《Journal of Marine Science and Engineering》：Unmanned and Autonomous Systems in Maritime-Port Operations: Technological Development, Operational Applications, and Decision Support
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摘要：无人与自主系统（Unmanned and Autonomous Systems, UAS）在港航运维中的研究日益增多，但相关证据在平台类型、应用场景与成熟度层面仍呈碎片化。研究人员基于PRISMA框架对Scopus（2010–2026）文献进行筛选，结合
摘要：无人与自主系统（Unmanned and Autonomous Systems, UAS）在港航运维中的研究日益增多，但相关证据在平台类型、应用场景与成熟度层面仍呈碎片化。研究人员基于PRISMA框架对Scopus（2010–2026）文献进行筛选，结合VOSviewer文献计量映射与结构化技术编码展开分析。在1030条记录中，86项研究满足纳入标准。感知（Sensing）、成像（Imaging）与态势认知（Perception）为占比最高的能力维度，其次为自主性（Autonomy）、导航（Navigation）与控制（Control）。跨平台综合表明，各平台间并非替代关系而具互补性：平台适用性取决于物理可达性与任务需求，而互操作性（Interoperability）、通信连续性（Communication Continuity）与验证成熟度（Validation Maturity）是不同平台族系共有的约束条件。验证编码显示，15项为概念研究，14项为仿真，29项为受控实验，27项为现场或港口验证，仅1项记录到可运行的业务化部署。决策支持编码表明，19项无明确贡献，53项仅提供信息或态势感知（Situational Awareness），7项支持任务级规划与优化，7项面向运营或管理决策提供建议、优先级、资源分配或优化方案；尚无记录明确报告可度量的决策结果改善。综上，现有证据对技术可行性与信息供给的支持强度高于对常态化运营就绪与管理决策成效的证明。未来研究应优先推进多港口重复验证、与运营信息系统的集成，以及对技术赋能决策的比较评估。
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Introduction
港航场景对无人与自主系统提出极高要求：其同时涉及陆侧、水侧、水下、船舶交通、基础设施、环境与安全信息流，且在空间受限、动态演化环境中运行。不同平台族系提供差异化的物理接入与作业能力，因而不能沿单一平台维度评价其价值。已有综述多聚焦单一平台或单一应用域，缺乏对 aerial、surface、underwater、remotely operated 与 heterogeneous robotic platforms 的统合框架。本文据此将技术能力、平台架构、运营应用、验证成熟度与决策支持证据放在同一港航分析框架下，明确区分“车辆或任务级自主”与“面向运营/管理决策者的建议”以及“可测量的决策结果”。
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Materials and Methods
研究采用 PRISMA 2020 导向的系统综述设计，并以 VOSviewer 1.6.20 进行文献计量，辅以结构化技术主题编码。数据库限定为 Scopus，检索字段为 TITLE-ABS-KEY，时间窗为 2010–2026，文献类型限为 article、review 与 conference paper。初始检索获 1030 条记录，经三阶段筛选后保留 86 项研究作为最终语料。纳入标准覆盖 UAV、AUV、USV、UUV、ROV、autonomous surface vessel、autonomous ship 及多平台协同系统，并要求其与港口、码头、靠泊、水下基础设施、监视、巡检、环境观测或决策支持存在可识别关联。编码维度包括应用场景、系统类型、技术能力、作业用例、管理/决策贡献与综合注释；验证阶段记为概念、仿真、受控实验、现场验证与业务部署，决策支持记为无贡献、信息/态势感知、任务级规划优化、管理建议、可测量决策结果五档。
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Results
3.1. Study Selection and Final Corpus Characterisation
最终语料含 49 篇会议论文、33 篇期刊论文与 4 篇综述，反映该领域工程化、原型化成果占比高，也意味着方法深度与验证完备性存在差异。
3.2. Temporal Evolution of Publications
2010–2013 年研究集中于港口保护、水下监视与早期自主水面/水下系统；2014–2018 年回落但拓展至摄影测量、自主靠泊与协同车辆；2019 年后明显扩张，2024–2025 年成为高发期，主题转向 UAV–USV 协同、AI 检测、腐蚀感知、自主靠离泊与集群监视。
3.3. Distribution by Sources, Authors, Countries, Institutions, and Citations
文献来源高度分散，63 种来源中 50 种仅收录 1 篇；Ocean Engineering 占比最高。国家层面美国、中国、德国、意大利与葡萄牙贡献领先。引文集中度高，少数高引研究决定领域认知骨架，但引文量受发表年限与学科引用习惯影响，不宜直接等同技术成熟度。
3.4. Keyword Co-Occurrence and Technological Research Clusters
关键词共现形成四个簇：水下自主与声学感知簇、水面自主与港口作业簇、 aerial 监测与信息管理簇、跨平台巡检与测量簇。ports and harbors 为网络核心节点；UAV、AUV、USV 与 inspection 构成高频枢纽。时间加权显示研究重心由水下自主（早期）逐步拓展至水面控制、空中感知与环境信息应用，但并非平台替代关系。
3.5. Platform Families, Architectures, and Operational Environments
aerial 系统出现于 30 项研究，优势在无需物理接触即可覆盖码头、岸线、集装箱与环保目标；surface 系统出现于 25 项，核心在港内导航、状态估计、避障、靠泊与协同控制；underwater 系统出现于 22 项，依赖声学传感、SLAM 类定位与近壁作业能力。ROV 与 autonomous ship 占比小，但分别代表遥操作接口与 MASS 运营接受度两端。六项研究显式构建跨平台架构，证明互补覆盖优于单平台孤立部署。
3.6. Operational Applications and Functional Roles
应用集中于监测与环境观测（35 项）、监视与安防（27 项）、巡检与基础设施评估（22 项）、导航机动与靠泊（15 项）、港口物流与交通支持（15 项）、测绘与水深测量（11 项）。维护执行与应急处置证据较弱，多数系统仅提供状态信息而非自主维修或闭环应急。
3.7. Enabling Technologies and Integrated Technical Capabilities
技术能力归为五族：感知成像与认知（49 项）、自主导航与控制（33 项）、通信组网与数字集成（17 项）、建模仿真与优化（16 项）、AI/ML 智能分析（15 项）。感知是第一接口，自主控制将信息转为执行，通信与数字集成将单机能力嵌入港口信息链，AI 主要承担检测、分类与异常识别的解释层，而非独立替代感知或控制。
3.8. From Operational Information to Decision Support
技术输出沿“平台→技术→能力→应用→运营信息→决策支持”递进。最强证据在信息获取、态势感知、覆盖扩展与任务执行；决策支持编码中 53 项止于信息层，仅少量进入优化或建议层，且无一项明确度量管理决策改善。因此“更多数据”不等于“更好决策”，需将信息可用性与决策结果分离评价。
3.9. Critical Comparison of Three Representative Operational Tasks
以基础设施巡检、环境监测与港内自主机动三类任务对照可见：巡检易接入既有资产管理工作流；环境监测强在时空覆盖但管理成效量化不足；自主机动与控制回路耦合最紧，但验证依赖具体配置。三类任务不可由单一指标排名，信息提供、建议支持与自动执行亦不可等同。
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Discussion
4.1. State of the Art: Technological Convergence and Operational Readiness
技术前沿表现为平台与能力融合，而非单平台迭代替代。验证分布显示概念、仿真与受控实验占多数，现场验证虽不少但业务部署极少；说明技术可行性已被较充分证明，运营就绪度仍受可重复性、环境鲁棒性、互操作、通信连续性与信息系统集成制约。未来应把“演示成功”推进到“多港口、可复用、可度量”的运营证据阶段。
