海上自主水面船舶运营风险评估：一种形式化安全评估方法

《Journal of Marine Science and Engineering》：Risk Evaluation of Maritime Autonomous Surface Ship Operations: A Formal Safety Assessment Approach

　　

海上自主水面船舶（Maritime Autonomous Surface Ships，MASSs）正在重塑航行组织、船舶运营、远程控制与海事监管的结构。然而，从有人航行向自主航行的过渡也改变了安全风险的结构。传统船舶风险评估方法严重依赖历史事故记录与以船员为中心的操作假设，而MASS运营涉及由感知系统、自主决策、通信链路、网络安全、远程控制中心、环境不确定性与管理准备度耦合产生的风险。针对运行事故数据稀缺与对结构化安全评价方法的需求，研究人员开发了基于形式化安全评估（Formal Safety Assessment，FSA）的MASS运营风险评估框架。从船舶机械、人为因素、环境因素、信息技术与管理五个维度建立分层指标体系。继而通过定义频率指数（Frequency Index，FI）、严重度指数（Severity Index，SI）与风险指数（Risk Index，RI），并引入合理可行最低（As Low as Reasonably Practicable，ALARP）原则划分不可接受、可容忍与广泛可接受风险区，构建频率-严重度风险准则。在此基础上，提出集成模糊层次分析法（fuzzy analytic hierarchy process）确定因子权重、将专家判断转化为隶属度并计算综合风险分值。基于50份专家问卷的案例研究显示，MASS运营整体风险分值为5.64，位于ALARP区。一级指标中环境因素、信息技术因素与船舶机械因素风险水平较高，分值分别为6.82、6.60与6.25。二级指标中智能航行系统、气象条件、水文气象条件、通信能力、设备与系统、航行决策及环境感知被识别为高强风险指标。进一步贡献分解表明，环境感知、日常船舶管理、航行决策与通信能力因系统重要性较高对整体风险轮廓贡献最大。所提框架为有限运行数据下MASS安全评估与风险控制优先级排序提供了可解释方法。

研究背景与问题提出

海上自主水面船舶（Maritime Autonomous Surface Ships，MASSs）正推动全球航运业发生标志性技术变革，其安全关键功能由船上船员转移至船载感知模块、自主决策单元、远程通信网络、岸基远程控制中心及组织管理系统，形成区别于传统有人船的耦合风险图景。国际海事组织（International Maritime Organization，IMO）于2021年完成MASS监管范围界定，2026年5月正式通过《海上自主水面船舶安全国际规则》（MASS Code，2026年7月1日对货船生效，现阶段为非强制指南）。在此背景下，自主航行安全论证无法再依赖通用技术优势，而需基于证据的系统化评估。现有海事风险评估方法直接用于MASS时面临三重约束：自主船运行事故记录极缺致使纯统计估计不可行；风险源跨船舶机械、人为、环境、数字信息系统与组织管理五类且强耦合；评价输出需对监管机构、设计方、运营方与远程中心等多方利益相关者可解释。因此，需将IMO推广的形式化安全评估（Formal Safety Assessment，FSA）标准范式适配MASS场景，提取专属风险指标、构建匹配无人运行特征的接受准则，并将模糊定性专家判断转为可比定量分值。

研究人员针对上述问题构建了基于FSA标准范式的MASS运营风险评价框架，案例研究整体风险分值5.64落于ALARP区，环境因素（6.82）、信息技术因素（6.60）与船舶机械因素（6.25）为较高风险一级维度；环境感知、日常船舶管理、航行决策与通信能力因系统权重较高成为对整体风险贡献最大的二级指标。该研究为有限数据下MASS安全评估与风险控制优先级排序提供了可解释工具，并可支撑2026 MASS Code经验积累阶段的循证安全论证。论文发表于《Journal of Marine Science and Engineering》。

主要关键技术方法

研究人员采用六步FSA衍生流水线：界定IMO自主等级3/4的参考MASS运行边界（开阔水域与近海中等密度交通、岸基监督）；分层识别五维风险指标各含三个二级指标；以FI–SI矩阵配ALARP分区建立半定量基准（参考向量[9,6,3]代表高/ALARP/低）；将50位覆盖船舶操作、轮机、智船技术、远程操作、海事行政、应急与风险分析领域专家的类别判断按响应比例转为模糊隶属度；用Saaty九标度聚合专家判断做AHP（Analytic Hierarchy Process）权重推导并检验CR（Consistency Ratio）<0.1；最后用模糊合成与去模糊化得二级、一级与整体风险强度分值，并按全局权重做加权贡献分解，辅以±10%主键权重扰动的敏感性分析。样本为50份有效专家问卷，非运行事故数据。

研究结果（保留原文小标题结构）

1. 1.
   Introduction：阐述MASS功能再分配使风险载体转移，指出现有FSA不能直接移植，需适配自主航行专属指标与ALARP准则。
2. 2.
   Literature Review：综述MASS安全研究、FSA理论与模糊多准则方法，指出已有FMEA、BN（Bayesian Network）、STPA（System-Theoretic Process Analysis）等或偏子系统、或需大量概率数据，本文定位为早期部署阶段系统级半定量优先级框架。
3. 3.
   Research Design：明确评估边界为IMO等级3/4早期间歇自主货船加岸基监控；建立U₁船舶机械、U₂人为、U₃环境、U₄信息技术、U₅管理五维各三二级指标体系；用目的性抽样锁定50位专家。
4. 4.
   Methodology：以RI=log标度由FI与SI加性合成；专家类别判据按式(3)转隶属度；AHP聚权且CR合格；模糊综合评价由式(9)–(12)算得一级向量与整体分值R=5.64；以式(16)做加权贡献分解。
5. 5.
   Case Study：5.1设50卷有效响应；5.2二级强度排序中智能航行系统达8.10最高，环境感知、航行决策、设备系统、气象、水文气象、通信能力、智能航行系统、船载应急管理八项入高风险区；5.3一级强度U₃环境6.82>U₄信息6.60>U₁船机6.25>U₂人因5.21>U₅管理4.54；5.4贡献分解显示智能航行系统强度最高但全局权小致贡献受限，环境感知与日常船舶管理因强度与权重合高成最大贡献项；5.5权重±10%扰动整体分在5.609–5.678间均留ALARP，管理因子权重变动引起绝对值变化最大。
6. 6.
   Discussion of Empirical Results：整体分近ALARP上限说明须主动缓降；环境与信息技术不可分治，恶劣天气经感知退化链式放大决策与通信风险；高强度风险（如智能航行系统）需定向工程验证，高贡献风险（环境感知、日常管理）需系统治理。
7. 7.
   Managerial and Policy Implications：感知可靠为运行前提，需多源（雷达/AIS/光学/LiDAR/ECDIS）实时交叉校验与低置信降级；决策算法须在多船狭水道能见度不良等真实场景验COLREGs与可解释避碰；船岸通信与网络安全纳入日常控制并设最小质量阈与多链路备份；监管由文档审批转运行设计域（Operational Design Domain）与证据包审计。
8. 8.
   Conclusions：框架在50专家案例下令整体风险5.64居ALARP，环境、信息、船机为高三维；强度最高者非贡献最高者，环境感知、日常管理、航行决策因结构权高主导整体轮廓。局限为依赖专家判断、缺大规模事故数据，后续可融试验运行、仿真与动态监测，并耦BN或系统动力学捕因果传播。

讨论与结论翻译浓缩

讨论部分指出，5.64的整体分值表明参考场景下MASS运行安全风险可控但须前瞻缓释，近ALARP上限意味着凡技术经济可行处皆须降本；环境与信息技术因素耦合管理，气象与海况恶化经感知输入退化加剧避碰复杂性与通信受损，故须气象预报、传感器融合、通信冗余与自主失效保护联动；风险强度用于辨技术薄弱点，加权贡献用于辨系统脆弱点，二者分治工程改进与组织治理优先级。

结论部分表明，本研究开发并实证了面向MASS运营的FSA适配风险评价框架，依托五维分层指标与ALARP准则，集成模糊AHP与专家频次评价生成可解释分值；50专家案例整体风险5.64居ALARP，环境（6.82）、信息（6.60）、船机（6.25）为较高一级风险；智能航行系统个体强度最高，但环境感知、日常船舶管理、航行决策凭结构重要性对整体贡献更著；该区分使技术与管理资源分配更具靶向性。随2026 MASS Code通过，循证风险评估窗口已开，本框架可将规则安全目标转为可审计风险控制优先级。局限在于专家问卷为主、权值与隶属度受背景影响，未来可引试验运行与动态监测更新，并与BN或系统动力学集成捕捉MASS动态风险演化。