随着航运技术的持续革新，船舶系统正朝着高度复杂化的方向快速发展，各类先进设备与精密系统相互交织，构成了一个庞大而繁杂的运作网络。与此同时，行业运营要求也在不断攀升，从严格的环保标准到高效的物流配送，每一个环节都对航运企业提出了更为严苛的挑战。然而，与之形成鲜明对比的是，合格海员的供应却呈现出日益减少的趋势，人才短缺的困境愈发凸显。而现有的安全措施，在面对如此复杂多变的局面时，也逐渐暴露出诸多漏洞，难以有效应对各类潜在风险。人为因素因其难以预测和控制的特性，成为航运业安全保障道路上当之无愧的头号“拦路虎”， 时刻威胁着行业的稳定与发展。

头号“拦路虎”

在航运业的宏大版图中，船舶大型化与复杂化已成为不可阻挡的发展潮流。巨型货轮如海上巨无霸般穿梭于各大洋，其庞大的身躯和先进的设备，不仅彰显着人类科技的进步，更承载着全球贸易的繁荣。然而，这一行业发展的显著变化，也为航运安全带来了全新的挑战，其中，人为因素所带来的挑战尤为突出。

船舶大型化意味着船舶的载重量、尺寸和吃水深度大幅增加。以超大型集装箱船为例，其可装载数万个标准箱，一旦发生事故，所造成的货物损失、环境污染以及人员伤亡将不堪设想。这无疑对海员的操作技能和应急处理能力提出了极高的要求。在复杂的航行环境中，海员需要精准地操控船舶，应对各种突发状况，如恶劣天气、航道狭窄等。任何微小的操作失误，都可能引发严重的后果。例如，在狭窄的水道中，大型船舶的转向和制动难度极大，若海员对船舶性能把握不准或操作不当，极易导致碰撞、搁浅等事故。

人为因素带来的挑战还体现在海员的心理和生理层面。长期的海上航行，使海员面临着孤独、疲劳、压力等诸多问题。在狭小的船舱环境中，海员容易产生焦虑、抑郁等不良情绪，影响其判断力和决策能力。同时，不规律的作息时间和高强度的工作任务，也会导致海员身体疲劳，降低其反应速度和操作准确性。这些心理和生理因素，都可能成为航运安全的隐患。

根据欧洲海事安全局(EMSA)最新发布的2025年海上人员伤亡和事故统计年度概述统计，在2015年到2024年期间，64.5%的事故事件与人的行为有关，50.5%的促成因素与人的行为有关。综合考虑两者，78.8%的海上伤亡和事故与人为因素有关。显然，人为因素仍是船舶航行安全的头号风险。

“在海上工作的苛刻环境里，人类的行为不仅仅是一个次要因素,这是安全性能的核心。”AI风险管控公司SignalFusion创始人Maria Kolitsida指出。

国际组织层面已对人为因素有所关注。国际海事组织(IMO)制定水面自主船舶(MASS)规则的过程中，也明确强调了保留“真人船长角色的必要性，以确保航行安全与责任落实。此外，与MASS相关的人员培训和值班也是MASS安全营运的重要保障。同时，国际船级社协会(IACS)的《IACS人为因素指南》在不断完善和扩展，其适用范围已全面覆盖IACS统一要求(UR)、建议(REC)和统一解释(UI)，并且该指南已由内部文件形成公开文件，标志着人为因素的理念与实践正得到越来越广泛的普及和重视。

因此，航运企业和相关部门必须高度加大关注人为因素对航运安全的影响，如此才能在船舶大型化、复杂化的浪潮中，确保航运安全万无一失。

行为量化

尽管数据已然以极为直观的方式，揭示出人为因素对航运安全影响的严峻程度，但时至今日，行业各方对此的重视程度依旧不够。究其原因，主要在于对员工行为进行有效测量与评估存在极大困难。在实际操作中，由于缺乏科学、精准的测量工具和评估体系，很难对员工的各类行为进行量化分析。不仅如此，当事故发生后，对于涉及的员工行为，往往只能简单地归结为“人为失误”这类模糊不清的概念。这种笼统的归类方式，使得问题无法得到深入剖析和针对性解决。长期以来，安全措施与员工行为被人为地划分成两个相互独立、彼此割裂的领域。安全措施被视为纯粹的技术层面问题，侧重于设备更新、流程优化等技术手段；而员工行为则被归结为主观因素的影响，认为其具有较强的随意性。

Maria Kolitsida表示：“如今，行为科学、人工智能和分析技术的进步正在缩小这一差距。我们已经能够用量化的方式来描述人类的行为，从而理解人们是如何思考、交流以及执行各项任务。这种转变行业带来了新的机遇，不仅可以提升安全性、增强对海员的支援力度，还可推动培训方式的现代化。”

据Maria Kolitsida介绍，与传统评估方法不同，传统评估仅能捕捉到静态的瞬间数据，而这些分析工具则被融入到了系统的监控流程中，能够持续追踪整个运营周期内的行为变化趋势。这种纵向分析方法有助于及时发现海员的行为模式何时开始发生变化——哪怕这种变化非常微妙——从而在问题恶化为严重事故之前就察觉到潜在的隐患。

以这样一名海员为例：在一场持续数月的航行任务中，他需要承担繁重的工作职责——面对复杂的导航任务、有限的休息时间以及恶劣的天气条件。几个月后，系统的评估结果显示出一种明显的趋势：他的沟通能力变得迟缓而含糊不清，做决策时语言表达更加犹豫不决，情绪表达也变得压抑而克制。虽然他的技术表现仍符合最低标准，但行为数据表明他正逐渐陷入心理压力之中——这是一个早期预警信号：如果这些问题得不到及时解决，认知疲劳和情境意识的下降可能会危及安全。

这些具有结构化特征且带有时间戳的行为数据，能够更准确地预测潜在风险。通过及早发现风险，工作人员可以在性能开始下降之前获得针对性的支持。个性化的风险评估结果有助于开展适应性培训、优化工作安排，并实现更有效的工作量管理。

这种整合标志着从传统的静态合规性要求向动态性能优化方向的转变。安全不再仅仅意味着避免故障的发生，而是要确保在现实环境中始终能够实现安全、可靠的运行。

智能方案

从人为失误到人为洞察的转变标志着海上安全的深刻演变。据Maria Kolitsida介绍，这一转变的核心是信号融合的概念，即将多个数据流（如语音记录、工作日志、环境条件和行为指标）整合到一个统一的智能安全系统中。这些融合的数据创建了一个更全面、更可预测的海员准备和风险视图。

除前述智能方案外，另有诸多智能技术可有效削弱人为因素带来的负面影响，既能助力海员高效履职，又能为航运安全保驾护航。具体而言，涵盖海员行为监测与预警系统，可实时捕捉海员异常举动并提前示警；船舶智能航行与远程驾控系统，能实现精准航行操控；预测性维护与设备健康管理系统，可提前预判设备故障；智能引航与靠离泊辅助系统，能为船舶靠离泊提供精准指引；智能调度与协同指挥平台，可实现资源的优化调配与高效协同指挥。

预测性维护与设备健康管理系统。该系统通过传感器实时采集主机、舵机等关键设备运行数据，利用AI算法分析振动、温度、油液指标，提前发现潜在故障并自动推送维护建议，实现“故障前维修”。系统减少船员依赖经验判断，降低因设备突发故障导致的应急操作失误，显著减少因人为误判或延迟维修引发的事故风险，保障船舶安全运行。

智能引航与靠离泊辅助系统。该系统融合AI视觉、激光雷达与毫米波雷达，实时计算船岸距离、艏艉偏移与余速，动态生成靠泊路径并语音提醒；当偏移或速度超限时自动报警，必要时向舵机输出指令干预。系统减少引航员凭目测估算的误差，避免疲劳、经验不足导致碰撞码头或他船，显著降低人为操作失误。

智能调度与协同指挥平台。该平台汇聚船舶AIS、潮汐、泊位、作业计划与拖轮状态，AI算法一键生成最优进港序列与靠泊排班，并实时推送给船方、拖轮和码头；冲突或超时自动预警，杜绝人工排班错漏。系统减少调度员凭经验电话协调的疏误，避免因信息滞后或指令错误导致的碰撞、滞航，显著降低人为失误风险。