远洋航运是对外贸易的重要支撑，气象导航服务直接关系到航行安全、运输效率与成本控制。针对海洋气象监测与精度预报能力薄弱，岸基服务平台智能化程度不高，航线航速优化、热带气旋避让等关键算法不足，船岸数据标准不统一等突出问题，中远海运科技联合相关单位，构建了全球海洋气象预报能力和智能导航平台，打通了“数据－算法－应用－服务”链条。

图1 全球海洋气象预报能力和智能导航平台

        一是航运气象数据多维整合，筑牢导航数据根基。一方面，围绕“气象服务+航运”核心需求，重点汇聚海洋气象观测与预报数据、AIS（船舶自动识别系统）与船舶档案数据、电子海图、港口、高程地形数据，以及船舶正午报、设计图纸等全生命周期数据，构建覆盖航前、航中、航后的统一导航数据底座。另一方面，创新数据汇聚与共享机制，形成“科研合作+商业采购+船端采集”的持续更新模式。例如，海洋气象数据通过与上海海洋中心气象台、复旦大学等科研合作获取；AIS、船舶档案等数据通过商用采购及公开渠道补充；“正午报”和设计图纸依托集团统一平台和船端设备采集。后续，将以按年费授权的方式，稳定地为相关方提供数据，为航运行业的持续发展提供有力的数据支持。

        二是AI 赋能，破解远洋导航技术瓶颈。建立合规的数据治理标准体系，耦合伏羲气象大模型与数值预报模式，为远洋船舶提供航前规划、航中优化、航后评估一体化气象导航服务。核心技术上，以AIS 轨迹为主线，在时空维度融合气象、海图、港口、高程等多源数据，经统一建模和质量控制后，驱动全球海域路网构建、智能航线规划、航线/航速优化、热带气旋避让、航路气象可视化、风险预警、航线检查和气导报告等功能，为船公司岸基、船端及气导公司提供一体化服务。

        三是航行全流程场景落地，实现安全增效双重收益。在研发端，通过多源数据融合与大模型赋能，突破传统研发瓶颈，提升气象导航算法精度与可靠性；在航行服务端，实船测试表明，在保障安全的前提下单航次燃油消耗平均可节约5%，燃油成本下降2%－3%，同时通过智能避风和风险预警，显著降低搁浅、风暴、碰撞等事故概率；在产业赋能端，按现有船队规模测算，每年可形成数十亿元级直接经济收益，同时实现可观碳减排效益，为“双碳”目标落地提供支撑。

        四是产学研用协同发力，构建航运气象服务生态。联动科研院所、气象机构、船公司、气象导航服务公司等多方主体，构建远洋航运气象服务生态。创新盈利模式，面向船公司、气象导航服务公司按船队订阅和按航次计费提供服务，同时在合法合规前提下与气象机构、科研院所共享部分运行数据，形成“数据订阅+增值服务+科研共享”的多元收益模式。项目的落地应用支撑了上海国际航运中心建设。

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