管线电路系统等进行了数字再现，还与“海豚1”的感知系统、操控系统完全打通。

“虚拟船中的数字建模，可以对实体船进行远程支持控制，实现智能船舶的自主航行、自动靠离泊和自动避碰等作业环节。”张智说，“海豚1”的落地解决了基于数字孪生技术实现船舶远程数字支持自主航行的关键问题，为未来基于远程支持的智能船舶和海洋工程装备自主航行和作业提供基础技术支撑。

两次原始创新扎牢技术根基

“这并非一个全新的领域。”团队系统首席蔡成涛教授说，工业数字化是新型工业化的一部分。世界各国在多年前就纷纷开启了数字孪生智能船舶的研制。例如，韩国2012年开始建造智能船舶，以促进船舶的信息化、自动化、智能化以及绿色节能发展。

中国的选择是：谋定而后动。

2015年，哈尔滨工程大学与中船集团702所共同牵头，与多家船海学科技术优势科研院所和高校协同攻关，研发全球第一座数值水池虚拟试验系统V1.0，通过了中国船级社和法国BV船级社的国内、国际双认证。

这是世界上首次实现的亿级网格量的大规模高效并行计算，它能够为船舶与海洋工程设计、试航和运行提供极为精细的水动力性能模拟。

“当时的潮流是数据驱动，就像会下围棋的阿尔法狗，在一定的算法支持下，通过海量数据集训练产生固定任务中的‘智能’。”张智说，但夏桂华没有带领团队走这条路。

“数据很重要，但模型才是性能的魂。两者相互磨合，才能在一定算力的基础上实现高精度运算。”夏桂华说，要在船舶工业中落地应用的数字化系统必须满足两个条件：首先需要建立尽可能精准的模型，其次要通过数据驱动模型迭代升级。

毋庸讳言，信息技术领域有一条不变的铁律：惟有掌握代码，才能决定迭代的节奏。

正因如此，当2019年智能船舶与数字孪生技术的研究开始实施时，夏桂华再次选择了源头创新。

“我和夏老师曾经是有过争论的。我觉得开源平台上的架构、模型是很多人工智能爱好者打磨出来的，已经足够丰富和扎实了。夏老师却坚持源头创新。”张智说，回过头看，做这样的决定是有远见的，作为工业数字化的基座，底层代码服务于长远发展、服务于国家战略，必须牢固。

源头创新的决定不仅扎牢了数字孪生技术这棵大树的根基，也让技术的应用“枝繁叶茂”。

“在船舶数字孪生技术方面，我们已经是船舶行业公认的‘领头羊’。”张智说，如果当时抱着交差的思想做事情，团队得不到历练，而现在数字孪生系统里的代码是团队一个一个敲出来的，团队对其底层、内核的机理规律理解非常透彻。

未来远程“代驾”将乘风破浪

一阵大风袭来，大浪随之兴起，一浪高过一浪。海平面上的环境刚刚还是晴空万里、宁静祥和，马上变成波涛激荡、暗流汹涌，船体跟着剧烈摇摆起来。

“在威海到乳山的航段风比较大，‘海豚1’剧烈横摇，船上的研究人员几乎都晕船了，躺着不敢动。”张智回忆起首航的经历：尽管感到难受，但一点也不必担心。因为，有“海豚1”的数字分身替船员辅助“代驾”。

目前“海豚1”是“四胞胎”，与它性能最相像的是船舱里的那个数字孪生系统，能直接获取“海豚1”的所有感知数据，成为船员开船的“最强辅助”。

而在距离海上千里之遥的哈尔滨工程大学61号楼、哈尔滨工程大学青岛创新发展基地的智能船舶远程数字支持中心，由于受卫星数据传输和网络带宽数据传输容量所限，尚只能传输少量数据，目前只能做到海况条件好的近岸远程“代驾”，但在不久的将来，远程“代驾”能驶出港湾真正做到“乘风破浪”。对此，团队成员信心满满。

“未来，我们在智能船舶态势智能感知系统的辅助下，即使不在现场也能准确把握周围环境态势，轻松驾船。”“海豚1”团队成员刘志林教授说。团队开发了综合信息融合软件系统，能把全景视觉、激光雷达、固态雷达等硬件获得的信息，与电子海图、北斗导航、实时卫星遥感等获得的信息融合到一起，进行分析、测算，同步构建数字海洋环境，实现船舶航行态势智能感知，指导船舶航行的远程操控。

“海豚1”上的激光雷达带有“嫦娥”月球探测器的基因。中国科学院上海技术物理研究所研发的激光雷达已成功应用在嫦娥3号、4号、5号月球探测器上。此次，他们为“海豚1”特制了一款激光雷达。中国科学院上海技术物理研究所主任黄庚华解释道：“比起探测距离100米左右的航天激光雷达，船舶的激光雷达探测要求为4公里，这相当于要将探测指标提高40倍。”

而在“海豚1”首航当天遇到的养殖场“迷阵”，是靠另一种叫做“固态雷达”的设备定位标记、顺利闯关的。北京海兰信数据科技股份有限公司为“海豚1”研制固态雷达。该公司总师李常伟介绍，固态雷达对于杂波特性的抑制能力很高，能够将养殖区一串一串的浮球清晰标记出来。

“海豚1”的视觉系统也分为红外和可见光两套。两套360度全景视觉系统均由12路拼接高分辨率摄像头组成，可以通过嵌入式系统将采集到的船舶航行视觉信息快速存储，并快速计算合成一幅浑然一体的360度全景图，回传给远程测控中心和船载航行感知系统。

高精度的传感设备、实时的信息传输、先进的算法模型，将共同为未来的船舶描绘出颠覆性变革，远程“代驾”或许只是其中的一个典型应用。

从郑和七下西洋到哥伦布环球旅行，人类征服大海的步伐从未止步。“驭海之术”走入AI时代，人类有望在降低出海风险、减少能源消耗的同时获得最大的运营效率。不止如此，在自学习、自适应、自进化等算法的加持下，船舶自身各系统还能像智能手机一样不断迭代和优化，随时复现船舶系统任意时刻的状态，推演或仿真未来时刻的“假设”场景，产生预判的应对策略。

开拓船舶智能制造蓝海

世界贸易运输，90%靠海运。

船舶的设计制造创新性强、科技含量高，是船舶工业高质量发展引擎。

7月，我国自主研发设计建造、拥有自主知识产权的纯电池动力集装箱船N997轮首航。

9月，采用集成操作系统、覆盖5G信号的我国首艘大型邮轮完成试航。

当前，绿色、智能已成为船舶设计制造业转型升级的主旋律。

“船舶不同于汽车等陆地运输工具，其生产制造具有多品种、小批量、结构系统复杂的特点，因而标准化、模块化程度不高。数字化的系统可以弥补这一劣势。”蔡成涛说，利用数字孪生技术，可以形成一些通用的软件模块，如感知、决策、控制、环境等，大大促进智能船舶的模块化“柔性定制”组装，加速推动船舶智能技术的快速发展。

AI时代的船舶设计制造行业如何实现转型升级？新型船舶如何高效地完成安全性、稳定性等各类性能验证？

“‘海豚1’就是要为中国船舶智能技术的发展建起一座流动的海上实验室，以加速我国船舶智能技术的迭代进程。”夏桂华说，“海豚1”上可以搭载各种智能系统，通过数据积累、模型分析，为未来智能船舶的设计提供高效优化的方案。

“‘海豚1’船舱各处都配备了接通实验设备的接口，设有制作实验工具的必要器具。”刘志林介绍，这艘船是一个开放的系统，采用模块化设计，所有内部系统都留有接口，以满足船舶与海洋技术装备的实验需求。

在这个“流动实验室”的支撑下，团队顺利完成了智能船舶自主航行、远程遥控、多尺度多模态智能船舶感知等一系列智能船舶关键技术的示范验证，未来还将为船舶工业软件的自主研发提供实船试验验证条件。

哈尔滨工程大学正在联合行业优势单位，共同成立智能航行设备的行业联盟。未来联盟内的成员单位都可以利用“海豚1”进行实验，积极推动智能船舶产业发展。

“数字化是智能化的基础，工业软件是实现数字化的手段，船舶数字与智能控制是未来船舶发展的主要方向。”夏桂华表示，包括绿色化、智能化等多个关键核心技术的船舶设计升级，不仅可以开拓我国船舶制造业发展的新蓝海，还能在国际船舶制造市场上展现绿色智能高端船型“中国创造”的风采。

“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

通知书礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。

通知书还隐藏了多重惊喜，三枚象征学校从哈军工到哈船院再到哈工程三个历史时期的徽章组合起来成为一个完整的船舵，共圆一个海洋强国梦。校庆70年定制款邮票送给哈军工建设以来的第65期学员。

是时候展示真正的技术了！报考哈工程一起“造”航母！无限可能正在向你招手。

朱虹 哈尔滨日报记者 王越 王铁军

“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

通知书礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。

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是时候展示真正的技术了！报考哈工程一起“造”航母！无限可能正在向你招手。

“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

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“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。

通知书还隐藏了多重惊喜，三枚象征学校从哈军工到哈船院再到哈工程三个历史时期的徽章组合起来成为一个完整的船舵，共圆一个海洋强国梦。校庆70年定制款邮票送给哈军工以来的第65期学员。

（图片均由哈尔滨工程大学提供） 

又是一年录取季，记者6月28日获悉，今年恰好是哈尔滨工程大学校庆70周年，哈工程推出了校庆70周年定制版“航母”录取通知书。

“航母”录取通知书。

“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

通知书礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。

翻转至礼盒背面还可以看到有23块立体拼图模块，收到通知书的考生可以动手拼装成一艘航母。

（哈工程供图）

“航母”录取通知书“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

通知书礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。通知书还隐藏了多重惊喜，三枚象征学校从哈军工到哈船院再到哈工程三个历史时期的徽章组合起来成为一个完整的船舵，共圆一个海洋强国梦。校庆70年定制款邮票送给哈军工以来的第65期学员。报考哈尔滨工程大学，一起造“大船”。（光明日报全媒体记者张士英）

收到通知书的考生可以动手拼装成一艘航母，提前感受学校的船海特色（央广网发 哈尔滨工程大学供图）

“航母”录取通知书以象征忠诚、热烈、热血的“哈军工红”为底色，鎏金的哈尔滨工程大学校名英文缩写HEU，以中国传统剪纸艺术形式，展现了从哈军工到哈船院再到哈工程的70年薪火相传的楼宇建筑文化地标。

三枚徽章组合为一个完整的船舵（央广网发 哈尔滨工程大学供图）

通知书礼盒封套上，航母甲板轮廓剪影，载着共同的兴海强国梦驶向未来。

通知书还隐藏了多重惊喜，三枚象征学校从哈军工到哈船院再到哈工程三个历史时期的徽章组合起来成为一个完整的船舵，共圆一个海洋强国梦。校庆70年定制款邮票送给哈军工以来的第65期学员。

感受校园的船海特色（央广网发 哈尔滨工程大学供图）

与哈工程一起“造”航母，未来正有无限可能。

“深海万里，期待越来越多学子一起倾听大海的声音，把船海事业推上新的台阶。”哈尔滨工程大学本科生院副院长刘惠媛介绍，这款“航母”录取通知书红色为底色，装点着金色的校名英文缩写“HEU”，以我国传统剪纸艺术再现了校园楼宇建筑文化地标，包括校门、图书馆、雕像等。

在通知书礼盒封套上，印有“航母”甲板轮廓剪影。在礼盒中，附有23块立体拼图模块，收到录取通知书的学生可以自己动手拼装成一艘“航母”，感受学校的船海特色。通知书中还有三枚象征学校不同历史时期的徽章，组合起来成为一个完整的“船舵”，寓意“共圆一个海洋强国梦”。

哈尔滨工程大学录取通知书中的三枚徽章。（哈尔滨工程大学供图）

哈尔滨工程大学校长姚郁说，海洋强国建设对人才队伍提出了更高要求，急需海洋、船舶工程等领域的专业人才，希望更多有志学子为祖国的船海事业乘风破浪、奋勇向前。

简  介：

系统可实现雷达、AIS、视觉、海图、船舶航行等信息的实时采集、融合处理；并实现多源信息融合的目标自动检测、识别和跟踪，并具备会遇局面分析、风险度评判、自动预警等功能。同时，系统能够以三维态势、AR态势等多种手段实现航行态势综合重构，提升驾驶员对环境态势的把握能力，从而提升航行安全及航线决策水平。可广泛应用于军、民领域，对智能船舶乃至无人船舶的自主航行提供重要的信息基础。

指标：

1) 具备雷达、AIS、视觉、红外、激光、海图、语音等多源信息融合处理能力；

2) 具备海上运动目标自动检测、识别、跟踪及预警能力；

3) 具备2D图形、三维视景、AR等模式态势重构能力；

4) 海上船舶目标分类识别精度优于95%，感知结果融合信息输出帧率优于1帧/秒。

目前应用于：目前应用于中远海特4300PCTC汽车滚装船、青岛哈船智控公司“海豚号”科研试验船。

视频：船舶航行态势智能感知技术

图1 系统组成

图2 感知能力

图3 2D模式-白天

图4 3D模式-黄昏

图5 应用效果图

简  介：

目前船舶数字化仿真平台大多数依靠国外软件实现，缺乏专门面对船舶领域并且具有完全自主产权的船舶仿真平台。本平台可用于船舶各级系统与装备的数字孪生系统的构建，实现装备数字化模型的构建与接口标准化封装，实现多层级数字系统的集成运行，同时支持数字系统与物理船舶系统的虚实共生运行，实现船舶系统运行状态动态监控、状态预报、运维决策等功能，另外，平台配有模型自主迭代优化算法库，可实现数字体模型和物理设备的数据交互、自主迭代，实现模型精度的自动提升。

指标：

1) 可支持模型开发及多学科集成、跨平台、分布式、多线程运行，支持4种以上编程语言模型接入、兼容Windows和Linux操作系统，可同时支持100个以上数字体的联合仿真；

2) 系统可支持最大50个以上水面目标动态仿真，可支持分布式仿真、多节点人在回路、兵力动态生成与行为模拟、仿真结果综合可视化功能。

目前应用于智能船2.0项目“智能船舶技术协同研发平台研究”。该技术能够与作Z任务进行结合，开发一体化仿真系统，支撑作Z使命需求下装备性能的数字化验证评估。与基地试验场、战C的目标及装备评估需求结合，支撑数字站C、数字试验场的建设目标。

视频：船舶数字孪生系统集成平台

图1 软件平台主界面

图2 软件平台架构

图3 分层引擎系统

图4 船舶航行案例

来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。参赛选手需在华为NAIE训练平台进行算法部署、训练和评分。此外参赛选手需提交技术报告和视频文件，技术报告要体现模型方法的创新之处，视频文件要体现选手比赛中算法编程过程。评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

本次比赛让大学生有机会参加科技交流活动，在良好的竞赛氛围中展示自己的设计能力、编程能力、科技创造力以及想象力，激发他们对于科技创新的兴趣，在科技领域不断探索追求。

来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。参赛选手需在华为NAIE训练平台进行算法部署、训练和评分。此外参赛选手需提交技术报告和视频文件，技术报告要体现模型方法的创新之处，视频文件要体现选手比赛中算法编程过程。评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

具体提出，到2022年，初步建立智能船舶标准体系，制定30项以上智能船舶国家标准和行业标准，研究提交国际标准立项草案5项，基础共性标准形成支撑，关键技术应用标准取得突破，智能船舶设计、智能船载系统及设备、智能船舶测试与验证标准初步满足智能船舶辅助决策、安全防护等发展要求。

到2025年，建成较为完善的智能船舶标准体系，基础共性、关键技术应用、智能船舶设计、智能船载系统及设备、智能船舶测试与验证、岸基服务、运营管理等标准协调配套，满足智能船舶设备智能化升级、测试与验证能力提升以及实现远程控制等要求，达到国际先进造船国家同等水平。

2021年绿色智能船舶海工国际峰会论坛将于5月26-28日举办的筹备单位国际船舶海工网了解到。

新一代疏浚利器完成试航大考

“昊海龙”是我国自主研发的全新一代超大型自航绞吸船，配置了双机双桨，双转动导管舵、全电力驱动，可无限航区调遣。总长148米，型宽29米，型深9.2米，总装机功率25260KW。该船最大绞刀功率7800KW，最大挖深38米，最大排距15公里，配置了挖岩、挖粘土和挖沙等3种不同类型的绞刀，可实现五速操控的柔性钢桩台车以及重型桥架，可开挖抗压强度在50兆帕以内的中弱风化岩，是疏浚工程攻坚克难的利器之一。

该船泥管系统采用水下泵串联两台舱内泵的工作方式，通过管路实现水下泵单独以及水下泵与任意舱内泵串联，可实现单泵、双泵、三泵挖泥排岸作业。建成之后，总装机功率、最大绞刀功率、最大排距等重点性能指标，均超过亚洲现役绞吸式挖泥船，用实力刷新疏浚船舶装备最高技术水平的纪录。

当日，该船圆满结束为期3天的试航，按计划共计完成30多项试验项目，凯旋归来。经实战检验，该船的总体性能指标达到设计要求，船东、船检、船员以及设备工程师对该船各项测试表现一致认可。

据悉，在为期3天的试航中，该船完成主推进系统试验、通导试验、船舶回转试验、操舵装置试验、抛锚试验、机舱自动化试验、船体振动、噪声测试、助航设备效用等航行试验大纲要求的项目。该船独具的全新的绞刀智能控制策略、全船功率管理系统、智能能效系统、智能机舱系统、智能疏浚策略分析系统经试验检测，均能达到预期效果。船舶上层建筑采用整体设计方案，通过试航人员体验，充分感受温馨舒适的居住与工作环境。船舶动力系统的可靠性和稳定性，智能系统的自我学习和自主决策、乘船的体验、以及船舶的环保性，取得了喜人的成绩。其中，通过智能能效、智能机舱系统的应用，提升了船舶信息采集，清洗，数据重构，有效稳步提高船舶的操作性能，确保船舶综合操作指标的持续提升。对疏浚船舶疏浚平台化，智能化的进一步提升的基础。

“昊海龙”作为全新一代智能型绞吸挖泥船的代表，装备高端、先进，航行试验项目及对应工况多，试验时间长、要求高。

为保证航行试验顺利完成，相关各方积极合作，克服新冠疫情带来影响，严格按照试验大纲要求提前交底、讨论试验项目中的重点工况并做出风险预判，制定、完善试验方案。

该船创行业先河，采用机器学习和人工智能算法，打造全新智能疏浚决策与控制系统，实现绞吸挖泥船一键施工作业和智能寻优控制，全面提高了施工效率与安全性，降低劳动强度，是业内高效、舒适、节能、环保的典范。在海洋竞赛的今天，疏浚技术是世界强国的核心竞争力之一，重型挖泥船属于高技术含量的国家战略装备。

“昊海龙”拥有聪明大脑、坚牙利齿、强悍功率，是我国疏浚行业多年智慧的结晶，将使我国绞吸挖泥船的研制向大型化、多功能化、高智能化方向发展，实现我国海疆建设与维护的独立自主。。

目前，“昊海龙”已返回黄埔文冲公司文冲厂区，接下来将根据试验“体检报告”进行整改，并继续疏浚设备的调试，全力冲刺尽快为我国疏浚行业再添一“神兵利器”。

全球最大火车滚装船试航凯旋

承建火车滚装船是黄埔文冲迈入混装船市场的重要一步。当日，首次承建的火车滚装船首制船H3089船顺利完成航行试验返航黄埔文冲公司龙穴厂区，这是全球最大的火车滚装船。

该船设置两层火车甲板，轨道长度达2500米，载重量超过2万吨，采用了双尾鳍，双低速机，双可调桨和双襟翼舵，主机配置ECO-EGR，满足Tier Ⅲ排放要求。

为确保试航顺利，试航指挥部有序策划组织各试验项目，设计三部、总装部各作业区、质量部、设备厂商密切合作，船东船检全力配合，先后完成全球首台套低速小缸径带ECO-EGR主机Tier Ⅲ模式耐航试验，无人机舱试验，双舵操舵试验，双机双桨联控模式的主机遥控试验，主机热态称重试验等项目。航行试验对船舶航速进行了测速，达到14.4节，性能良好。

因本船主机配置的ECO-EGR为ME-89.5机型的首制机，涉及主机遥控、主机机械特性和可调螺距桨的协调配合，航行试验中项目组主动作为，设计三部密切协调相关方确定具体方案，总装部调试作业区按照方案不断摸底核实，物资部协调厂家确保岸上物资和技术支持，最终完成了双机联调联控功能顺利实现。

针对该项目扭振测试需在零螺距和满螺距情况下进行，因零螺距试验在航行海域无法稳定转速，项目组，设计三部和主机厂家根据试验摸底情况，有针对性的制定试验方案，满螺距在万山南海域完成，零螺距在万山锚地完成，顺利完成转速禁区标定。

该船航行试验的顺利完成吹响了火车船顺利交付的前奏，为黄埔文冲顺利完成首制火车滚装船的建造工作奠定坚实的基础。

据介绍，2019年，大连中远海运川崎正式成为中国移动-辽宁5G产业数字化联盟成员单位，并获评辽宁省5G工业互联网应用示范区。目前，企业已完成5个5G宏站覆盖，3个5G室分覆盖以及船体船坞覆盖。陆上区域覆盖面积160万平方米，覆盖率达到85%。5G赋能产业化的技术应用随处可见，5G+3D舾装可视化系统，利用5G网络的大带宽、低时延的特性，在造船现场即可实现大数据量的三维图像实时传输。10万吨级大型船舶建造过程中船体内4G/5G网络无线信号覆盖，解决了施工过程中船体内的大量通信需求。同时，正实施中的5G+龙门吊起重设备监控系统，将实现整个厂区多台起重机设备数据参数、视频数据的远程实时回传，全面实现精益化管理。

据悉，下一步还将基于现有智能制造体系，结合5G技术，进一步打造以数据为驱动源的船舶生产新模式。通过人工智能、大数据、区块链，推进传统造船的数字化转型。

40万吨智能VLOC“明远”号

纲要提出，构建完善的国家综合立体交通网，到2035年，高等级航道达2.5万公里左右，沿海主要港口27个，内河主要港口36个。推进一批国际性枢纽港站、全国性枢纽港站建设。其中，在国际枢纽海港方面，要发挥上海港、大连港、天津港、青岛港、连云港港、宁波舟山港、厦门港、深圳港、广州港、北部湾港、洋浦港等国际枢纽海港作用，巩固提升上海国际航运中心地位，加快建设辐射全球的航运枢纽，推进天津北方、厦门东南、大连东北亚等国际航运中心建设。纲要提出，完善面向全球的运输网络，强化国际航运中心辐射能力，完善经日韩跨太平洋至美洲，经东南亚至大洋洲，经东南亚、南亚跨印度洋至欧洲和非洲，跨北冰洋的冰上丝绸之路等4条海上国际运输通道，保障原油、铁矿石、粮食、液化天然气等国家重点物资国际运输，拓展国际海运物流网络，加快发展邮轮经济。纲要明确，推进交通与装备制造等相关产业融合发展，支持交通装备制造业延伸服务链条，促进现代装备在交通运输领域应用，强化交通运输与现代装备制造业的相互支撑；推动交通运输与生产制造、流通环节资源整合，鼓励物流组织模式与业态创新；推进智能交通产业化；推进交通与旅游融合发展，健全重点旅游景区交通集散体系，鼓励发展定制化旅游运输服务，丰富邮轮旅游服务，形成交通带动旅游、旅游促进交通发展的良性互动格局。纲要明确，推进综合交通高质量发展，加强通道安全保障、海上巡航搜救打捞、远洋深海极地救援能力建设，健全交通安全监管体系和搜寻救助系统；健全关键信息基础设施安全保护体系，提升车联网、船联网等重要融合基础设施安全保障能力，加强交通信息系统安全防护，加强关键技术创新力度，提升自主可控能力；提升交通运输装备安全水平。纲要提出，完善交通运输应急保障体系，统筹陆域、水域和航空应急救援能力建设，建设多层级的综合运输应急装备物资和运力储备体系；建立健全行业系统安全风险和重点安全风险监测防控体系，强化危险货物运输全过程、全网络监测预警。纲要还提出，加快既有设施智能化，加强内河高等级航道运行状态在线监测，推动船岸协同、自动化码头和堆场发展；推进绿色低碳发展，优化调整运输结构，推进多式联运型物流园区、铁路专用线建设，形成以铁路、水运为主的大宗货物和集装箱中长距离运输格局。

图1 能效优化系统离线计算软件界面

如下图，仿真验证评估系统已经能够具备完整的船舶动态航行仿真、港口区域仿真、多船会遇仿真、长航路油耗计算仿真等多种模式，可设计并加载多种剧本，动态切换至不同的模式进行仿真，针对能效优化的仿真分析，主要使用其长航路油耗计算的仿真模式。

图2 仿真验证评估系统软件界面

仿真系统的船舶水动力计算，目前采用的是数值模拟的计算结果，尚未经过水池实验修正和实船实验修正，该工作将在后续开展。

用户可以对加载到航线列表的优化航线进行编辑或制订相应的航行计划。激活优化航线前，用户需对该航线进行检查。只有通过航线检查的航线才能被激活。

下列情况下是无法生成优化航线：

(1)被优化航线的起点和终点之间距离小于50NM；

(2)被优化航线的起点或终点位于陆地或其它危险区内；

(3)参考航线存在长度小于50NM且海图检查不通过的航路段，无法生成优化航线。

航线优化前必须设置航线的出发港、目的港、离港时间和最大浪高。可设置船舶参数、气象数据、海图数据、船舶日固定费用、重油单价、轻油单价和滑油单价等参数，确定到达时间的优化航线计算时，需指定到港时间。

航线综合优化有两种航线优化方式：

（1）航线生成——基于出发地和目的地之间的大圆航线；

（2）航线优化——基于经验航线。

用户选择所需优化航线，将其加载到航线列表中，此时可进行编辑或制订相应的航行计划，并可以激活该航线。激活航线前，系统会自动对航线进行航线检查，自动检查通过后，会有弹出窗口提示用户手动对该航线进行检查。系统会通过监控用户行为，例如放大缩小海图，查看海图信息、点击界面上的按钮等，并默认手动航线检查时间应不短于1 分钟来确保用户进行了手动检查。

图1 加载气象文件功能界面

图2 航线优化结果加载情况

目标船在本船正前方，两船相向而行，本船的监控圈为8海里，SDA为1.2海里，仿真系统与驾控系统通过网络与串口通信联动后，仿真系统与驾控系统界面截图如下所示：

图1 仿真系统界面

图2 驾控系统界面

从上图中可以看出驾控系统给出建议航向，仿真系统同时触发“此时建议本船转向”建议，验证了正前对遇工况下决策时机功能的有效性。

（2）单目标船右前交叉会遇仿真案例

目标船在本船右前方，两船交叉相向而行，本船的监控圈为8海里，SDA为1.2海里，仿真系统与驾控系统通过网络与串口通信联动后，仿真系统与驾控系统界面截图如下所示：

图3 仿真系统界面

图4 驾控系统界面

从上图中可以看出驾控系统给出建议航向，仿真系统同时触发“此时建议本船转向”建议，验证了右前交叉会遇工况下决策时机功能的有效性。

（1）利用光电球设备采集船舶图像数据，为船舶目标识别提供训练样本。本次采集工作主要在长山国际航道采集过往船只信息，试验采集到的船舶类型有渔船、客运船、集装箱船、散货船等十几种，不仅包含晴天的船舶图像、态势信息，而且也采集到夜晚、雾天等低能见度的船舶图像、态势信息。

（2）利用全景设备、AIS、雷达对海上场景数据采集，完善补充海上采集的实船态势数据，为态势感知系统作为强有力的数据支撑。为融合三维视景程序采集到更合适的场景数据本次试验分别租赁游艇、渔船共两船只配合此次数据采集工作，其中场景示意图和真实测试场景如图所示。

图1 场景1设计与实船试验

图2 场景2设计与实船试验

图3 场景3设计与实船试验

图4 场景4设计与实船试验

研究生组

一等奖

    1. 清华大学深圳国际研究生院（欧奕旻、杨锐、左育莘）

    2. 武汉理工大学（郭玉滨、汤宁、朱立夫）

    3. 中国海洋大学（樊宏涛、胡少宝、张永昌）

二等奖

    1. 上海大学（杨文斌、何宇亨、孙科）

    2. 武汉理工大学（龙泽升、郭俊东、潘诚伟（北京科技大学））

    3. 哈尔滨工程大学（蔡正阳、贾思雨、丁祥成）

    4. 上海大学（曾亮、许学龙、郭银赛）

    5. 上海大学（廖章泽、曹馨之、朱世雄）

    6. 哈尔滨工程大学（李扬、江海龙、杨睿昕）

三等奖

    1. 哈尔滨工程大学（刘斌、张一开、曲超然）

    2. 上海大学（雷乔宁、万维先、童英）

    3. 哈尔滨工程大学（胡云鸽、温佳铮、罗顺元）

    4. 哈尔滨工程大学（金荣璐、杨英伟、李绪阳）

    5. 中国海洋大学（刘翔、刘文、丁昭旭）

    6. 武汉理工大学（梅志杰、明家伟、王家文）

    7. 西北工业大学（李艳丽、张文博、李吉玉）

    8. 浙江工业大学（傅金波、窦云飞、吴嘉昊）

    9. 武汉理工大学（ 何柳、刘鹏辉、陈顺杰（武汉大学））

    10.武汉理工大学（樊成、刘虎、韩少杰）

    11.江苏科技大学（蔡金延、董文博）

    12.石家庄铁道大学（万永松、舒展、严麟）

    13.天津理工大学（尹一凡 、韩沁东、张梦林）

本科生组

一等奖

    1.山东大学（陈佳铭、曹淑强、曹睿）

二等奖

    1.上海大学（杨扬、沈纪元、祝嘉诚）

    2.武汉理工大学（蒋成鑫、杨皓杰、李志豪）

三等奖

    1.西北工业大学（侯旭佳、 张博强）

    2.哈尔滨工程大学（王彦斌、张弛、唐茂纹）

    3.武汉理工大学（朱振宇、姚清仁、章馨予）

    4.武汉理工大学（赵中雨、赵宇恒、赵子龙）

    5.集美大学（马永康、姬靖科）

拟获奖团队线上答辩时间为27日（周日）上午8:30到11:00，采用腾讯会议平台，分为两组同时进行，具体时间已电话通知到拟获奖团队。

特此通知。

全球海洋智能感知挑战赛组委会

2020年12月22日

为给各位参赛选手提供更充裕的时间来撰写技术报告和准备线上答辩PPT，线上答辩时间推迟到12月21日到26日之间，具体线上答辩时间及采用平台待确定后另行通知，拟获奖团队的技术报告在12月20日24时之前提交即可。

特此通知。

全球海洋智能感知挑战赛组委会

2020年12月17日

首届海洋目标智能感知国际挑战赛在哈尔滨工程大学（线上）举行。本次活动由中国造船工程学会等单位主办，哈尔滨工程大学承办，武汉理工大学协办。国内外部分高校学生参加本次比赛。 

 本次大赛以逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来为主题，要求参赛选手执行多类海洋船舶目标检测识别任务。国内外高等学校全日制在校生可组队并以团队形式通过邮件报名参赛。本次大赛设置三等奖项，比赛结束后由幕后组委为获奖者颁发证书。截止目前，秀姐与她快乐的小伙伴团队以64.68分的成绩高居榜首，这也是该团队的历史最高分。HEU-iRay和NWPU-SMST团队分别以62.41和61.35分的成绩分居二三位。

 本次比赛旨在提高学生们的创新能力，增强其对海洋船舶方面知识的掌握能力，以培养锻炼该方面人才。

   来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品以包含图像，文件名称，对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。加权平均排名后，取前15%的选手进一步加分。参赛选手需提交包括参赛作品应用模型方法的原理，在现有技术基础上的创新之处，如何根据训练数据集和公开测试集的反馈结果，调整模型和方法的参数等实验细节的技术报告，评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

   本次比赛让大学生有机会参加科技交流活动，在良好的竞赛氛围中展示自己的设计能力、编程能力、科技创造力以及想象力，激发他们对于科技创新的兴趣，在科技领域不断探索追求。

中国工程院院士严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，中国造船工程学会秘书长王俊利，武汉理工大学副校长刘祖源，挪威科技大学系主任Hans Petter Hilder，西北工业大学党委副书记万小朋，大连理工大学副校长朱泓，中国海洋大学副校长李巍然，百度公司技术委员会主席吴华，上海大学副校长汪小帆，京东集团副总裁梅涛，江苏科技大学副校长稽春艳等大赛组委会成员、评委会成员出席启动仪式。

校党委副书记夏桂华出席活动。学校相关单位负责人参加活动。启动仪式由智能学院副院长蔡成涛主持。

夏桂华对参加本次比赛的嘉宾、老师和同学们表示热烈欢迎。夏桂华指出，船舶行业积极探索在人工智能领域的发展。学校与兄弟院校和研究所对智能船舶相关课题开展一系列研究，取得了相关成果。

夏桂华强调，海洋目标的智能感知识别是实现船舶无人航行的关键技术。通过大赛，能够集众人智慧，实现海上目标感知认知、识别的技术突破。学校十分重视学生创新创业教育工作，坚持为学生搭建良好的创新平台，大赛能够吸引更多对于智能船舶行业有兴趣的师生参与研究，发掘和培养更多高质量人才。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本届海洋目标智能感知国际挑战赛的举办，将加速智能及信息新兴技术与海洋和航运领域的深度融合和技术赋能。通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。

严新平希望参赛师生能努力拼搏，勇于探索，突破自我，切身感知智慧海洋技术的魅力，积极投入到海洋智能技术领域的研究和探索中。

李国安表示，参赛选手通过完成多类船舶目标识别任务，有更多机会深入了解国内外船海领域行业背景和广阔前景，这对于增强大学生海洋意识，创新精神，促进其科技创新及实践能力高度融合具有重要意义。大赛得到企业在技术和算力平台等方面的支持，为构建校企深度融合，共筑智能生态圈发挥了积极的助推作用。

大赛秘书处技术组组长邢向磊向与会人员介绍智能船舶门户平台和竞赛规则，并对竞赛任务、参赛方式、竞赛的数据集、成绩评测方法及竞赛官网的使用等进行简要讲解。

夏桂华与本科生院副院长孙荣平，研究生院副院长王秦辉，校团委副书记于云亮，智能科学与工程学院党委副书记陈岩登台，共同启动大赛。

本次大赛以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题，旨在推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新。大赛对增强大学生海洋意识，创新精神，引导大学生树立努力奋斗、刻苦钻研，促进其科技创新及实践能力具有重要的意义。

中国工程院院士严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，中国造船工程学会秘书长王俊利，武汉理工大学副校长刘祖源，挪威科技大学系主任Hans Petter Hilder，西北工业大学党委副书记万小朋，大连理工大学副校长朱泓，中国海洋大学副校长李巍然，百度公司技术委员会主席吴华，上海大学副校长汪小帆，京东集团副总裁梅涛，江苏科技大学副校长稽春艳等大赛组委会成员、评委会成员出席启动仪式。

校党委副书记夏桂华出席活动。学校相关单位负责人参加活动。启动仪式由智能学院副院长蔡成涛主持。

夏桂华对参加本次比赛的嘉宾、老师和同学们表示热烈欢迎。夏桂华指出，船舶行业积极探索在人工智能领域的发展。学校与兄弟院校和研究所对智能船舶相关课题开展一系列研究，取得了相关成果。

夏桂华强调，海洋目标的智能感知识别是实现船舶无人航行的关键技术。通过大赛，能够集众人智慧，实现海上目标感知认知、识别的技术突破。学校十分重视学生创新创业教育工作，坚持为学生搭建良好的创新平台，大赛能够吸引更多对于智能船舶行业有兴趣的师生参与研究，发掘和培养更多高质量人才。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本届海洋目标智能感知国际挑战赛的举办，将加速智能及信息新兴技术与海洋和航运领域的深度融合和技术赋能。通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。

严新平希望参赛师生能努力拼搏，勇于探索，突破自我，切身感知智慧海洋技术的魅力，积极投入到海洋智能技术领域的研究和探索中。

李国安表示，参赛选手通过完成多类船舶目标识别任务，有更多机会深入了解国内外船海领域行业背景和广阔前景，这对于增强大学生海洋意识，创新精神，促进其科技创新及实践能力高度融合具有重要意义。大赛得到企业在技术和算力平台等方面的支持，为构建校企深度融合，共筑智能生态圈发挥了积极的助推作用。

大赛秘书处技术组组长邢向磊向与会人员介绍智能船舶门户平台和竞赛规则，并对竞赛任务、参赛方式、竞赛的数据集、成绩评测方法及竞赛官网的使用等进行简要讲解。

夏桂华与本科生院副院长孙荣平，研究生院副院长王秦辉，校团委副书记于云亮，智能科学与工程学院党委副书记陈岩登台，共同启动大赛。

本次大赛以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题，旨在推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新。大赛对增强大学生海洋意识，创新精神，引导大学生树立努力奋斗、刻苦钻研，促进其科技创新及实践能力具有重要的意义。

　　工欲善其事必先利其器。

　　10月18日，中国船舶集团旗下外高桥造船举行12号平台A区启用仪式。该平台的改造完工，不仅可优化调整生产资源，为大型邮轮薄板分段制造、舾装腾挪堆放施工场地，也为外高桥造船成立21周年厂庆献上了一份厚礼。

　　集团公司“一号工程”——国产首艘大型邮轮建造的全面铺开，使得外高桥造船紧缺的生产平台等资源更显捉襟见肘。为缓解矛盾，外高桥造船经过调研、分析和规划，本着整合区域场地，释放分段周转能力的原则，决定拆除原涂装辅助楼，将原用于设备、生产物资和脚手架堆放的场地，改造扩建成分段堆放及预舾装专用平台。

　　经过2个月的紧张施工，外高桥造船克服了施工工况复杂、施工难度大、工期紧、工程量大等诸多挑战，先后完成了压缩空气、二氧化碳、氧气和天然气管道、雨水管网、动力电箱等配套工程，使该平台完全符合预舾装场地的使用要求。

    经过改造，18000平方米的平台可存放45个分段，既满足了大型邮轮分段制造的运输、堆放和周转等迫切需求，又规范美化了生产现场的环境，为大型邮轮优质、安全、高效地建造提供了可靠保障。

    既然说到大型邮轮建造，下面还有一个好消息。

    近日，外高桥造船大型邮轮建造工程又突破一项关键建造技术，首个大跨度薄板分段在4号总组平台顺利完成翻身作业，开启了邮轮薄板总段总组序幕。

    一艘13万吨级大型邮轮上涉及到的薄板分段达500多个，由于薄板分段工艺特点，采用常规造船分段翻身工艺将造成严重的结构变形。因此，薄板分段翻身新工艺的突破和实施，是大型邮轮建造工程顺利推进的重要环节。

    此次实现翻身的薄板分段，长14.5米，宽32米。该项目团队在综合分析已有场地、吊车、工装等建造资源和作业条件的基础上，经过反复论证策划，采用了专用翻身工装进行分段横向翻身作业。针对该项工艺研制的专用翻身工装，可实现宽达37米的大跨度薄板分段翻身，保证了结构精度和预舾装最大化，以降本增效的技术保障了邮轮建造的有序开展。这样的翻身工艺在国内是首次应用。

    大型邮轮首个大跨度薄板分段顺利完成翻身，也是外高桥造船在造船变形控制技术上的又一次进步，为完成大型邮轮建造任务打下扎实的基础。

    这是三沙市1000吨级综合执法船首制分段上船台，武船集团仅用12个工作日就保质保量完成了首制分段的制造及全部预舾装工作。

    该船总长102米，型宽13.6米，型深8.2米，设计吃水3.4米，配备艏侧推、减摇鳍并设有直升机起降平台，最高航速不低于23节。

    主要承担三沙市管辖海域巡逻、监管任务，对维护我国海洋权益具有十分重要的意义。

    这是天津海事局北海航海保障中心大型航标船舵桨基座。

    武船集团高质量完成了基座上船焊接前粗镗孔工作，外径φ3400毫米、内径φ2670毫米的基座内孔和上平面加工一次成型，报检一次合格，受到质检部门及船东的一致好评，被评为“优等品”。

    该型船主要用于我国北方海区各港口、航道的水上灯浮标和活节式灯桩等助航设施进行布设、撤除、更换等作业，并兼顾海上防污染和无线电导航信号监测等任务。

    这是为长航宜昌工程局建造的2000立方米挖泥船“长狮15”号，于近日顺利交付船东。

    该船为武船集团承建的2000立方米系列挖泥船后续优化改进船舶，总长93.1米，型宽23米，载重量约5700吨，在航行推进、挖泥疏浚、铰刀、绞车封水等系统广泛应用变频技术，使船舶控制较母型船更加灵活，效率更好，更为环保节能。

    近日，24000载重吨原油船也完成了主船体综合布置评审。

    武船集团克服了新冠肺炎疫情带来的不利影响，推进落实船舶技术准备工作。在船舶评审会上，船东对本船主船体综合布置给予了高度评价。

来   源：武船集团

 
    港作拖船是在港口范围内执行拖带作业的拖船。对操纵性要求高，要求回转半径小，能低速进退，紧急停车，能推能拖，或做较长距离的倒拖，甚至横移等。
    磷酸铁锂电池具有工作电压高、能量密度大、循环寿命长、安全性能好、自放电率小、无记忆效应等优点。

　　10月29~31日，第14届中国大连国际海事展览会（以下简称“大连海事展”）将在大连世界博览广场举办，这是自新冠疫情暴发以来首个公开举办的线下国际海事展览会。作为我国船舶工业的领军者，中国船舶集团携旗下44家成员单位参展，将全方位展示世界第一造船集团自主化、系列化、全产业链的行业领先成果。

　　此次中国船舶集团展位面积达1800平方米，在所有参展企业中位居第一；展台共分为集团总体、防务装备产业、船舶海工装备产业和船海服务业四大展区，参展模型及实物124个。

　　总体展区 中国船舶集团展示了代表着世界造船工业最高水平的航空母舰、大型邮轮、液化天然气（LNG）船“皇冠上的三颗明珠”，充分彰显具备设计建造符合全球船级社规范、满足国际通用技术标准和安全公约要求的产品的能力。围绕“绿色 智能 创新”主题，特别设置了3个主题展台，重点展示23000TEU双燃料集装箱船、超大型智能超大型油船（VLCC）、挪威深海智能渔场、9.8万立方米超大型乙烷运输船(VLEC)、“雪龙2”号等9型产品，彰显出中国船舶集团贯彻落实“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的实践。

　　防务装备产业展区 共展出了包含航空母舰、驱逐舰、护卫舰、常规动力潜艇、海警船等在内的13型一流海军舰艇。这一系列先进的舰艇装备为我国海军装备现代化建设提供了坚实支撑。

　　船舶海工装备产业展区 分为船舶与海洋工程、船舶配套2个大区，整体展示了中国船舶集团强大的船舶建造能力。船舶与海洋工程分为海洋运输与工程装备，海洋资源开发、海洋科考装备，海洋渔业，新开发船型与船舶改装等六大板块；船舶配套区包括动力与配套、机电装备和电子信息装备3大部分，共展出模型及实物68个，重点聚焦自主品牌、系列化产品及国际领先产品，展示了中国船舶集团在业界最为完整齐全的船舶动力机电配套产业链，具备提供稳定、可靠的全动力和配套解决方案的能力。

　　船海服务业展区 重点展示了投融资服务、智慧租赁平台、智能航运、船厂设备智能维护平台等产品和服务能力。在船舶海工服务产业领域，中国船舶集团紧紧围绕国家战略和市场需求，形成了金融服务、投资服务、租赁服务、物流贸易、船舶运营、信息化与大数据服务等并进发展的良好态势，价值创造能力大幅提升。

　　面对世界百年未有之大变局，尤其是在新冠肺炎疫情全球蔓延的这个特殊时期中，中国船舶集团围绕实现高质量发展、建设具有国际竞争力的世界一流船舶集团的目标，通过整合优势资源，筑牢发展根基，鼓足发展底气，进一步增强了建设世界一流船舶集团的信心和动能，为我国全面实现世界造船强国的目标“保驾护航”。

来   源：江南造船

来   源：江南造船/七〇八所

九天深度学习平台使用手册.docx

九天深度学习平台用户使用手册

竞赛版

中国移动通信有限公司研究院

人工智能和智慧运营研发中心

人工智能基础平台与技术研究室

1.  访问方式

http://aicontest.cmri.cn:8080/

浏览器要求：chrome 65 及以上，请根据用户名和密码登录。

2.  平台整体介绍

本平台主要为用户提供基于深度学习的算法、算力和数据，支持两种使用模 式：训练模式和开发者模式。

1.  训练模式：用户可以通过 web 界面提交并运行基于 TensorFlow、Keras、 Caffe、Kaldi 等框架设计的深度学习训练任务，管理代码、数据、模型，查看任务状态及运行日志，了解 GPU 的使用情况等，并在任务执行完毕 后下载模型文件，或者对旧模型进行迭代升级。平台以租户的形式为用 户提供服务，可以实现数据隔离、资源隔离，有效保障用户的数据安全。

2.  开发者模式：该模式通过 Web Shell 和 Jupyter Notebook 两种工具为用户 提供了更为灵活的访问方式。（在竞赛版本中，Jupyter Notebook有操作权限限制）

平台整体界面如图 7 所示，由首页、模型训练、任务管理、文件管理、Terminal、 我的帐户六个部分组成：

²  首页：展示用户的总览信息、GPU 的利用率（GPU 历史利用率）、模型 训练等信息；

²  任务管理：查看已提交的任务状态，对任务进行控制操作，查看运行结果、日志、下载模型等；

²  文件管理：用于管理用户的文件，可以上传和管理任务需要的代码、数 据文件、以及下载和查看训练完成的模型文件；

²  Terminal：点击获取用户名和密码，支持 python2.7 和 python3.6 两个版 本，提供 Jupyter Notebook 和 Web Shell 两种方式接入，满足开发者更为 灵活的使用需求；

²  我的账户：查看用户基本信息、修改密码及资源配额。

3.  分项功能介绍

使用者在对本平台的使用过程中，需要用到每个分项的内容，下面将对各个 5 分项的具体功能展开介绍。

3.1  首页

用户登录平台以后，将直接看到用户总览信息，包括文件数量（数据、代码、 模型三类）统计、任务状态统计，以及资源使用情况。

通过点击总览信息的右上角的“新建任务”，用户可以快速进入任务提交界面。 

3.2  文件管理

通过点击菜单栏的“文件管理”，进入文件管理界面，用户可以管理三类文件，包括数据文件、代码文件、深度学习模型文件，如图 15 所示。

 其中，数据文件和代码文件需要事先从本地上传，平台会对文件的上传于下载有一定的流量限制。如果已经上传了数据和代码文件，用户在启动训练任务时，可以直接从文件列表中选择对应的文件，否则，用户需要在选择数据和代码文件时，选择从本地上传。

模型类文件下保存的是已完成的任务生成的模型，或者从本地上传的预训练模型。由于预训练模型文件不是必须的，所以，在文件管理界面，不支持直接从本地上传模型，如果需要从本地上传预训练模型文件，需要用户在启动训练任务 时，通过“选择模型”选项进行上传。 

三类文件界面下均支持新建文件夹，删除文件，删除后的文件将进入回收站，用户可以点击回收站，对删除的文件进行还原或者清空操作，回收站内的文件会 在指定时间内默认清空，以提高系统存储空间利用率。另外文件列表支持按字母或者上传时间进行排序。

3.3  Terminal（开发者模式）

通过点击菜单栏的“Terminal”，可以打开 Terminal 控制终端以进入开发者 12 模式。开发者模式通过容器的方式提供了Jupyter Notebook 和 Web Shell 两种工具，使得开发者可以自由地开发程序和安装依赖库，提供了更大的灵活度。

3.5.1 Jupyter Notebook

3.5.2 Web Shell

3.4  我的账号

通过点击菜单栏的“我的账户”，用户可以进入用户管理界面，如图 19。在 此界面，用户可以看到账户信息，包括用户的资源配额（GPU 卡数、硬盘容量 和内存），用户名、邮箱。此外，用户可以进行密码修改。

组委会：0451-82519410

技术支持QQ群：1157306723、1160249090、1160249603

本次挑战赛由中国造船工程学会、国际船舶与海洋工程创新与合作组织（ICNAME）、海洋目标智能感知国际挑战赛组委会主办，哈尔滨工程大学承办。

该挑战赛涉及海洋背景下视觉信息、红外信息、激光点云信息融合下的目标自动检测、识别与跟踪技术，目标趋势预报、风险评估，综合态势重构和三维重建等核心技术问题。挑战赛立足于打造声光、电融合的360度全方位、全天候的新型海面环境感知系统，为后续船舶自主驾驶技术、智能船舶领域发展的重要技术和基础设备。

挑战赛经过精心设计数据样本和比赛规则，使比赛既有实际工程意义，又能体现学生创新能力培养的目标，比赛中选出的优胜算法和优秀思想，从而为我国船舶航行态势智能感知领域的技术发展助力。

受疫情影响，双方采用视频“云交船”的形式进行商务会谈，协商确认交船事宜，并通过现场视频直播，与Stena 公司总部人员共同见证签字仪式。

威海金陵向stena交付后，威海出席仪式嘉宾在线见证Stena公司与租船方Brittany公司在瑞典哥德堡签订租约。该轮将于9月中旬开赴既定区域开始投入运营。

驻厂其他船东负责人、DNV-GL负责人、代理公司、船厂项目组一同见证签字仪式。

舟山中远海运重工与江苏大唐航运有着长期良好合作关系，今年，舟山中远海运重工已相继圆满完成其旗下“大唐1号”“大唐711”“大唐712”三艘船舶的修理改装工程，其中“大唐711”和“大唐712”两艘船舶均较原计划提前6天开航。

据悉,“大唐712”轮此次进厂主要修理工程为常规坞修检验，包括船舶动力系统检修、自动控制系统保养、舱室钢结构挖补、外板水除锈油漆等工程。其中，锅炉PLC检修工程是该轮的重点工程之一。

广船国际副总经理金利潮、外高桥造船副总经理周琦、广州永联钢结构董事长丁玉兰、外高桥海工董事长吴拥军、总经理聂祥等出席签约仪式。

该项目主要为15.8万载重吨原油船提供清洁能源动力，该燃料罐可装载-163℃液化天然气，结构主要采用9%镍合金钢材质，属于IMO Type-C储罐，该储罐配有低温潜液泵、雷达测位等专用设备，项目将于2021年10月陆续交付。

外高桥海工在2020年5月成功签订了EPS 6200cbmLNG燃料罐项目。

福鼎锦鸿海运有限公司总经理周祥庭先生、船东代表及立新公司中高层领导出席本次仪式，共同见证该项目的正式开工。  

据悉，该船是非自航带辅助定位、箱型船体的海上作业打桩船，桩架高138米，入籍中国船级社，建成后将成为迄今为止世界上最大的打桩船。   

数据集包括6类检测目标，分别为：liner（游轮），container ship（集装箱船），bulk carrier（散货船），island reef（岛礁），sailboat（帆船），other ship（其他船）。

B版测试集共包含1500张图片，不会对参赛者开放。

主办方将选择A测试集排名前10%的选手，将其算法通过B测试集进行测试，最终加权mAP为0.4 x “A榜mAP值”+ 0.6 x “B榜mAP值”.

A测试集排名后90%的选手不会进行B测试集测试，也不会得到奖励

在谅解备忘录下，各方将致力于发展低压载或无压载集装箱船，目的是减少对压载水舱的需求以及避免将被污染的压载水向海洋排放。

压舱水已被确定为入侵性水生物种扩散的关键因素之一，因此航运业必须采取行动以避免发生这类生物入侵事件。

国际压载水管理公约（BWM公约）于2017年9月8日生效。

该公约要求船舶通过使用压载水管理系统来管理其压载水，以除去、使其无害或避免吸收或排放压载水和沉积物中的水生生物和病原体。

法规的执行使许多航运公司不得不为船舶配备认可的BWM系统。

谅解备忘录规定，HMD将负责无压载船舶的设计，而KR将负责船舶的安全性和有效性，力争在今年年底之前获得原理认可（AIP）证书。

KR表示，KMT将通过对运输能力和运营效率的比较研究来支持该计划。

有消息称，HMD将基于开发世界上第一艘无压载LNG加注船Kairos的经验进行设计，该LNG加注船于2019年交付给德国的Bernhard Schulte。

Kairos的储罐容量为7,500m³，是世界上最大的LNG燃料供应船。它采用无压载设计，并安装了CNG储罐，用于存储来自客户船只的蒸气回气。

HMD认为，无压载水驳船的发展将巩固其在环保船建造中的地位。

该项目将为减少压载水的使用铺平道路.压载水的使用将在更严格的环境法规之前，对全世界的沿海和海洋环境造成了威胁。根据韩国船级社，韩国国内航运公司的参与也将有助于增强其市场竞争力。

据报道，两年一度的波塞冬海事展原计划在今年6月1日至6月5日于雅典大都会博览中心举行，在今年早些时候延期至10月26日至10月30日。然而，7月20日组委会宣布，将直接取消今年的展会，下一次波塞冬海事展定于2022年6月举行。 

组委会在声明中称，在评估了世界各地当前疫情流行情况，并与众多参展商和航运界利益相关方进行密切协商之后，组委会做出了取消决定。 

“某些地区确诊病例的增加令人担忧，而且我们无法确实地预测未来几个月的疫情状况，这些都加剧了目前普遍存在的不确定性，给我们带来了我们无法控制的情况。” 

“此外，展品的运输和国际旅行的复杂性不断得到重新评估，对我们的国际参展商和参展观众构成重大挑战和实际限制，很多人可能无法到达希腊。而没有了他们，波塞冬海事展就不一样了。” 

波塞冬海事展的一个独特特征在于，它提供了在展会内和周围进行社交活动的机会，而疫情会破坏这种机会。组委会称：“我们担心，由于疫情爆发，使希腊和国际航运界团结在一起的这种特殊环境有可能会遭到破坏，从而无法在波塞冬海事展取得所有人都期待的结果。” 

在取消了今年的展会之后，组委会表示：“我们正乐观地着手准备2022年6月的下一届波塞冬海事展，相信在此之前我们将进入一个疫情得以控制的世界。” 

据了解，希腊波塞冬国际海事展以古希腊神话中的海神波塞冬命名，已经有近50年的历史，目前是世界上规模和影响最大的专业海事展之一，是世界造船业风向标。作为全球最大船东国，希腊拥有全球规模最大的国际商业船队，希腊波塞冬国际海事展反映了希腊航运的发展。波塞冬海事展是海事行业重要交易的中心舞台，展示了行业领先的技术。 

2018年波塞冬海事展吸引了来自92个国家和地区的1920家参展商和约23500名参观者，中国共有175家参展商参展，成为除东道主希腊以外的最大参展国。

据悉，1号21500吨自卸船是澄西制造的全球首制全回转电推自卸船。该船全长145米，为全电推双吊舱自航自卸船。

该船配有自卸系统，两条纵向输送带、一条C-LOOP和一只Boom输送臂，主甲板右舷配有2台30T X（36+10）m 抓斗式吊车；推进系统为艏部2台1200KW侧推，尾部为2台1900KW吊舱推进器；驾驶室有别于常规船舶，位于船艏。  

该船是澄西扬州公司承担建造多系列常规散货船、多系列沥青船、多系列木屑船、55600吨化学品船之后的又一转型船舶。

2020年6月11日该船上船台搭载，截止9月8日下水，机舱管系达到91%，电推克令吊全部结束，横向支架完成85%，纵向支架完成95%，首侧推串油结束，锚机绞车调试结束，货仓管系完成83%，上建完成76%，电气完成65%，为该船码头舾装调试工作的顺利推进打下了坚实的基础。

据报道，两年一度的波塞冬海事展原计划在今年6月1日至6月5日于雅典大都会博览中心举行，在今年早些时候延期至10月26日至10月30日。然而，7月20日组委会宣布，将直接取消今年的展会，下一次波塞冬海事展定于2022年6月举行。 

组委会在声明中称，在评估了世界各地当前疫情流行情况，并与众多参展商和航运界利益相关方进行密切协商之后，组委会做出了取消决定。 

“某些地区确诊病例的增加令人担忧，而且我们无法确实地预测未来几个月的疫情状况，这些都加剧了目前普遍存在的不确定性，给我们带来了我们无法控制的情况。” 

“此外，展品的运输和国际旅行的复杂性不断得到重新评估，对我们的国际参展商和参展观众构成重大挑战和实际限制，很多人可能无法到达希腊。而没有了他们，波塞冬海事展就不一样了。” 

波塞冬海事展的一个独特特征在于，它提供了在展会内和周围进行社交活动的机会，而疫情会破坏这种机会。组委会称：“我们担心，由于疫情爆发，使希腊和国际航运界团结在一起的这种特殊环境有可能会遭到破坏，从而无法在波塞冬海事展取得所有人都期待的结果。” 

在取消了今年的展会之后，组委会表示：“我们正乐观地着手准备2022年6月的下一届波塞冬海事展，相信在此之前我们将进入一个疫情得以控制的世界。” 

据了解，希腊波塞冬国际海事展以古希腊神话中的海神波塞冬命名，已经有近50年的历史，目前是世界上规模和影响最大的专业海事展之一，是世界造船业风向标。作为全球最大船东国，希腊拥有全球规模最大的国际商业船队，希腊波塞冬国际海事展反映了希腊航运的发展。波塞冬海事展是海事行业重要交易的中心舞台，展示了行业领先的技术。 

2018年波塞冬海事展吸引了来自92个国家和地区的1920家参展商和约23500名参观者，中国共有175家参展商参展，成为除东道主希腊以外的最大参展国。

九家领先公司的负责人今天宣布建立一个新倡议联盟，加速全球经济向净零碳排放过渡。该倡议联盟被称为Transform to Net Zero，旨在开发和提供研究、指导和最佳实践，助力所有企业实现净零碳排放。　　

九家领先公司的负责人今天宣布建立一个新倡议联盟，加速全球经济向净零碳排放过渡。该倡议联盟被称为Transform to Net Zero，旨在开发和提供研究、指导和最佳实践，助力所有企业实现净零碳排放。

联盟将由包括马士基集团(A.P。Moller - Maersk)、达能(Danone)、梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz AG)、微软(Microsoft Corp。)、Natura &Co、耐克(NIKE， Inc。)、星巴克(Starbucks)、联合利华(Unilever)和Wipro等创始会员以及环境保卫基金(EDF)牵头，由BSR支持并担任秘书处。　　

Transform to Net Zero将侧重于为实现“2050年之前净零碳排放”目标所需的企业转型提供支持，以及推动以政策、创新和金融为重点的更广泛的变革。该倡议联盟的成果将向所有人提供，期待更多公司加入。联盟计划在2025年前完成这项工作。

相关工作将遵循以下原则：

1。专注转型：履行我们的各自承诺并转化为行动，包括公司战略、治理和问责、财务和运营、风险管理、采购、创新和研发、营销以及公共事务。　

2。以科学和最佳实践数据和方法为导向：致力于使实现全球升温幅度低于1.5摄氏度的最佳科学方法标准化；致力于面向所有人提高研究、数据和工具的质和可用性；致力于实现最高的气候投资回报。　　

3。积极利用现有努力：致力于与现有的净零举措(开始、宣传、部门、方法努力)展开合作，以现有工作为基础，推进企业向净零转型。　　

4。展开强有力的治理和监督：在公司的最高层，治理和监督结构将努力实现净零，包括通过开发创新产品、服务和业务模式。　　

5。涵盖延伸性企业的强劲减排和碳清除：净零需要整个价值链共同减排，包括产品和服务以及供应链的影响。净零排放要求我们实现符合最新科学要求的温室气体减排，并在短期内提高温室气体清除能力，使企业和整个世界在2050年之前实现净零排放，确保气候稳定，并意味着应采取一系列积极的气候行动。　　

6。投资创新：积极承诺和投资加快创新以实现净零转型，包括与其他机构合作。　　

7。政策合作：推动公共政策，助力和加速净零进程，并与行业协会等机构合作实现这一目标。　　

8。透明度和问责制：向主要利益攸、相关方，包括投资者、客户、消费者和必要时向监管机构公开报告和披露净零转型进展情况；与所有利益相关方分享实现净零转型的最佳实践的相关信息。　　

9。公正和可持续的过渡：众所周知，边缘化群体和低收入社区受气候变化的影响最大。因此，我们将帮助创造必要的条件，为所有性别、种族或技能的人实现有效、公正和可持续的气候解决方案提高支持。

评注：　

马士基集团　　

马士基集团首席执行官Sren Skou表示：“马士基致力于实现碳中和的运输和物流未来。为了促进实现《巴黎协定》目标，我们在2018年宣布了在2050年前实现净零碳排放的目标。从那以后，我们采取了几项具体行动来消除工业中的碳。只有通过各行业和企业之间的强大联盟，才能实现将全球变暖升温幅度控制在1.5度以下的总体目标。我们很高兴与微软和其他全球公司共同加入Transform to Net Zero倡议联盟。”　　

BSR　

BSR总裁兼首席执行官Aron Cramer表示：“过去十年，许多企业承诺实现净零目标。现在是时候加速行动，实现这一基本目标了。我们的气候变暖升温幅度保持在1.5度以下的窗口正在快速关闭。目前正是最关键的十年，如果要避免气候变化带来的最坏影响，我们必须紧急消除经济发展中的碳排放。这就是为什么Transform to Net Zero是如此重要的原因。Transform to Net Zero不仅仅是为灵感设置了一个高门槛，它还将为企业提供最佳实践，帮助他们业务转型，在净零经济中蓬勃发展，并塑造零碳排放经济。”　　

达能　　

达能董事长兼首席执行官范易谋(Emmanuel Faber)说：“我们的One Planet。One Health行动框架将气候置于食品系统转型的核心。因此，对达能来说，碳中和并非可选项，它是重塑我们增长模式的一种方式。这场革命不可能单独实现。因此我相信Transform to Net Zero的集体力量。让我们分享最佳实践，建立新系统，创造有据可循的解决方案，帮助我们推动变革，将全球变暖升温幅度控制在1.5摄氏度以下。”　　

环境保卫基金　　

环境保卫基金(Environmental Defense Fund)总裁Fred Krupp表示：“我们在气候变化问题上所处的位置与所需的位置之间的差距将继续扩大。所以那些只停留在讨论阶段和实际采取行动的企业间的差距也是如此。这一新倡议联盟有望缩小这些差距。期待其他企业跟随联盟的脚步，以身作则，使用公司应对气候变化的最有力工具：他们的政治影响力。”

梅赛德斯-奔驰

戴姆勒公司(Daimler AG)和梅赛德斯-奔驰管理委员会主席Ola Kllenius表示：“我们从应对新冠疫情中吸取的教训是只有共同行动才能有所成就。赢得气候变化斗争的唯一途径同样如此。我们需要制定共同的目标，并采取措施来实现这些目标。这就是为什么我们加入‘Transform to Net Zero。’的原因。梅赛德斯-奔驰的使命是实现碳中和出行。我们正顺利地朝着这一目标迈进，我们决心坚持到底。”

微软

微软总裁布拉德-史密斯(Brad Smith)表示：“没有一家公司能独自应对气候危机。因此，领先公司正在开发和分享最佳实践、研究和指导意见，帮助每个人共同努力。无论一家公司刚刚起步，还是稳步发展，Transform to Net Zero可以帮助我们所有企业将碳承诺转化为实现净零未来的真正行动。”　

Natura &Co。　　

Natura &Co。董事局执行主席兼集团首席执行官Roberto Marques说：“Natura &Co。相信合作的力量。我们最近发布了2030年生活承诺，为我们所有业务设定了在十年内实现净零碳排放的目标。但是，应对全世界面临的气候危机，我们需要相互帮助，才能做得更快更好。净零倡议联盟努力将致力于以合适的速度进行合适变革的公司凝聚在一起。我们致力于建设一个更加光明的未来，这不仅将为子孙后代创造一个更加绿色的世界，而且将在社会要求的新前提下实现经济复苏。”　

耐克　　

耐克首席运营官Andy Campion说：“在保护我们共同的竞争环境——我们的星球——方面，每一刻都至关重要。这就是为什么我们没有只是静静等待，而是作为全球领导者共同打造气候变化解决方案的原因。如果我们立刻采取行动，共同努力，我们就能推动发展，拥有更加可持续的未来。我们将为确保未来的运动员拥有一个健康的星球而不懈努力。”　　

星巴克　　

星巴克总裁兼首席执行官凯文-约翰逊(Kevin Johnson)表示：“星巴克希望在我们长期可持续性发展的基础上，成为一家拥有积极资源的公司。加入Transform to Net Zero符合我们对更具可持续未来的愿景。我们将与其他志同道合的公司合作，共享最佳实践，倡导积极的政府政策，支持公正的过渡。我们将推动真正的变革，并鼓励其他组织加入我们，一起为人类的环境未来努力。”

联合利华　　

联合利华首席执行官艾伦-乔普(Alan Jope)表示：“气候危机不仅威胁到我们的环境，也影响我们的生活和生计，应对气候危机，我们人人有责。未来的商业世界不能像现在这样；除了脱碳，还需要进行全面的系统改造。因此我们很高兴与其他领先企业一起成为Transform to Net Zero的创始成员，与他们共同努力，加快实现净零排放所需的战略转变；就联合利华而言，我们的目标是争取到2039年实现零碳排放。”

Wipro

Wipro Limited首席执行官兼董事总经理Thierry Delaporte说：“我们很高兴成为Transform to Net Zero的创始成员。这符合我们的价值观和我们对可持续性的承诺。气候变化是我们所处时代的一个决定性挑战，我们坚信，企业必须加紧努力，迎头应对这些挑战。像这样的合作论坛可以帮助推动和加速这种反应，并通过创新、变革性解决办法的协作精神，引领我们整个价值链上的未来互动参与。”

图片来源：韩国船级社

韩国造船厂HMD已与高丽海运株式会社（KMT）和KR船级社签署了谅解备忘录，将无压载概念应用于1800TEU集装箱船，以应对海洋污染。

在谅解备忘录下，各方将致力于发展低压载或无压载集装箱船，目的是减少对压载水舱的需求以及避免将被污染的压载水向海洋排放。

压舱水已被确定为入侵性水生物种扩散的关键因素之一，因此航运业必须采取行动以避免发生这类生物入侵事件。

国际压载水管理公约（BWM公约）于2017年9月8日生效。

该公约要求船舶通过使用压载水管理系统来管理其压载水，以除去、使其无害或避免吸收或排放压载水和沉积物中的水生生物和病原体。

法规的执行使许多航运公司不得不为船舶配备认可的BWM系统。

谅解备忘录规定，HMD将负责无压载船舶的设计，而KR将负责船舶的安全性和有效性，力争在今年年底之前获得原理认可（AIP）证书。

KR表示，KMT将通过对运输能力和运营效率的比较研究来支持该计划。

有消息称，HMD将基于开发世界上第一艘无压载LNG加注船Kairos的经验进行设计，该LNG加注船于2019年交付给德国的Bernhard Schulte。

Kairos的储罐容量为7,500m³，是世界上最大的LNG燃料供应船。它采用无压载设计，并安装了CNG储罐，用于存储来自客户船只的蒸气回气。

HMD认为，无压载水驳船的发展将巩固其在环保船建造中的地位。

该项目将为减少压载水的使用铺平道路.压载水的使用将在更严格的环境法规之前，对全世界的沿海和海洋环境造成了威胁。根据韩国船级社，韩国国内航运公司的参与也将有助于增强其市场竞争力。

近日，SGS获得了美国船级社(ABS)压载水管理系统调试测试（BWMS Commissioning Testing）领域的资质认可，标志着SGS压载水检测技术走在行业前沿，实验室的能力经受住了国际标准的考验，SGS报告的公正性得到了进一步的肯定。

Recently, SGS obtains the accreditation of BWMS Commissioning Testing from the American Bureau of Shipping (ABS). This accreditation is a recognition of impartiality of SGS report and conformity of the capacity of SGS laboratory to international standards. It also marks SGS ballast water testing technology at the forefront of the industry.

注：SGS获得美国船级社（ABS）资质的查询网址：https://www.eagle.org/ABSEaglePrograms/sp/sp-searchDetail.jsp?modelcompanyId=649101
 
美国船级社(American Bureau of Shipping，简称ABS)成立于1862年，属于非政府组织，是全球认可度最高的船级社之一。美国船级社(ABS)是国际船级社协会(IACS)的正式会员，是从事船舶入级检验业务的专业机构，以审核严格著称。
The American Bureau of Shipping (ABS), founded in 1862 as a non-governmental organization, is one of the most recognized Shipping societies in the world. ABS is a professional organization engaged in the classification of ships and is known for its rigorous auditing.
 
在资质认证的过程中，ABS对SGS的现场取样和实验室进行了审核，ABS验船师及审核部门对SGS的现场实操能力、实验室检测数据和质控流程给予高度认可，对SGS整体工作质量予以充分肯定，认为SGS压载水检测团队能够提供符合ABS标准要求的检验报告。
In the process of qualification certification, ABS conducted audit to SGS laboratory and practice demonstration, and highly recognized the overall quality of work by SGS, including capability on field operation and lab testing as well as strict quality control process, which enabled SGS BW testing team to be certified to provide ABS standard inspection report.
 
作为国内压载水检测能力最全的第三方检测机构，SGS的海洋环境服务能够基于IMO、VGP要求，为船东、设备商及相关机构提供压载水、脱硫塔废水等检测服务，并出具公正的检测报告。全球范围内，SGS压载水检测报告也受到其他船级社，如DNV-GL、NK、BV、LR、KR等的认可。
As the third-party testing institution with the most complete testing capacity for ballast water in China, SGS offers Marine environmental services on testing of ballast water and scrubber water to ship owners, manufactures and relevant institutions based on IMO and VGP requirements, and issues accurate testing reports. SGS report is recognized by classification societies worldwide such as ABS, DNV-GL, NK, BV, LR, KR, etc.
 
SGS拥有遍布全球的服务网络和强大的技术团队，深入研究压载水管理系统原理及检测标准，检测能力涵盖现场取样、快速检测以及详细分析。
SGS has a worldwide service network and a strong technical team to conduct in-depth research on principles and testing standards of ballast water management system. The testing capabilities cover on-site sampling, indicative analysis and detailed analysis.
 
SGS全球拥有专业的压载水检测技术专家，一直致力于海洋环境检测领域的研究及发展，并且是多个关键组织（如Global TestNet、BIMCO、USCG等）的主席、成员和参与者，具有为IMO进行法律法规培训的技术背景，为符合公约的压载水检测提供技术指导。
With a group of internal professional experts globally, SGS has been committed to the research and development of ballast water and marine environmental testing services. SGS has actively joined multiple organizations (such as Global TestNet and BIMCO, USCG, etc.) as chairman, members, or participants, and with technical background on trainings to IMO on relative laws and regulations, SGS also offers technical guidance for the conformity to the conventions of ballast water testing.
 
作为国际公认的检验、鉴定、测试和认证机构，SGS将携手船厂、设备商及相关机构通力合作，提供高质量的服务，促进海洋环境保护的发展，为海洋环境保护做出更多贡献。
As the world’s leading inspection, verification, testing and certification company, SGS will cooperate with shipyards, equipment vendors and related institutions to provide high-quality services and contribute to improve the development and sustainability of Marine environmental protection.

欢迎垂询 Welcome inquiry.

Betty Nie

Tel: 13701863049

Email: betty.nie@sgs.com

Will Hu

Tel: 15960696137

Email: will.hu@sgs.com


关于SGS环境、卫生及安全服务

SGS 是国际公认的检验、鉴定、测试和认证机构,是国际公认的质量和诚信基准。94,000多名员工在全球运作2,600 多个分支机构和实验室。

SGS环境、卫生及安全（EHS）服务能够提供采样、测试、数据服务、评估、咨询、验证等专业的全方位整体解决方案，以帮助政府、公共机构、企事业单位实现经济增长和环境保护的协调发展，提升环境竞争力，帮助消费者提升环境安全健康指数。

我们的服务网络覆盖全国各地，拥有一流水平的多学科专业队伍和世界先进的分析仪器设备，在水、土、气、声等环保领域，室内环境及公共卫生等领域提供优质的服务，帮助委托方创造稳定的持续发展动力，是您理想的合作伙伴。

上半年重点港口生产运行监测与分析

为密切跟踪新冠肺炎疫情发生以来的港口生产动态，我会在部水运局指导下，建立了全国重点港口生产动态监测机制，定期统计发布港口生产动态信息。在此基础上，我会编制汇总本期《上半年重点港口生产运行监测与分析》，供业界参考。全文如下：

一、上半年港口生产回顾

上半年，我会监测沿海重点港口货物吞吐量累计同比减少2.1%。从各月走势来看，随着国内复工复产不断推进，港口业务在经历了2月份最低谷之后逐渐恢复好转。详见图1。二季度吞吐量同比降幅为0.8%，表明港口业务总体已基本恢复至去年同期水平，但不同货种表现差异较大。

（一）国内外疫情对港口集装箱业务带来持续影响

新冠肺炎疫情发生以来，集装箱业务受到冲击较大。2月份受国内疫情影响，八大枢纽港口集装箱吞吐量同比回落20%。3月份后随着腹地制造业陆续复产复工，降幅大幅收窄。但进入4月份后，欧美疫情爆发，各国均采取不同程度的限制性措施，进出口企业订单大幅减少，国际班轮公司纷纷削减国际干线航次，港口集装箱业务复苏乏力。5月下旬，欧美各国陆续开始重启经济，国内企业复产复工提速，进出口开始温和复苏，国际海运需求开始释放。到6月份，8大枢纽港口集装箱业务已基本恢复到去年同期水平。详见图2。上半年，沿海八大枢纽港口集装箱吞吐量同比回落5.8%，其中二季度同比回落3.1%，降幅较一季度收窄5.6个百分点。

集装箱外贸干线业务受到冲击最大。与1季度相比，2季度集装箱吞吐量降幅总体收窄，但不同航线表现有差异。从走势来看，2季度多数外贸干线吞吐量降幅均收窄，其中日韩线、澳新线实现同比增长，增幅分别为7.4%和4.1%。而欧地线、南美线吞吐量降幅有所扩大。详见表1。

表1 重点监测港口集装箱外贸干线吞吐量

单位：万TEU

随着运输需求回升，截至目前，6月份美西、美东、北欧、地中海等国际干线航班空班数合计60航次，较5月份少47航次，市场预计7月份将进一步改善。详见图3。

数据来源：容易船期

1-5月份，其他国际集装箱枢纽港口吞吐量不同程度回落，4、5月份降幅扩大，详见表2。新加坡港、釜山港吞吐量累计同比回落1%，洛杉矶港同比回落19%，降幅较大。

表2 1-5月其他国际集装箱枢纽港口吞吐量

单位：万TEU，%

（二）疫情对港口煤炭业务的影响显著且有滞后性。

上半年我会重点监测港口煤炭吞吐量同比减少13.2%，其中二季度同比降低14.2%，降幅较一季度扩大2.1个百分点。疫情初期，社会用电量大幅减少，电厂煤炭库存高企，加上一季度进口煤炭激增，北方枢纽港口煤炭下水量大幅减少，2-4月煤炭吞吐量降幅逐月扩大，其中4月份降幅超过25%。5月份，随着全社会复工复产提速，火电发电量明显增加，详见表3。煤炭需求开始回升，加上煤炭进口开始收缩，北方煤炭下水量恢复性增长。截至到6月份，沿海电厂日耗煤量已恢复至去年同期水平，枢纽港口煤炭吞吐量也恢复至去年同期96%左右。详见图4。

表3 1-6月火电发电量统计

数据来源：国家统计局

进口煤方面，1-6月份进口煤炭1.74亿吨，同比增长12.7%。目前，煤炭年进口量3亿吨左右，去年12月份，由于没有进口额度大量进口煤炭船舶靠泊南方港口，12月当月进口量仅为277万吨。进入1月份后，进口煤集中报关。海关数据显示，2020年1-4月份进口煤炭同比增长26.9%。而5月份后，国内煤炭市场价格连续下跌，市场需求低迷，煤炭进口随之收紧，海关统计显示，5、6月煤炭进口量同比分别下降19.7%和6.7%。详见图5 [1] 。

[1]注：1、2月份由于海关没有公布单月进口量，仅公布1-2月合计数，为便于分析，参考2019年1、2月份煤炭进口量权重估算图5中2020年1、2月份单月煤炭进口量。图6原油和图8矿石1、2月份进口量同采用此方法估算。仅供参考。

（三）上半年原油进口保持增长。

2月份，受疫情影响成品油消费量锐减，炼厂开工率低，炼厂及贸易商调整原油采购计划，3月份到港原油同比出现回落。但3月初油价大幅下跌，国内进口商开始大幅增加采购，4月下旬开始陆续到港，原油进口量同比增长。海关统计显示，上半年进口原油2.7亿吨，同比增长9.9%，其中5月、6月进口量增幅分别为19.2%和34.4%。详见图6所示。

国内原油需求保持较快增长,各地炼厂开工率较高。国家统计局数据显示，2季度原油加工量快速增长，5、6月份增速超过8%，详见表4。

表4 上半年原油加工量统计

沿海港口原油吞吐量同比增速加快，上半年重点监测港口原油吞吐量累计同比增长7.5%，其中二季度同比增长13.2%，增速提升11个百分点，详见图7。港口储罐利用率高，个别港口出现大量油船在港等待接卸的情况。

（四）铁矿石进口实现逆势增长。

疫情初期，社会生产停滞导致钢材社会库存高位，钢厂曾一度减产。但3月份以后，在复工复产提速及基建投资带动下，钢材库存持续下降，钢价回升，钢厂生产积极性高，生铁及钢材产量持续回升，详见表5。

表5 上半年生铁及钢材产量

矿石进口量逆势增长。3、4月份受疫情影响，欧美日钢厂减产，加上为控制疫情，淡水河谷关闭马来西亚矿石分销中心，贸易商及矿山将大量矿石运往中国，上半年铁矿石进口5.5亿吨，同比增长5.5%，其中6月份单月进口量突破1亿吨，同比增长35.3%，详见图8。

在强劲的进口带动下，港口矿石吞吐量保持较快增长，重点监测港口矿石吞吐量逐月增加，详见图9，上半年累计同比增长8.9%，其中二季度同比增长11.8%，增速较一季度加快5.6个百分点。

（五）长江港口吞吐量受疫情影响严重

长江港口受到影响更大，根据我会统计的南京、武汉、重庆主要港口生产数据，长江港口吞吐量受疫情影响严重。货物吞吐量方面，上半年长江枢纽港口货物吞吐量同比减少6.6%，其中二季度降幅为4.4%，略有收窄；上半年集装箱吞吐量同比减少14.9%，其中二季度减少13.2%，恢复情况不理想。

二、展望

下半年来看，新冠肺炎疫情仍是影响今年整体走势的关键因素。近期，世界卫生组织提示，新冠肺炎病毒仍然在全球快速传播，各国要预防可能出现新的疫情高峰，呼吁所有国家和民众保持高度警惕。全球经济贸易复苏仍将面临较大困难，并将影响港口未来走势，不同业务板块差异较大。详细分析如下：

集装箱尽管疫情没有结束，各国已陆续重启经济，市场需求及全球贸易链、物流链运转开始恢复。IMF报告指出基于下半年继续保持社交距离、经济创伤加剧、企业增加卫生安全措施以及金融环境保持现状等基准假设，经济复苏将比此前预测更为缓慢，预计全球经济今年将萎缩4.9%，全球贸易量萎缩11.9%。预计下半年集装箱业务将温和回升，预计全年港口吞吐量降幅在5%左右。

煤炭全年来看，煤炭市场需求主要取决于今年能源消费情况。下半年，社会生产受疫情影响从而影响社会用电量，恢复到正常水平需要过程。近日，国家能源局印发《2020年能源工作指导意见》提出，2020年全国能源消费总量不超过50亿吨标准煤，煤炭消费比重下降到57.5%左右。预计全年港口煤炭业务将呈现恢复性增长态势，但增长空间有限，预计全年煤炭吞吐量同比回落5%-10%。

原油全年来看，油价是影响进口的重要因素。今年以来，受疫情影响，油价波动较大。一方面，疫情对全球石油需求影响主要包括三方面，通勤需求、工业需求和航空需求。虽然各国陆续复工复产，但由于疫情尚未完全解除，需求恢复缓慢。另一方面，疫情发生以来，OPEC+减产效果比较明显，各产油国配合度越来越高。另外，据德勤估计，美国页岩油产业平均需要每桶45美元油价才能盈利，因此，OPEC+将持续通过调整供给来维持市场供需平衡，既要推高油价以平衡本国收支，又要避免过高的油价吸引美国页岩油增加产量打破供给平衡，因此油价进一步上涨的空间有限。预计全年原油进口量约5.5亿吨，港口原油吞吐量预计增长8-10%左右。值得注意的是，成品油需求恢复情况以及码头接卸储存能力也将影响原油进口。

铁矿石全年来看，影响铁矿石进口的因素主要钢材市场需求情况、铁矿石价格走势等因素。目前，国内钢材市场处于高库存水平，库存量较去年同期多35.6%。下半年钢材市场需求是否继续回升，社会库存是否继续保持下降趋势存在不确定性。政策层面传统基建仍然是刺激经济恢复的有力抓手，将对建筑钢材市场形成拉动。汽车、家电等用工业用钢行业逐渐恢复但预计产销量难以达到去年同期水平。此外受疫情影响国外市场需求部分受到抑制，加上欧盟等经济体对我国钢材出口增加限制性条款，钢材出口前景不容客观。铁矿石供给方面，巴西国内迅速上升的疫情严重影响了铁矿石出口，铁矿石市场价格连续上涨。同时，欧洲、美国、日本、印度等国外钢厂受疫情影响开始减产，目前只有中国市场需求在有效恢复，这将可能进一步吸引矿山、贸易商增加发往中国港口的铁矿石量，从而部分弥补疫情对铁矿石需求的冲击。预计全年铁矿石进口量将突破11亿吨，增幅约为5%。

2019年全球共有1312 起跟ECDIS相关的检查/审核的缺陷或者滞留事件。特别是缺乏对安全等深线，UKC / CATZOC和ECDIS网络安全漏洞的了解。仅仅是UKC/CATZOC的计算就有72起。可见，整个行业对ECDIS的认识和应用还是不够深入。

4.       A-Guide-to-Best-Practice-for-Navigational-Assessments-and-Audits

任务前，远望号测量船测控系统组织释放信标球

昨天中午火箭起飞约6分钟后，作为陆海接力测控第一棒，远望6号船及时发现并捕获目标，完成火箭一级工作段末段及二级一次工作段的火箭测量和环绕器测控任务。随后，远望5号、7号船搭接依次完成测控任务，3艘远望号船持续跟踪目标飞行器近30分钟，为火箭一二级分离、二级一次关机、二级二次启动、二级二次关机、器箭分离等关键动作提供测控支持。

任务中，3艘测量船发现目标及时，跟踪连续稳定，遥测、数传数据获取完整，并按规定与文昌航天发射指控中心、北京航天飞行控制中心进行各类信息交换，圆满完成火箭和环绕器海上测控任务。

据远望5号船船长介绍，远望5号、7号船在南太平洋高纬度海域执行任务，任务海区海况复杂、气象条件多变，远望号船根据发射日时间范围，提前制定了不同条件下的航行测量工况，拟定了应急备用航线，关键时刻可以提供应急测控支持。

这次任务，测量船队面临测控难度大、搭接跟踪要求高、窗口期时间短等诸多挑战，特别是测量船首次使用新频段测控雷达参试，任务前设备技术状态无法得到完全验证，测控难度和风险挑战非同寻常。为了攻克相关测控技术难关，早在3个月前，远望号船队就组织了各类联调演练，有效提高人机结合能力。

记者了解到，今年初以来，面对航天发射密集、疫情防控等情况，远望号船队尽锐出征、满格奔跑，参与完成2次火箭海上运输以及北斗、亚太等6次海上测控任务。中国卫星海上测控部相关负责人表示，“从火箭运输到海上测控，5艘远望号船万里机动、默契配合，以无缺无憾的优异表现高标准完成了任务，助力我国首次火星探测任务完美开局起步，远望人在远海大洋见证了中国航天迈向更广阔的星辰大海。”

据悉，圆满完成“天问一号”海上测控任务后，远望5号、7号船将返回祖国，远望6号船将继续奔赴其他海域执行后续卫星海上测控任务。

研究生组一等奖

力拔山兮气盖世（曹磊、沈程、汪正勇）      

你配和我比？（刘洪宁、李淑君、原皓天）

研究生组二等奖

刷榜大队（王伦乾、王兴华、刘卫林）

CSU （王涵、刘偲礌）

550  （刘泽、何佳月、王金鹏）

研究生组三等奖

BITV （苑兆宇、李嘉辉、王昆）

百舸争流（王旭、张雪、姜为民）

合肥地锅鸡（江帆、尉前进）

抖一大自动化（王梓丞、郭冬修、熊杰轩）

本科生组一等奖

G（赵宣嘉、张世恒、王子硕）

Lucky Star（王泽、李昊宸、杜思邈）

本科生组二等奖

哈工程最强（李振兴、郭嘉梁、贾宏昊）

RSAT（孙晓凡、阳慧玲、徐琳彭）

江科大种子队（李曦、王文慧、邹翔）

本科生组三等奖

two god one fish（罗刚、章晨、张江）

TOP（刘漾达、薛宇浩、刘恒宇）

国际组一等奖

星测一号（张寅捷、罗智耀）

遥感可见光图像海洋目标实例分割组

研究生组一等奖

Colalab（陈进宇、赵宏杰、刘偲）

你配和我比？（刘洪宁、李淑君、原皓天）

研究生组二等奖

cxy_ship（赵炜东、胡薇、党鹏）

BITV （苑兆宇、李嘉辉、王昆）

M78（朱小伟、李婷、张辉）

研究生组三等奖

取名困难症十级（陈锦芃、林秦伟、关雨晨）

本科生组一等奖

一一一（董林凡、朱昀洲、王恺瀚）

G（赵宣嘉、张世恒、王子硕）

本科生组二等奖

哈工程最强（李振兴、郭嘉梁、贾宏昊）

中国工程院院士严新平教授、哈尔滨工程大学校长助理赵玉新、中国造船工程学会副理事长李国安、中国图象图形学学会副理事长兼秘书长马惠敏、航天恒星科技有限公司业务副总经理金世超、哈尔滨工程大学夏桂华教授，以及组委会、评委会成员和参赛队代表等通过现上、线下方式参加启动仪式。哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院院长蔡成涛主持仪式。

哈尔滨工程大学校长助理赵玉新对参加本次比赛的嘉宾、老师和同学们表示热烈欢迎。赵玉新强调，2020年首届海洋目标智能感知国际挑战赛的成功举办，加速了人工智能及相关学科的发展建设，提升了学生在AI领域的学术素养及解决科学和工程问题的能力。今年，第三届海洋目标智能感知国际挑战赛的举办，更是深度响应国家“实施科教兴国战略，加快海洋强国建设”的号召。希望能够为广大青年学子进一步搭建开放、创新、共赢的交流合作平台，共同为船海领域的科技创新注入源源不断的动力。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，是国际海事界及船舶工业领域关注的热点，更是海洋战略性新兴产业发展的突破口。本次大赛精心设计遥感SAR图像舰船目标检测、遥感可见光图像海洋目标实例分割两个组别，既可以使同学们将书本所学的理论与具体的工程实践融合，又能涵养提升同学们的创新精神和实践能力，希望参赛选手能为实现海洋强国建设目标贡献青春思维、青年力量。

中国造船工程学会副理事长李国安表示，连续两年海洋目标智能感知国际挑战赛的成功举办，开启了国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究的大学生创新热潮，搭建了人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速了智能技术在海洋领域的发展和应用。相信在国内外各方的共同努力下，大赛一定会播撒下交流互鉴的种子，为智慧海洋技术的蓬勃发展贡献力量。在不久的将来，这项比赛一定会发展成为本行业广大学生和科技人才创新实践、展示成果的一个重要平台。

中国图象图形学学会副理事长兼秘书长马惠敏表示，中国图象图形学学会的宗旨就是要团结广大图象图形科技工作者，促进我国图象图形基础理论和应用研究的发展，推动图象图形科学技术的普及，培养图象图形科技人才，促进图象图形技术在国民经济各部门中的推广应用，为加速我国的社会主义现代化建设做出贡献。海洋目标智能感知国际挑战赛的举办最终就是要培养一批高水平科技创新人才，服务于国家海洋发展战略，助力实现海洋强国梦想。

航天恒星科技有限公司业务副总经理金世超表示，五院五〇三所是中国航天科技集团卫星应用产业的主力军，也是我国最早从事海洋遥感应用的的单位之一。本次赛事为选手们提供了国产高分辨率可见光和SAR卫星遥感影像及标注样本。希望选手们通过本次赛事，激发对卫星遥感的兴趣，同时，通过国产遥感卫星数据与海洋目标智能感知算法的深度融合，集成创新，为我国近海远洋的探索提供新思路、新方法、新途径。

 技术组成员、哈尔滨工程大学关键老师针对竞赛任务、竞赛数据集介绍、竞赛训练规则、作品提交方式、成绩评测方法、技术报告提交及答辩等规则内容进行详细介绍。

哈尔滨工程大学校长助理赵玉新、夏桂华教授、团委书记于云亮、国际合作处处长樊赵兵、计算机学院党委书记刘冬登台，共同启动大赛。

本届大赛是立足助力高校“海洋强国、科技强国”发展目标的重要举措，意义十分重大。通过对遥感数据的海洋目标智能感知测评，发现一批先进算法和技术，推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新，助力我国海洋强国建设。

可见光图像组

研究生组：

一等奖

山东科技大学（李开宇、王琳云）                   

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）                   

二等奖

南京航空航天大学（章青衡、李鑫杰、陈宇臻）        

根特大学（联队）（杨永恒、张峻博、李奉书）         

勒芒大学（联队）（许浩东、顾驰、黄小洲）           

哈尔滨工程大学（原皓天、田左、王恺瀚）            

三等奖

哈尔滨工程大学（章强 、陈奎丞、姜月）

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）

南京航空航天大学（牛艳彪、郭昊明、李鹏）

天津理工大学（韩沁东 、尹一凡、丁毅）

南京航空航天大学（张佳钰、林磊、马田源）

南京航空航天大学（黄成杰、刘宏冉、陈凯祥）

南京航空航天大学（周明龙、袁宁、缪力泽）

南京航空航天大学（万文海、王蕾、陈佳瑶）

卡尔斯鲁厄理工学院（联队）（卞叶童、陈一飞、耿琳）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                  

二等奖

上海大学（曾亮、曹馨之、雷乔宁）                  

三等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

同济大学（刘志裕、李左）

红外图像组

研究生组：

一等奖

阿尔托大学（联队）（肖伟、王明生、高林森）         

二等奖

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）              

勒芒大学（联队）（李垚、陈昂、孙逸宸）             

三等奖

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）

哈尔滨工程大学（李向阳、秦花、张文扬）

哈尔滨工程大学（邓秋月、吴昊宇、胡海成）

InstitutoSuperiorTecnico（联队）（李敬东、JoaoPedroMachado）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                

二等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

研究生组：

一等奖

山东科技大学（李开宇、王琳云）                   

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）                   

二等奖

南京航空航天大学（章青衡、李鑫杰、陈宇臻）        

根特大学（联队）（杨永恒、张峻博、李奉书）         

勒芒大学（联队）（许浩东、顾驰、黄小洲）           

哈尔滨工程大学（原皓天、田左、王恺瀚）            

三等奖

哈尔滨工程大学（章强 、陈奎丞、姜月）

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）

南京航空航天大学（牛艳彪、郭昊明、李鹏）

天津理工大学（韩沁东 、尹一凡、丁毅）

南京航空航天大学（张佳钰、林磊、马田源）

南京航空航天大学（黄成杰、刘宏冉、陈凯祥）

南京航空航天大学（周明龙、袁宁、缪力泽）

南京航空航天大学（万文海、王蕾、陈佳瑶）

卡尔斯鲁厄理工学院（联队）（卞叶童、陈一飞、耿琳）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                  

二等奖

上海大学（曾亮、曹馨之、雷乔宁）                  

三等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

同济大学（刘志裕、李左）

红外图像组

研究生组：

一等奖

阿尔托大学（联队）（肖伟、王明生、高林森）         

二等奖

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）              

勒芒大学（联队）（李垚、陈昂、孙逸宸）             

三等奖

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）

哈尔滨工程大学（李向阳、秦花、张文扬）

哈尔滨工程大学（邓秋月、吴昊宇、胡海成）

InstitutoSuperiorTecnico（联队）（李敬东、JoaoPedroMachado）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                

二等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

经过大赛评委会对初赛答辩情况进行评测，产生初赛获奖名单及晋级决赛名单，现公布如下：

可见光图像组

研究生组：

一等奖

山东科技大学（李开宇、王琳云）                    晋级决赛

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）                    晋级决赛

二等奖

南京航空航天大学（章青衡、李鑫杰、陈宇臻）         晋级决赛

根特大学（联队）（杨永恒、张峻博、李奉书）          晋级决赛

勒芒大学（联队）（许浩东、顾驰、黄小洲）            晋级决赛

哈尔滨工程大学（原皓天、田左、王恺瀚）             晋级决赛

三等奖

哈尔滨工程大学（章强 、陈奎丞、姜月）

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）

南京航空航天大学（牛艳彪、郭昊明、李鹏）

天津理工大学（韩沁东 、尹一凡、丁毅）

南京航空航天大学（张佳钰、林磊、马田源）

南京航空航天大学（黄成杰、刘宏冉、陈凯祥）

南京航空航天大学（周明龙、袁宁、缪力泽）

南京航空航天大学（万文海、王蕾、陈佳瑶）

卡尔斯鲁厄理工学院（联队）（卞叶童、陈一飞、耿琳）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                   晋级决赛

二等奖

上海大学（曾亮、曹馨之、雷乔宁）                   晋级决赛

三等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

同济大学（刘志裕、李左）

红外图像组

研究生组：

一等奖

阿尔托大学（联队）（肖伟、王明生、高林森）          晋级决赛

二等奖

北京理工大学（叶静、苑兆宇、袁若辰）               晋级决赛

勒芒大学（联队）（李垚、陈昂、孙逸宸）              晋级决赛

三等奖

华侨大学（沈飞、谢懿、吴含笑）

哈尔滨工程大学（李向阳、秦花、张文扬）

哈尔滨工程大学（邓秋月、吴昊宇、胡海成）

InstitutoSuperiorTecnico（联队）（李敬东、JoaoPedroMachado）

本科生组：

一等奖

哈尔滨工程大学（车新怡、谢明杰）                 晋级决赛

二等奖

慕尼黑工业大学(联队)（赵慧琳、陈川  、续兴）

8月20日至8月30日将进行决赛训练，请进入决赛的参赛团队参加决赛训练。

                                                                                     海洋目标智能感知国际挑战赛组委会

                      2021年8月20日

经过大赛评委会对初赛作品进行测评，产生初赛晋级答辩名单，现公布如下：

请初赛晋级团队8月19日进行线上答辩，具体安排如下：

一、答辩安排

1.答辩时间：8月19日（星期四）9:00

2.答辩方式：线上腾讯会议平台

3.答辩规则：采取“3分钟PPT汇报+ 3分钟视频演示+2分钟评委提问点评”方式。

二、评审组安排

评审一组

评审组组长：邢向磊

评审组成员：郑丽颖、张雯

评审秘书：刘子业

评审二组

评审组组长：王红滨

评审组成员：邢会明、何鸣

评审秘书：左宇同

三、答辩具体流程

各队伍由一名选手主讲，说明识别算法的创新之处，并介绍自己及团队成员分工情况，阐明竞赛中模型方法的原理，在现有前沿工作上的创新之处，以及如何根据训练数据集和公开测试集的反馈结果，调整模型和方法的参数等实验细节以及作品的可行性分析。然后展示算法编程等过程录屏视频，最后是问辩、点评环节。

海洋目标智能感知国际挑战赛组委会

2021年8月16日　　

来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。参赛选手需在华为NAIE训练平台进行算法部署、训练和评分。此外参赛选手需提交技术报告和视频文件，技术报告要体现模型方法的创新之处，视频文件要体现选手比赛中算法编程过程。评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

本次比赛让大学生有机会参加科技交流活动，在良好的竞赛氛围中展示自己的设计能力、编程能力、科技创造力以及想象力，激发他们对于科技创新的兴趣，在科技领域不断探索追求。

来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。参赛选手需在华为NAIE训练平台进行算法部署、训练和评分。此外参赛选手需提交技术报告和视频文件，技术报告要体现模型方法的创新之处，视频文件要体现选手比赛中算法编程过程。评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

本次比赛让大学生有机会参加科技交流活动，在良好的竞赛氛围中展示自己的设计能力、编程能力、科技创造力以及想象力，激发他们对于科技创新的兴趣，在科技领域不断探索追求。

本次选拔赛由工业和信息化部、福建省人民政府主办，工业和信息化部国际经济技术合作中心、哈尔滨工程大学、中国造船工程学会、国际船舶与海洋工程创新与合作联盟（ICNAME）承办，以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题。

中国工程院院士、武汉理工大学教授严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，工业和信息化部国际经济技术合作中心国际合作处处长张强、哈尔滨工程大学党委副书记夏桂华，组委会和评委会成员，参赛队代表等通过现上、线下方式参加启动仪式。哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院院长蔡成涛主持仪式。

夏桂华对参加本次比赛的嘉宾、老师和同学们表示热烈欢迎。夏桂华强调，希望通过本次大赛，为广大关心海洋、有志于在船舶与海洋工程领域建功立业的青年学子搭建开放、创新、共赢的交流合作平台，共同为船海领域的科技创新与发展注入源源不断的动力。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本次大赛经过精心设计可见光和红外图像数据样本和比赛规则，使比赛既有实际工程意义，又能体现学生创新能力培养的目标，通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。

李国安表示，参赛选手通过完成多类船舶目标识别任务，有更多机会深入了解国内外船海领域行业背景和广阔前景，这对增强大学生海洋意识，创新精神，促进其科技创新及实践能力高度融合具有重要的意义。

张强处长表示，为贯彻落实习近平总书记关于金砖国家新工业革命伙伴关系、金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的重要指示批示精神，进一步落实工业和信息化部与厦门市人民政府关于共建金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的战略合作协议，工业和信息化部、福建省人民政府、厦门市人民政府共同举办主办第二届促进金砖工业创新合作大赛。希望哈尔滨工程大学能够借助承办本次赛事为契机，积极参与到金砖国家新工业革命伙伴关系创新基地的项目建设中，积极拓展与金砖国家学术机构的合作伙伴关系，助力国家强国建设。

技术组成员、哈尔滨工程大学邢会明老师介绍竞赛规则。

哈尔滨工程大学党委副书记夏桂华、团委书记于云亮、国际合作处副处长刘思嘉、计算机科学与技术学院副书记刘正、智能科学与工程学院副书记徐宝贵、计算机科学与技术学院副院长王巍登台，共同启动大赛。

随着智慧海洋技术的快速发展，对经济发展、社会进步产生重大而深远的影响。海洋环境智能感知技术在海洋信息前沿研究、海洋大数据分析处理、海洋信息智能分析等方面具有重要应用。本次选拔赛通过对海洋目标的智能感知测评，发现一批先进算法和技术，推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新，助力海洋科技发展。

一、竞赛主题

逐梦海洋  感知智能  突破自我  创新未来

二、组织机构

1．主办单位

工业和信息化部

福建省人民政府

2．承办单位

工业和信息化部国际经济技术合作中心

哈尔滨工程大学

中国造船工程学会

国际船舶与海洋工程创新与合作联盟（ICNAME）

3．协办单位

艾睿光电科技有限公司

华为iMaster NAIE 网络人工智能引擎

三、参赛说明

1．参赛对象

国内外高等学校全日制在校生均可组队参赛。

2．参赛形式

大赛分为本科生组和研究生组，每支参赛队不超过3名参赛选手，每队可有指导老师1人，每名参赛选手只能加入1支参赛队。每所高校最多报名5支本科生队、5支研究生队、若干国际队（有境外高校学生或境内高校的外籍学生参加组队的队伍可认定为国际队）。

3．报名方法

各参赛团队于2021年7月2日至2021年7月15日登录大赛官方网站https://www.smartship.cn/?type=product&S_id=38，注册并上传报名表。

4．比赛规则

（见大赛官方网站大赛规则）

四、比赛流程

7月2日至7月15日：登录官网报名；

7月16日至7月29日：登陆官网下载数据集及比赛规则；参赛团队进行训练；

7月30日：提交参赛作品；

7月31日至8月3日：初赛作品成绩测评、公布初赛晋级答辩名单；

8月4日至8月6日：组织线上答辩；

8月7日：公布初赛获奖名单及晋级决赛名单；

8月8日至8月30日：参赛团队进行决赛训练；

8月31日：提交决赛作品；

9月1日至9月5日：决赛作品成绩测评；

9月6日：决赛演示、公布决赛获奖名单、举办颁奖仪式及闭幕式。

五、奖项设置

比赛设置一等奖、二等奖、三等奖。

六、联系方式

联系人：李东升    15765517651 （会务组）

邢会明    15911022732 （技术组）

大赛邮箱：ai_contest2021@163.com

大赛官网：https://www.smartship.cn/?type=product&S_id=38

大赛qq群：

七、启动仪式线上直播

直播时间：2021年7月2日上午10:00

直播链接：

以上未尽事宜，解释权及修改权归大赛组委会所有。

海洋目标智能感知国际挑战赛组委会

2021年6月29日　　　　

研究生组

一等奖

    1. 清华大学深圳国际研究生院（欧奕旻、杨锐、左育莘）

    2. 武汉理工大学（郭玉滨、汤宁、朱立夫）

    3. 中国海洋大学（樊宏涛、胡少宝、张永昌）

二等奖

    1. 上海大学（杨文斌、何宇亨、孙科）

    2. 武汉理工大学（龙泽升、郭俊东、潘诚伟（北京科技大学））

    3. 哈尔滨工程大学（蔡正阳、贾思雨、丁祥成）

    4. 上海大学（曾亮、许学龙、郭银赛）

    5. 上海大学（廖章泽、曹馨之、朱世雄）

    6. 哈尔滨工程大学（李扬、江海龙、杨睿昕）

三等奖

    1. 哈尔滨工程大学（刘斌、张一开、曲超然）

    2. 上海大学（雷乔宁、万维先、童英）

    3. 哈尔滨工程大学（胡云鸽、温佳铮、罗顺元）

    4. 哈尔滨工程大学（金荣璐、杨英伟、李绪阳）

    5. 中国海洋大学（刘翔、刘文、丁昭旭）

    6. 武汉理工大学（梅志杰、明家伟、王家文）

    7. 西北工业大学（李艳丽、张文博、李吉玉）

    8. 浙江工业大学（傅金波、窦云飞、吴嘉昊）

    9. 武汉理工大学（ 何柳、刘鹏辉、陈顺杰（武汉大学））

    10.武汉理工大学（樊成、刘虎、韩少杰）

    11.江苏科技大学（蔡金延、董文博）

    12.石家庄铁道大学（万永松、舒展、严麟）

    13.天津理工大学（尹一凡 、韩沁东、张梦林）

本科生组

一等奖

    1.山东大学（陈佳铭、曹淑强、曹睿）

二等奖

    1.上海大学（杨扬、沈纪元、祝嘉诚）

    2.武汉理工大学（蒋成鑫、杨皓杰、李志豪）

三等奖

    1.西北工业大学（侯旭佳、 张博强）

    2.哈尔滨工程大学（王彦斌、张弛、唐茂纹）

    3.武汉理工大学（朱振宇、姚清仁、章馨予）

    4.武汉理工大学（赵中雨、赵宇恒、赵子龙）

    5.集美大学（马永康、姬靖科）1

拟获奖团队线上答辩时间为27日（周日）上午8:30到11:00，采用腾讯会议平台，分为两组同时进行，具体时间已电话通知到拟获奖团队。

特此通知。

全球海洋智能感知挑战赛组委会

2020年12月22日

为给各位参赛选手提供更充裕的时间来撰写技术报告和准备线上答辩PPT，线上答辩时间推迟到12月21日到26日之间，具体线上答辩时间及采用平台待确定后另行通知，拟获奖团队的技术报告在12月20日24时之前提交即可。

特此通知。

全球海洋智能感知挑战赛组委会

2020年12月17日

答疑QQ群：422404972

大赛邮箱：ai_contest2021@163.com

 本次大赛以逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来为主题，要求参赛选手执行多类海洋船舶目标检测识别任务。国内外高等学校全日制在校生可组队并以团队形式通过邮件报名参赛。本次大赛设置三等奖项，比赛结束后由幕后组委为获奖者颁发证书。截止目前，秀姐与她快乐的小伙伴团队以64.68分的成绩高居榜首，这也是该团队的历史最高分。HEU-iRay和NWPU-SMST团队分别以62.41和61.35分的成绩分居二三位。

 本次比赛旨在提高学生们的创新能力，增强其对海洋船舶方面知识的掌握能力，以培养锻炼该方面人才。

来自国内外的本科，研究生队伍陆续上传参赛作品，根据排行榜栏目对选手模型的实时排名，不断优化模型参数。已完成优化的参赛团队，将其作品以包含图像，文件名称，对检测到示例的预测类别等项目的JSON结果文件上传并提交符合指定接口格式的海洋船舶目标检测的算法模型，以便系统进行成绩评测。加权平均排名后，取前15%的选手进一步加分。参赛选手需提交包括参赛作品应用模型方法的原理，在现有技术基础上的创新之处，如何根据训练数据集和公开测试集的反馈结果，调整模型和方法的参数等实验细节的技术报告，评审委员会也会对拟授奖参赛团队进行线上视频答辩，综合选出优秀的队伍。

本次比赛让大学生有机会参加科技交流活动，在良好的竞赛氛围中展示自己的设计能力、编程能力、科技创造力以及想象力，激发他们对于科技创新的兴趣，在科技领域不断探索追求。

中国工程院院士严新平，中国造船工程学会副理事长李国安，中国造船工程学会秘书长王俊利，武汉理工大学副校长刘祖源，西北工业大学党委副书记万小朋，大连理工大学副校长朱泓，中国海洋大学副校长李巍然，百度公司技术委员会主席吴华，上海大学副校长汪小帆，京东集团副总裁梅涛，江苏科技大学副校长稽春艳等大赛组委会成员、评委会成员出席启动仪式。

校党委副书记夏桂华出席活动。学校相关单位负责人参加活动。启动仪式由智能学院副院长蔡成涛主持。

夏桂华对参加本次比赛的嘉宾、老师和同学们表示热烈欢迎。夏桂华指出，船舶行业积极探索在人工智能领域的发展。学校与兄弟院校和研究所对智能船舶相关课题开展一系列研究，取得了相关成果。

夏桂华强调，海洋目标的智能感知识别是实现船舶无人航行的关键技术。通过大赛，能够集众人智慧，实现海上目标感知认知、识别的技术突破。学校十分重视学生创新创业教育工作，坚持为学生搭建良好的创新平台，大赛能够吸引更多对于智能船舶行业有兴趣的师生参与研究，发掘和培养更多高质量人才。

严新平院士表示，海洋领域智能技术是国家实施海洋强国战略的重要基础和支撑，也是国际海事界及船舶工业领域关注的热点。本届海洋目标智能感知国际挑战赛的举办，将加速智能及信息新兴技术与海洋和航运领域的深度融合和技术赋能。通过比赛选出优胜算法和优秀思想，将有助于智慧海洋、智能船舶等重要领域的技术进步和能力提升。

严新平希望参赛师生能努力拼搏，勇于探索，突破自我，切身感知智慧海洋技术的魅力，积极投入到海洋智能技术领域的研究和探索中。

李国安表示，参赛选手通过完成多类船舶目标识别任务，有更多机会深入了解国内外船海领域行业背景和广阔前景，这对于增强大学生海洋意识，创新精神，促进其科技创新及实践能力高度融合具有重要意义。大赛得到企业在技术和算力平台等方面的支持，为构建校企深度融合，共筑智能生态圈发挥了积极的助推作用。

大赛秘书处技术组组长邢向磊向与会人员介绍智能船舶门户平台和竞赛规则，并对竞赛任务、参赛方式、竞赛的数据集、成绩评测方法及竞赛官网的使用等进行简要讲解。

夏桂华与本科生院副院长孙荣平，研究生院副院长王秦辉，校团委副书记于云亮，智能科学与工程学院党委副书记陈岩登台，共同启动大赛。

本次大赛以“逐梦海洋，感知智能，突破自我，创新未来”为主题，旨在推进国内外人工智能与智慧海洋技术领域研究热潮，搭建人工智能与智慧海洋的人才交流平台，加速智能技术在海洋领域的发展和应用创新。大赛对增强大学生海洋意识，创新精神，引导大学生树立努力奋斗、刻苦钻研，促进其科技创新及实践能力具有重要的意义。

本次挑战赛由中国造船工程学会、国际船舶与海洋工程创新与合作组织（ICNAME）、海洋目标智能感知国际挑战赛组委会主办，哈尔滨工程大学承办。

该挑战赛涉及海洋背景下视觉信息、红外信息、激光点云信息融合下的目标自动检测、识别与跟踪技术，目标趋势预报、风险评估，综合态势重构和三维重建等核心技术问题。挑战赛立足于打造声光、电融合的360度全方位、全天候的新型海面环境感知系统，为后续船舶自主驾驶技术、智能船舶领域发展的重要技术和基础设备。

挑战赛经过精心设计数据样本和比赛规则，使比赛既有实际工程意义，又能体现学生创新能力培养的目标，比赛中选出的优胜算法和优秀思想，从而为我国船舶航行态势智能感知领域的技术发展助力。