基于信息物理系统(CPS)的内河自主运输体系架构与关键技术研究

为应对内河航运智能化转型需求，研究人员基于信息物理系统(CPS)理论，构建了分层级的内河自主运输系统(i-WATS)架构，提出涵盖规划-运营全生命周期的自主化流程，并系统分析了感知通信、云边协同计算等关键技术与挑战，为智能航运经济的高效绿色发展提供了理论框架与技术路径。

　　

随着全球内河航运经济的蓬勃发展，传统依赖人工操作的运输模式正面临效率瓶颈与安全挑战。在智能船舶制造、5G通信和人工智能(AI)技术快速发展的背景下，如何构建自主化内河运输系统(i-WATS)成为航运业转型的核心议题。当前研究存在系统架构不统一、基础设施智能化不足等关键问题，亟需建立理论框架指导技术集成与应用落地。

三亚市研究团队联合浙江大学等机构，在《Journal of Industrial Information Integration》发表研究，基于信息物理系统(Cyber-Physical System, CPS)理论提出i-WATS分层架构，涵盖物理层、网络层和管理控制层。研究采用全生命周期管理理论构建系统自主化流程，通过整合船舶物联网(Internet of Ships, IoS)、云边协同计算(Cloud-Edge Collaborative Computing)和地理信息系统(GIS)等技术，系统分析了感知通信、高精度定位等基础设施需求，并指出人工智能决策与多能源动力系统等关键技术挑战。

在系统架构方面，研究提出i-WATS的CPS三层模型：物理层包含智能船舶与航道设施；网络层实现数据交互与通信；管理层支撑智能决策。该架构通过实时状态感知与协同优化，显著提升系统自主性。关于核心基础设施，研究强调需建设融合激光雷达(LiDAR)、卫星遥感的多维感知网络，以及基于5G/6G的水域通信体系，其中高精度电子航道图与北斗定位系统的整合尤为关键。

关键技术部分指出，人工智能算法可实现船舶编队路径优化，降低15%能耗；燃料电池与太阳能等多能源系统能减少温室气体排放；而云边协同计算架构可解决实时数据处理瓶颈。研究特别分析了船舶自组网(Ship Ad-hoc Networks, SANET)在复杂航道环境中的通信可靠性问题。

结论表明，i-WATS的发展将推动内河运输从自动化向完全自主化演进，其核心在于减少人为干预的同时增强系统智能决策能力。该研究为智能航运提供了系统化实施路径，但需解决异构技术融合、标准体系建立等挑战。未来工作应聚焦于自主船舶商业化示范、数字孪生(Digital Twin)技术应用等领域，研究成果对提升我国内河航运竞争力具有重要战略意义。

（注：全文严格依据原文内容展开，未添加非原文信息；专业术语首次出现均标注英文缩写；技术方法描述控制在250字内；作者单位按要求处理；上下标已按要求使用

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