Smart Maritime & Vessel Solution
AI赋能智慧航运，让船舶更安全、船员更健康、船岸更协同
船员健康监测 · AI疲劳风险评估 · 船舶视觉安全 · 智能穿戴定位 · 船端边缘计算 · 智能巡检 · 船岸协同管理
鲸比特智慧海事船舶解决方案融合人工智能（AI）、计算机视觉、物联网（IoT）、边缘计算、智能穿戴与大数据分析技术，面向远洋运输、沿海货运、内河航运、港口作业及海洋工程等场景，构建覆盖船员健康、船舶安全、人员行为、设备巡检、风险预警及船岸协同管理的智能化海事管理体系。
依托鲸比特 MariGuard 海事智能安全管理平台与 CrewVital 船员健康App，结合AI智能健康监测手环、AI边缘算力终端、AI智能安全帽、AI智能巡检记录仪、智能胸牌及兼容的船舶物联网设备，实现船员健康数据采集、疲劳风险辅助评估、船舶视频AI分析、现场异常事件上报及岸基管理中心协同。
针对船舶航行周期长、船员轮班作业、船岸网络通信受限、作业环境复杂及安全管理要求高等特点，方案采用船端智能感知、边缘本地分析、岸基集中管理的技术架构，帮助航运企业逐步提升船舶安全管理效率与船员健康保障能力。
核心价值：关注船员健康、辅助识别安全风险、提高船舶巡检效率、加强船岸信息协同、推动航运安全管理数字化升级。
获取解决方案｜预约系统演示｜咨询项目合作
一、行业背景与管理挑战
船舶运行环境特殊，传统安全与健康管理面临多重挑战
船舶运输具有航行时间长、作业空间复杂、人员相对封闭、网络通信受限以及船岸管理距离远等特点。
船员长期处于轮班值守、航行作业及复杂海洋环境中，可能面临疲劳、睡眠不足、工作压力及健康状态变化等问题。
与此同时，船舶甲板、机舱、驾驶台及其他作业区域存在多种安全风险，对现场巡检、人员行为管理和异常事件响应提出了较高要求。
01. 船员健康状态难以持续了解
传统船员健康管理主要依靠登船体检、日常自我反馈及必要的医疗检查。
典型问题： 船员在长期航行期间的心率、睡眠、活动及其他健康指标变化缺少连续的数据观察手段。
02. 轮班作业与疲劳风险管理难度大
船员值班制度、航行任务及休息条件可能影响睡眠规律和恢复状态。
典型问题： 仅依靠工作时间记录和人工观察，难以全面了解疲劳相关风险。
03. 船舶视频监控缺乏智能分析能力
部分船舶已安装视频监控系统，但主要用于画面查看与录像回放。
典型问题： 烟雾火焰、人员倒地、未穿救生衣、危险区域入侵等异常情况仍需依赖人工发现。
04. 船舶人员位置与紧急事件信息不透明
船舶甲板、机舱及其他区域空间复杂，人员可能分散在不同作业位置。
典型问题： 在紧急情况下，管理人员难以及时了解相关人员的位置及状态。
05. 船舶巡检过程数字化程度不足
船舶设备巡检涉及机舱设备、消防设施、甲板设备及其他关键区域。
典型问题： 巡检记录分散、现场信息反馈不及时、异常问题缺少统一管理。
06. 船岸通信条件影响数据实时传输
远洋船舶可能受到卫星通信带宽、网络延迟及通信成本等因素影响。
典型问题： 完全依赖云端分析的系统难以适应部分船舶网络环境。
07. 船岸安全管理信息缺少统一平台
船员健康、船舶视频、人员定位、设备巡检及异常事件可能分布在不同系统中。
典型问题： 岸基管理中心难以集中掌握船舶安全与人员健康相关信息。
二、解决方案概述
AI + 智能穿戴 + 船端边缘计算，构建船岸一体化智能安全管理体系
鲸比特智慧海事船舶解决方案以MariGuard海事智能安全管理平台为核心，融合船员健康监测、AI视觉安全分析、智能穿戴定位、数字化巡检及船岸数据协同能力。
通过在船端部署智能感知设备、AI边缘算力终端和本地服务节点，实现船舶现场数据采集与智能分析。
通过船岸通信网络，将授权范围内的健康趋势、异常事件及设备状态数据同步至岸基管理平台，辅助航运企业开展船舶安全与人员健康管理。
六大核心能力
| 核心能力 | 解决方案内容 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 船员智能健康监测 | 心率、血氧、体表温度、睡眠、HRV等数据采集 | 辅助了解船员健康变化 |
| AI疲劳风险辅助评估 | 睡眠恢复、HRV趋势、多维健康指标分析 | 辅助识别疲劳相关风险 |
| 船舶AI视觉安全监测 | 烟雾火焰、救生衣、安全帽、人员倒地等识别 | 提高现场风险发现效率 |
| 智能穿戴与人员定位 | 智能安全帽、定位终端、电子围栏、SOS | 加强船舶人员安全管理 |
| 船舶智能巡检 | 巡检任务、现场记录、异常上报、远程协作 | 提升巡检流程规范性 |
| 船岸协同管理 | 船端本地分析、数据同步、岸基集中管理 | 改善船岸信息协同 |
方案建设目标
一个海事智能管理平台： MariGuard统一管理船员、设备、AI任务、健康风险提示及安全事件。
一个船员健康应用： CrewVital提供个人健康数据查看、趋势分析及健康风险提示。
多种船端智能终端： 通过健康手环、AI边缘算力终端、智能安全帽及巡检记录仪建立多维感知体系。
一套船岸协同架构： 实现船端数据采集、本地分析、异常事件管理及岸基信息同步。
三、核心应用场景
01. 船员智能健康监测
从定期健康检查到日常健康趋势观察
通过AI智能健康监测手环，采集船员心率、血氧、体表温度、睡眠、活动及HRV等健康相关数据。
结合CrewVital船员健康App与MariGuard平台，实现健康数据记录、历史趋势展示及健康指标异常提示。
核心功能：
- 船员心率监测
- 血氧数据采集
- 体表温度趋势观察
- HRV变化趋势分析
- 睡眠时间记录
- 日常活动数据采集
- 健康历史数据查询
- 健康指标异常提示
- 船员个人健康档案
- 授权范围内的健康数据管理
应用价值： 为船员提供日常健康趋势观察工具，为航运企业开展职业健康辅助管理提供数据参考。
产品协同：
AI智能健康监测手环 + CrewVital App + MariGuard平台
健康数据属于敏感个人信息，企业应依法确定处理依据、履行告知义务并采取严格访问控制，不应默认向所有岸基管理人员开放个人健康详情。
02. AI船员疲劳风险辅助评估
融合多维健康数据，辅助关注船员疲劳与恢复状态
船员在长期航行和轮班值守过程中，可能出现睡眠不足、恢复不充分及工作压力变化等情况。
通过对睡眠、心率、HRV及活动等数据进行趋势分析，结合船员个人历史基线与可用的值班信息，平台可开展疲劳相关风险辅助评估。
核心功能：
- 睡眠时长分析
- 睡眠规律分析
- HRV趋势分析
- 心率变化分析
- 活动数据分析
- 个体健康基线对比
- 疲劳风险辅助评分
- 恢复状态趋势分析
- AI辅助分析说明
- 疲劳相关风险提示
应用价值： 为船员自我健康管理及企业疲劳风险管理提供辅助参考。
重要说明：
AI疲劳风险评分属于模型估计，不能替代专业疲劳评估，也不能单独作为船员是否适合值班或执行安全关键任务的判断依据。
03. 船舶AI视觉安全监测
让船舶摄像头具备AI识别能力，辅助发现现场安全风险
通过在船端部署AI边缘算力终端，接入兼容的网络摄像头，对甲板、机舱、驾驶台及其他指定区域的视频进行本地智能分析。
根据实际项目需求，可配置多种海事安全视觉算法。
典型AI识别场景：
- 船舶烟雾检测
- 船舶火焰检测
- 未佩戴安全帽识别
- 未穿救生衣识别
- 人员倒地检测
- 人员离岗检测
- 驾驶区域异常行为辅助识别
- 抽烟行为识别
- 玩手机行为识别
- 危险区域人员入侵
- 消防设施缺失检测
- 舱盖开启状态识别
- 安全防护设施状态识别
- 其他船舶定制视觉算法
核心功能：
- RTSP视频流接入
- 多路摄像头管理
- AI视觉模型推理
- 检测区域配置
- AI任务管理
- 告警规则配置
- 异常事件生成
- 告警截图记录
- 本地事件管理
- 船岸告警信息同步
应用价值： 辅助船舶管理人员提高现场风险发现效率，减少完全依赖人工查看监控视频的压力。
不同视觉算法的可用性与识别效果应根据船舶环境、摄像头位置及现场测试结果确认。
04. 船舶人员定位与电子围栏
连接船员与船舶空间，实现人员位置辅助管理
通过兼容的智能安全帽、定位终端、蓝牙网关及其他定位基础设施，船舶可根据项目需求建立人员位置采集与区域管理能力。
结合MariGuard平台，可实现人员与设备关联、位置展示及电子围栏规则管理。
可扩展功能：
- 船员身份与设备绑定
- 人员位置采集
- 船舶区域管理
- 电子围栏配置
- 限制区域进入提示
- 人员位置历史查询
- SOS紧急事件上报
- 人员与告警事件关联
- 船端人员信息管理
应用价值： 为船舶人员安全管理和紧急事件响应提供辅助信息。
船舱内的定位精度取决于定位技术、金属结构、网关布设密度和现场环境。BLE信号覆盖不能直接等同于精确定位能力。
05. 船舶智能巡检与设备管理
从人工记录到数字化巡检，提升船舶设备管理效率
通过AI智能巡检记录仪、智能安全帽及移动终端，船员可对机舱设备、消防设施、甲板设备及其他关键区域进行数字化巡检。
结合MariGuard平台，实现巡检任务管理、现场记录、异常上报及处理结果追踪。
核心功能：
- 船舶巡检计划管理
- 巡检任务分配
- 巡检设备清单
- 巡检路线管理
- 现场照片与视频记录
- 巡检异常问题上报
- 设备状态记录
- 异常事件分类
- 问题处理跟踪
- 巡检历史查询
- 巡检报告辅助生成
应用价值： 提升船舶巡检记录规范性，加强设备异常事件的可追溯管理。
06. 船岸远程视频协作
让岸基技术专家远程了解船舶现场
通过具备音视频通信能力的智能巡检记录仪、智能安全帽及其他终端，船员可在网络条件允许时与岸基管理中心进行实时视频和语音协作。
适用于船舶设备维护、技术问题处理及现场作业指导等场景。
核心功能：
- 第一视角视频采集
- 实时视频传输
- 双向语音通信
- 岸基远程专家协作
- 现场问题反馈
- 技术指导过程记录
- 远程巡检协作
- 异常事件沟通
应用价值： 改善船岸之间的技术沟通，减少部分问题对岸基专家登船的依赖。
实时音视频能力取决于船舶通信带宽、延迟和网络稳定性。
07. 船端边缘AI计算与本地运行
面向海上网络环境，让关键AI分析尽可能在船端完成
考虑到远洋船舶通信条件及卫星网络成本，鲸比特智慧海事船舶解决方案可采用船端边缘计算架构。
通过在船端部署AI边缘算力终端及本地服务节点，实现视频分析、事件判断和必要业务数据的本地处理。
核心能力：
- 船端视频接入
- 本地AI模型推理
- AI异常事件生成
- 本地设备数据接入
- 本地告警管理
- 本地业务数据存储
- 船岸数据同步
- 网络恢复后的数据补传
应用价值： 降低部分业务对持续互联网连接的依赖，提高系统对船舶网络环境的适应能力。
离线存储、断点续传和补传策略应根据实际软件版本及部署架构进行验证。
08. 船舶环境与设备状态监测
融合船舶物联网，扩展现场安全感知能力
通过接入兼容的工业传感器、船舶设备监测系统及物联网网关，可根据项目需求采集船舶环境和设备状态相关数据。
结合MariGuard平台，实现数据展示、趋势分析及异常事件管理。
可扩展功能：
- 舱室温湿度监测
- 噪声数据采集
- 设备温度数据接入
- 船舶环境传感器接入
- 设备运行状态采集
- 环境异常阈值提示
- 设备状态趋势分析
- 第三方系统接口适配
- 历史数据查询
应用价值： 为船舶设备巡检及环境安全管理提供更多数据参考。
涉及船舶消防、航行、动力、报警等安全关键系统时，应遵守船级社、船旗国及相关海事法规要求，不应以通用AI平台替代专用安全系统。
09. MariGuard船岸协同管理
船端智能感知，岸基集中管理，构建海事安全数字化管理体系
通过MariGuard海事智能安全管理平台，可根据部署架构集中管理船舶、船员、智能设备、AI分析任务及异常事件。
对于多船舶运营企业，可进一步扩展船队级数据汇总和管理功能。
核心功能：
- 船舶信息管理
- 船员信息管理
- 智能终端管理
- AI视觉任务管理
- 船员健康趋势管理
- 疲劳风险辅助分析
- 船舶安全事件管理
- 巡检任务管理
- 船岸数据同步
- 船队安全数据统计
- 多船舶管理驾驶舱
应用价值： 帮助航运企业建立船舶现场与岸基管理中心之间的信息协同机制。
四、整体技术架构
船端智能感知、边缘本地分析、岸基集中管理
鲸比特智慧海事船舶解决方案采用船端与岸基协同架构，结合船舶智能穿戴设备、AI边缘计算、物联网通信及海事管理平台，实现健康数据、视频分析结果和安全事件的数字化管理。
第一层：船端智能感知层
通过多种智能设备采集船舶现场数据。
主要设备：
- AI智能健康监测手环
- AI智能安全帽
- AI智能巡检记录仪
- AI智能胸牌记录仪
- 船舶网络摄像头
- 人员定位终端
- BLE蓝牙网关
- 船舶环境传感器
- 船舶设备状态监测终端
第二层：船端边缘计算层
通过AI边缘算力终端及本地服务节点完成现场数据处理。
主要能力：
- RTSP视频接入
- AI视觉模型推理
- BLE健康数据采集
- 人员位置数据接入
- 本地告警生成
- 设备数据处理
- 本地事件存储
- 船岸数据同步
第三层：船岸通信与数据服务层
通过船舶现有通信网络，将必要业务数据与岸基管理平台协同。
主要能力：
- 船舶局域网通信
- HTTP API数据交互
- MQTT消息通信
- 数据传输加密
- 事件数据同步
- 网络状态管理
- 数据缓存与补传
- 第三方系统接口适配
第四层：AI分析与平台服务层
通过MariGuard平台及相关AI服务，对船舶现场数据进行分析和管理。
主要能力：
- 船员健康趋势分析
- 疲劳风险辅助评估
- AI视觉安全分析
- 人员位置与区域管理
- 智能巡检管理
- 告警规则引擎
- AI辅助分析说明
- 历史数据管理
- 设备状态管理
- 事件处理流程
第五层：业务应用层
面向船员、船舶管理人员及岸基管理中心提供业务应用。
包括：
- CrewVital船员健康App
- MariGuard海事安全管理平台
- 船员健康管理
- 船舶AI视觉安全监测
- 船舶人员定位
- 智能巡检管理
- 船岸远程协作
- 船队安全管理驾驶舱
五、核心产品与设备组成
软硬件一体化，构建智慧海事船舶智能管理生态
| 产品设备 | 核心功能 | 典型应用 |
|---|---|---|
| MariGuard海事智能安全管理平台 | 船员、设备、AI任务、风险事件与船岸管理 | 海事安全管理中心 |
| CrewVital船员健康App | 健康数据展示、历史趋势、风险提示 | 船员个人健康管理 |
| AI智能健康监测手环 | 心率、血氧、体表温度、HRV、睡眠等数据采集 | 船员健康监测 |
| AI边缘算力终端 | 多路视频接入、AI视觉推理、异常事件上报 | 船舶AI视觉监测 |
| AI智能安全帽 | 人员定位、音视频、SOS、远程协作 | 船员作业安全管理 |
| AI智能巡检记录仪 | 现场记录、智能巡检、远程协作 | 船舶设备巡检 |
| AI智能胸牌记录仪 | 工作过程记录、音视频采集、AI语音分析 | 船舶现场作业记录 |
| BLE蓝牙网关 | 手环数据接入、蓝牙通信、数据转发 | 船员健康数据集中采集 |
| 船舶物联网网关 | 设备通信、协议转换、数据传输 | 船舶环境与设备数据接入 |
推荐组合方案
方案A：船员智能健康管理
AI健康监测手环 + CrewVital App + MariGuard平台
适用于船员健康趋势观察、睡眠分析及疲劳风险辅助评估。
方案B：船舶AI视觉安全监测
船舶网络摄像头 + AI边缘算力终端 + MariGuard平台
适用于烟雾火焰、救生衣、安全帽、人员倒地及其他船舶安全视觉分析。
方案C：船舶人员安全管理
智能安全帽 / 定位终端 + BLE或其他定位基础设施 + MariGuard平台
适用于船舶人员位置管理、电子围栏及紧急事件上报。
方案D：船舶智能巡检与远程协作
AI智能巡检记录仪 + 巡检管理模块 + 远程音视频服务
适用于船舶设备巡检、异常上报及岸基技术支持。
方案E：综合智慧海事船舶
船员健康监测 + AI视觉安全 + 人员定位 + 智能巡检 + 船端边缘计算 + MariGuard船岸协同平台
适用于大型航运企业、船队管理及综合船舶安全数字化项目。
六、典型海事应用场景
覆盖多种船舶与海事作业场景
01. 远洋货运船舶
面向长期航行、船员轮班及船岸通信受限的货运船舶。
重点应用：
- 船员健康监测
- 睡眠与疲劳风险辅助评估
- 船端AI视觉安全分析
- 船舶设备巡检
- 船岸安全数据同步
02. 内河货运船舶
面向内河航运、货物运输及复杂水域作业场景。
重点应用：
- 驾驶区域异常行为辅助识别
- 烟雾火焰检测
- 船员劳保穿戴识别
- 人员倒地检测
- 船舶安全事件管理
03. 沿海运输船舶
面向沿海货运、短途航线及高频靠港场景。
重点应用：
- 船员健康趋势管理
- 船舶AI视觉监测
- 甲板人员安全管理
- 船舶巡检记录
- 船岸数据协同
04. 港口码头与港作船舶
面向港口作业船舶、码头辅助作业及港区人员管理。
重点应用：
- AI视觉安全监测
- 人员定位与区域管理
- 劳保用品穿戴识别
- 智能巡检
- 异常事件上报
05. 海洋工程与海上作业平台
面向海上工程、海洋设施及复杂海上作业场景。
重点应用：
- 作业人员健康监测
- 智能安全帽与远程协作
- AI视觉安全分析
- 高风险区域人员管理
- 设备巡检与事件管理
06. 航运企业与船队管理
面向管理多艘船舶的航运企业及岸基管理中心。
重点应用：
- 多船舶信息管理
- 船员健康趋势管理
- 船舶安全事件汇总
- 智能设备集中管理
- 船岸协同管理驾驶舱
七、方案核心优势
从船员健康到船舶安全，构建海事智能管理新体系
01. 船员健康与船舶安全协同管理
融合健康监测、疲劳风险辅助评估与AI视觉安全分析，扩展传统船舶安全管理的信息维度。
02. 船端边缘AI计算
通过在船端部署AI边缘算力终端，实现本地视频分析与异常事件生成，减少对持续云端推理的依赖。
03. 适应船岸通信环境
根据船舶网络条件设计数据缓存、事件同步及本地处理机制，提高系统对海上网络环境的适应能力。
04. 多种智能穿戴设备协同
通过健康手环、智能安全帽及巡检记录仪，实现船员健康数据采集、作业记录及远程协作。
05. 船舶视频AI智能化升级
利用兼容的现有网络摄像头，扩展烟雾火焰、劳保穿戴、人员倒地及其他AI视觉分析能力。
06. 船舶巡检流程数字化
通过巡检任务、现场记录、异常上报及处理跟踪，提升船舶设备巡检的规范性。
07. MariGuard与CrewVital协同
通过船员个人健康应用与海事管理平台协同，形成个人健康数据管理和企业安全管理相结合的产品体系。
08. 模块化部署与行业定制
根据船舶类型、网络条件、人员规模及安全管理需求，灵活组合智能设备、AI算法和平台功能。
八、部署与实施方案
面向海事场景，提供船端本地化与船岸协同部署
01. 单船本地部署
适用于单艘船舶或试点项目。
典型架构：
健康手环 / 船舶摄像头 / 智能设备 → BLE网关 / AI边缘算力终端 → 船端本地服务节点
根据网络条件，将必要事件和业务数据同步至岸基平台。
02. 船岸协同部署
适用于需要船端智能分析与岸基集中管理的航运企业。
典型架构：
船端智能设备 → 船端边缘计算 → 船岸通信网络 → MariGuard岸基管理平台
03. 多船舶集中管理
适用于拥有多艘船舶的航运企业。
各船部署相应智能设备和边缘计算节点，由岸基平台集中管理船舶信息、设备状态及安全事件。
04. 企业私有化部署
根据客户需求，将MariGuard平台及相关数据服务部署于企业指定的服务器环境。
05. 分阶段建设
| 建设阶段 | 重点内容 | 建设目标 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | 船员健康手环与CrewVital App | 建立船员健康数据采集能力 |
| 第二阶段 | AI疲劳风险辅助评估 | 扩展睡眠恢复与疲劳趋势分析 |
| 第三阶段 | 船舶AI视觉安全监测 | 建立重点区域AI风险辅助监测 |
| 第四阶段 | 智能巡检与人员定位 | 扩展船舶现场安全管理 |
| 第五阶段 | MariGuard船岸协同平台 | 实现多船舶安全数据集中管理 |
九、项目实施与交付流程
从船舶场景调研到系统交付，推动AI海事技术落地
| 实施阶段 | 主要工作 | 交付内容 |
|---|---|---|
| 需求调研 | 船舶类型、人员规模、现有设备及网络环境分析 | 项目需求与场景清单 |
| 方案设计 | 健康手环、AI算法、边缘设备及平台架构设计 | 技术方案与设备配置 |
| 场景验证 | 设备兼容性、视频算法、BLE通信及网络测试 | 场景测试结果 |
| 船端部署 | 智能终端、BLE网关、边缘计算设备安装配置 | 船端设备部署结果 |
| 平台集成 | CrewVital、MariGuard及第三方系统接口对接 | 系统集成结果 |
| 系统测试 | 健康数据同步、AI告警、船岸通信及业务流程验证 | 测试与验收资料 |
| 培训运维 | 船员培训、岸基管理培训、设备维护及持续优化 | 培训与运维支持 |
对于海事项目，应特别关注船舶供电、振动、温湿度、盐雾、电磁兼容、网络覆盖、设备安装位置及船岸通信条件。
十、方案应用价值
让船员健康管理更主动，让船舶安全管理更智能
辅助提升船员健康管理能力
通过智能手环与健康管理平台，帮助船员了解自身健康指标变化趋势，为航运企业职业健康管理提供辅助信息。
加强船员疲劳风险管理
通过睡眠、HRV及其他健康数据的综合分析，辅助关注疲劳相关风险与恢复状态变化。
提高船舶安全风险发现效率
通过AI视觉识别技术，辅助发现烟雾火焰、劳保穿戴异常、人员倒地及危险区域入侵等事件。
提升船舶设备巡检规范性
通过数字化巡检任务、现场记录及异常上报，提高巡检信息完整性和可追溯性。
改善船岸信息协同
通过船端边缘计算和岸基管理平台协同，帮助航运企业集中掌握必要的船舶安全管理信息。
支持船队数字化管理
通过多船舶设备、AI任务、健康趋势及异常事件汇总，为船队安全管理提供数据参考。
方案价值总结
船员健康可关注 · 疲劳风险可辅助评估 · 船舶异常可识别 · 作业过程可追溯 · 船岸信息可协同 · 船队管理可视化
十一、未来扩展能力
从船舶智能安全管理，逐步拓展海事数字化服务生态
在船员健康监测、AI视觉安全及船岸协同管理基础上，鲸比特可根据行业需求，进一步探索海事数字化服务能力。
以下功能建议作为规划方向或定制研发能力展示，而非现有标准产品功能。
01. 船舶靠港前健康信息协同
根据相关法规、港口管理要求及授权机制，探索船舶抵港前健康信息整理与申报辅助服务。
02. 船员健康风险与远程医疗协同
在具备合法授权和专业医疗服务支持的前提下，探索船员健康异常事件与远程医疗服务的业务协同。
03. 船员健康与保险服务协同
在合法合规、数据最小化和明确授权的前提下，探索职业健康服务与保险相关业务的适当衔接。
不得将未经医学验证的可穿戴设备评分直接用于个人保险定价或承保决策。
04. AR远程船舶设备维护
结合兼容的AR眼镜与远程专家服务，探索设备维护、故障排查及远程技术指导场景。
05. 船舶多模态AI安全分析
融合视频、传感器、健康趋势和业务事件等数据，探索复杂船舶场景下的多模态AI辅助分析。
06. 海事安全智能助手
基于经过授权的企业知识库、设备资料和业务流程，探索船舶安全知识问答、巡检辅助及事件信息整理等应用。
十二、常见问题 | Frequently Asked Questions
Q1：什么是智慧海事船舶解决方案？
智慧海事船舶解决方案是将人工智能、智能穿戴、边缘计算、物联网及数字化管理技术应用于船员健康、船舶安全和船岸协同管理的综合方案。
鲸比特方案主要围绕船员健康监测、疲劳风险辅助评估、AI视觉安全分析、智能巡检及船岸协同展开。
Q2：智慧海事船舶解决方案适用于哪些船舶？
可根据项目需求应用于远洋货运船舶、沿海运输船舶、内河货运船舶、港作船舶及其他适合部署相关设备的海事场景。
Q3：船员健康监测手环可以采集哪些数据？
根据设备型号，可支持心率、血氧、体表温度、睡眠、活动及HRV等健康相关数据。
具体采样频率、数据质量及SDK接口能力以实际型号为准。
Q4：AI可以判断船员是否疲劳吗？
可以结合睡眠、HRV、心率及其他可用数据开展疲劳风险辅助评估。
但AI疲劳评分属于模型估计，不能单独作为船员值班适任性判断依据。
Q5：船舶没有稳定互联网连接，系统还能运行吗？
采用船端本地部署的方案时，部分健康数据采集、AI视觉分析及本地事件管理功能可以在船舶局域网内运行。
船岸数据同步和远程协作则取决于网络条件。
Q6：船舶现有摄像头可以接入AI视觉分析系统吗？
对于支持RTSP等兼容协议的网络摄像头，通常可以通过适配接入AI边缘算力终端。
具体需要结合摄像头协议、视频编码及船舶网络环境验证。
Q7：AI视觉系统可以识别哪些船舶安全风险？
可根据项目配置支持烟雾火焰、救生衣穿戴、安全帽佩戴、人员倒地、危险区域入侵及其他船舶安全视觉算法。
具体识别效果需经过现场测试。
Q8：智慧海事船舶方案支持船员定位吗？
可以根据项目需求，通过兼容的定位设备和基础设施开展人员位置采集及区域管理。
具体定位方式和精度取决于硬件配置及船舶环境。
Q9：MariGuard和CrewVital有什么区别？
MariGuard主要面向航运企业和船舶管理人员，提供船舶、船员、设备、AI任务及安全事件管理能力。
CrewVital主要面向船员个人，提供健康数据查看、历史趋势分析及健康风险提示等功能。
Q10：智慧海事船舶方案支持私有化部署吗？
支持根据项目需求采用船端本地部署、企业私有化部署及船岸协同架构。
Q11：智慧海事船舶系统可以管理多艘船吗？
可以根据项目需求扩展多船舶管理功能，实现船舶信息、智能设备、AI任务及安全事件的集中管理。
Q12：如何评估智慧海事船舶项目的实施效果？
建议结合健康数据采集完整性、设备在线率、AI视觉识别效果、异常事件处理效率、巡检任务完成情况及船岸数据同步稳定性等指标进行综合评估。
十三、商务咨询 | Contact Us
让AI深入船舶现场，推动智慧航运安全管理升级
从船员智能健康监测到AI疲劳风险辅助评估，从船舶视觉安全分析到智能人员定位，从船端边缘计算到岸基集中管理，鲸比特致力于推动人工智能与物联网技术在海事航运领域的融合应用。
依托MariGuard海事智能安全管理平台、CrewVital船员健康App及多种智能硬件设备，鲸比特可根据船舶类型、人员规模、网络条件及安全管理需求，提供软硬件一体化的智慧海事船舶解决方案。
欢迎联系鲸比特智能科技，获取智慧海事船舶解决方案、产品资料、技术架构、系统演示及项目合作支持。
鲸比特智能科技 Whalebit AI
让 AI 深入业务现场，让智能创造实际价值。