在本报告中
信任悖论：为什么一个普遍看好人工智能的行业中，正式制定人工智能规模化应用政策的组织却寥寥无几。
人工智能最先赢得信任的领域：专业人士认为最有用的四种应用场景，从租船合同条款分析到航程风险预警。
重新审视六大风险：岗位被取代、幻觉、供应商炒作、数据隐私、模型崩溃和监管不确定性，以及每种风险带来的机遇。
海事人工智能成熟度曲线：从认知到成熟的四个阶段，以及成熟进程为何已从10至15年缩短到仅需2至 3年。
七项建议：关于治理、培训、透明度以及确保由人来主导决策的实用措施。
《超越炒作》是 Thetius 于 2025 年发布的一份研究报告，与 Marcura 合作完成。报告基于一项海事人工智能应用调查的 130 份答卷，以及对业内人士的深入访谈。报告发现，业界对人工智能充满热情，但应用仍处于早期阶段。报告的结论是：真正的障碍在人，而非技术；如今，应用人工智能面临的是治理、文化和沟通方面的挑战。
81%
的受访者正在开展人工智能试点或测试
33%
的尝试者已将人工智能投入实际运营
11%
的受访者所在机构制定了并切实执行正式的人工智能政策
来源：Thetius 与 Marcura，《超越炒作》（2025）。基于 130 份调查答卷。
《超越炒作》调查的主要发现
这项由 Thetius 与 Marcura 合作开展的研究，得出了八项突出发现。
普遍持乐观态度：40% 的受访者对人工智能非常乐观，另有 41% 持谨慎乐观态度。
多数人在试验，尚未扩大应用：81% 正在开展小规模试点或测试，其中三分之一（33%）已将人工智能投入实际运营。
治理落后于应用：只有 11% 制定了并切实执行完善的正式人工智能政策。82% 有相关指导，但未能始终遵守，或完全没有政策。
人们希望人工智能提供建议，而非作出决定：70% 的受访者认为人工智能应提出行动建议，但最终决定始终应由人来作出。
人工智能首先在辅助判断的领域受到欢迎：97% 的受访者认为，人工智能在减少手动工作流程中的低效问题方面有用或非常有用。
对海事行业细微差异的理解仍有不足：只有 14% 非常确信人工智能系统能够处理海事合同、工作流程或运营中的细微差异，69% 认为仍需进一步改进。
信任已经受到考验：37% 的受访者曾目睹人工智能项目失败或造成损害，23% 认为供应商普遍不值得信任，宣传炒作过多而实际成果不足。
技能是主要障碍：38% 的受访者认为技能和培训要求是扩大人工智能应用的一大障碍，只有 23% 表示其所在机构已开展培训，以建立员工对人工智能的信任。
有多少海事公司正在使用人工智能？
航运业的人工智能应用目前仍主要处于试点阶段。在《超越炒作》调查中，81% 的受访者表示，其所在机构正在开展小规模人工智能试点或测试，其中三分之一（33%）已超越试点阶段，将人工智能投入实际运营（图表 1）。另有 18% 仍在探索人工智能的潜力，通常缺乏实际操作经验；还有 1% 不确定。
图表 1：多数机构正在试验，其中三分之一已超越试点阶段。33% 指尝试者中的比例，而非所有受访者中的比例。来源：《超越炒作》（2025），130 份调查答卷。
这些试点大多用于低风险工作流程或非核心职能。报告认为，这反映出业界积极探索人工智能，但由于缺乏经过验证的成果，人们仍不愿过快推进。
海事行业人工智能成熟度分为哪四个阶段？
《超越炒作》将人工智能成熟度划分为四个阶段：认知、试验、应用和成熟。受访者对照这一曲线评估自身机构时，答案主要集中在早期至中期阶段。
认知：机构看到了人工智能的潜力，可能已经开始讨论，但尚无具体项目。
试验：开展小规模测试，例如在两艘船上使用气象航线规划工具，以积累经验并增强内部信心。
应用：成功的试点推广至整个船队，并融入核心工作流程。只有较少一部分海事企业达到这一阶段。
成熟：人工智能已融入运营和战略，通常有内部专业人才、治理框架支持，并以业务成果衡量其价值。
报告作者自己的判断（而非调查结果）是，发展进程正在加快：过去，新技术需要 10 至 15 年才能成为行业标准，而人工智能从试点走向有意义的应用只需 2 至 3 年。
海事专业人士如何看待人工智能？
大多数海事专业人士对人工智能持乐观态度，却不愿依赖它；报告将这种现象称为“信任悖论”。在《超越炒作》调查中，40% 的受访者非常乐观，认为人工智能有望显著改善海事运营，另有 41% 持谨慎乐观态度。然而，37% 曾目睹人工智能项目失败或造成损害。报告指出，受访者仍然乐观；报告认为，这说明行业正在从错误中学习，而非放弃人工智能。
情绪反应仍可能引发抵触，尤其是在人工智能令人感到陌生或具有威胁时。对于租船经理、运营经理和船长而言，即使“自主系统”只提供建议，由它作出判断也可能被视为对多年积累的专业技能的威胁。Marcura 分析副总裁 Janani Yagnamurthy 在报告中解释道：“许多运营人员担心失去控制权。他们数十年来一直在租船和运营等高风险岗位上磨炼自己的判断力。”
语言也会扩大这种差距。称工具“智能”或“自主”，会让人们过度信任它们。一位船舶经理告诉研究人员：“误导性语言会导致过度信任。”报告借鉴了 BetterUp 和斯坦福大学研究中的一种框架：持“驾驶员”心态的人认为人工智能能增强自身能力，而“乘客”则觉得自己被人工智能牵着走，失去了控制。报告指出，海事行业需要愿意担任副驾驶的人，而不是不情愿的乘客。
哪些团队最适合应用人工智能？
在《超越炒作》调查中，受访者认为 IT 和数字化转型团队对应用人工智能准备最充分，合规和法务团队则明显落后。
受访者认为已为应用人工智能做好准备的部门
部门 | 被认为已做好准备 | 态度 |
|---|---|---|
IT 和数字化 | 31% | 乐观，但对可靠性有所顾虑 |
运营和航次 | 25% | 日常任务可自主处理，但需监督 |
合规和法务 | 13% | 严格要求人在决策环节中参与 |
除了这三个团队，商务经理担心与客户建立关系时失去人情味，因为交易往往取决于个人信任。报告发现，一线员工最有可能被落在后面，原因可能是培训不足，或不确定人工智能会如何影响自己的岗位。
海事专业人士认为人工智能能在哪些方面创造价值？
《超越炒作》调查显示，海事专业人士首先接纳的是辅助而非取代人类判断的人工智能：97% 的受访者认为，人工智能在减少手动工作流程中的低效问题方面有用或非常有用；85% 对人工智能识别高风险航次决策以及进行法规合规监控也持相同看法（图表 2）。
图表 2：人工智能首先在辅助人类判断的领域受到欢迎。受访者认为，租船合同分析“有用”，而其他三项“有用或非常有用”。来源：《超越炒作》（2025），130 份调查答卷。
手动工作流程是常见的切入点，因为风险较低。报告举例说明，人工智能可以增强收件箱功能，自动标记关键数据：“它不会作出决定，而是整理信息并提高可见性。”合规监控的评价与航次风险分析同样高；Marcura 在报告海事合规中的碎片化问题中探讨了这一主题。
人工智能能分析租船合同吗？
租船合同分析是海事专业人士高度认可的一项用途。在《超越炒作》调查中，87% 的受访者认为人工智能有助于分析租船合同中的条款；目前，人工智能正被用于扫描篇幅较长的文件，以识别风险或提取关键信息。
但同一批受访者也担心人工智能可能会遗漏内容。69% 担心人工智能解决方案在合同或航次规划中漏掉关键风险信号，导致业务结果不佳。报告认为，合同分析必须谨慎进行，并由人监督。人工智能可以辅助决策，但是否接受某项条款仍应由人来决定。
航运业的决策应该交给人工智能吗？
大多数海事专业人士认为，人工智能不应自行作出决策。在《超越炒作》调查中，70% 的受访者认为人工智能应提出行动建议，但最终决定始终应由人来作出（图表 3）。15% 愿意让人工智能在日常运营中自主决策，13% 认为人工智能只应提供数据分析，而不应提出建议。
图表 3：十位受访者中有七位希望人工智能提供建议、人类作出决定。报告还列出第四个选项“人工智能在运营决策中应发挥极小作用”，但未给出具体比例。来源：《超越炒作》（2025），130 份调查答卷。
报告明确表示：“人工智能参与决策时，始终应有人在环。”在信任度较低的情况下，报告建议从决策支持工具入手，让专家能够审核、否决或质疑人工智能的输出。
“如果正确地将人工智能用作辅助工具，而不是取代人类，它将为每个人的工作带来极大助益。”
Giuseppe Oliveri
,
d'Amico 董事
人工智能能理解海事工作的细微差异吗？
大多数海事专业人士对人工智能能否处理海事工作的细微差异仅有部分信心。在《超越炒作》调查中，69% 的受访者对人工智能系统理解并处理海事合同、工作流程或运营要求中的具体细微差异持一定信心，但认为仍需进一步改进。只有 14% 非常有信心，15% 则没有信心（图表 4）。
图表 4：只有 14% 的受访者非常确信人工智能能够处理海事行业的细微差异。报告列出了“不确定”这一选项，但未给出具体比例。来源：《超越炒作》（2025），130 份调查答卷。
这种差距会导致模型产生幻觉。不了解海事运营或合同的一般人工智能，可能会把错误内容当作事实呈现。一位受访者描述，人工智能“误解某些设备的技术子系统和功能，给出完全错误的建议或答案”。
“通用人工智能代理可能会说，SF 指的是标准格式，但在航运业，它指的是积载因数。这种程度的语境准确性至关重要，但并非开箱即有。”
Janani Yagnamurthy
,
Marcura 分析副总裁
什么是垂直领域人工智能？
垂直领域人工智能是为特定行业打造的人工智能，利用深厚的行业知识和专业数据，提供高精度成果；它不同于 ChatGPT 等通用工具。在海事领域，这意味着使用来自海事应用场景的准确标注数据训练模型。报告举例称，研究人员标注了数千张卫星图像，用于训练船对船转运检测模型。
《超越炒作》认为，垂直领域人工智能是解决细微差异问题的关键，并且由于能够更快地创造价值，因此可以更快建立信任。数据质量也很重要。一家科技公司的营销负责人表示：“用劣质数据训练的人工智能，只会让愚蠢变得更聪明、更快速。”
人工智能在海事领域面临的最大风险是什么？
《超越炒作》调查中，比例最高的三项风险是：人工智能漏掉关键风险信号、人类技能流失，以及网络安全和数据泄露。这些风险之外，还有幻觉和供应商炒作等更广泛的担忧。
69%
担心人工智能漏掉风险信号会导致不良结果
66%
担心过度依赖会削弱人类技能
61%
认为网络安全和数据泄露是主要风险
来源：Thetius 与 Marcura，《超越炒作》（2025）。基于 130 份调查答卷。
六项风险及其带来的机遇
《超越炒作》将研究的六项风险与每项风险带来的机遇相对应。
风险 | 担忧 | 机遇 |
|---|---|---|
岗位流失 | 人工智能取代员工，团队规模缩小 | 创造新岗位，让员工有更多时间从事技能要求更高的工作 |
模型幻觉 | 通用人工智能将错误内容当作事实呈现 | 基于海事数据训练的模型能减少误读 |
供应商炒作 | 解决方案达不到承诺的效果 | 切合实际的承诺和针对海事行业的模型 |
数据隐私 | 敏感数据遭到暴露或泄露 | 采用恰当的架构并由人监督 |
模型崩溃 | 用人工智能生成的内容训练人工智能，导致模型停滞 | 真实世界数据成为竞争优势 |
监管 | 人工智能出错时，责任归属不明确 | 负责任地开展试点并提升团队技能 |
供应商炒作本身就是一种信任风险。23% 的受访者认为供应商普遍不值得信任，宣传炒作过多而实际成果不足。一些以“人工智能驱动”为卖点的工具，实际上只是机器人流程自动化或基于规则的逻辑；还有几位受访者将供应商锁定或技术依赖列为主要风险。报告指出：“真正的风险并不总是人工智能本身，也可能是炒作、适配不佳和不切实际的预期。”
公开透明会改变这种状况。海事转型顾问 Ha Eun Ruppelt 曾参与一家航运公司的人工智能项目：供应商向团队详细介绍了数据来源、清理方法和计算逻辑，“这种开放透明建立了我们继续推进所需的信任”。
人工智能会取代航运业的工作岗位吗？
人们确实担心人工智能会取代航运业的工作岗位，但在《超越炒作》调查中，这种担忧只占少数。15% 的受访者非常担心人工智能会取代而非辅助他们的工作，另有 23% 稍有担忧。许多人明白，人工智能旨在自动化重复性、执行层面的任务，而非战略思考。一位参与调查的首席执行官直言：“我并不打算用人工智能裁员，而是希望以同样的人手处理两倍的业务。”
“人工智能将创造岸基岗位，例如船队分析或远程支持。这不是取代，而是转变。”
Theofano Somaripa
,
Newport S.A. 集团首席信息官
为什么海事人工智能项目停滞在试点阶段？
《超越炒作》发现，扩大航运业人工智能应用的主要障碍在人，而非技术。38% 的受访者认为技能和培训要求是扩大应用的一大障碍，但只有 23% 表示其所在机构已开展培训，以建立员工对人工智能的信任。只有 17% 表示其所在机构已采取措施，公开说明人工智能将如何作出决策（图表 5）。
图表 5：试点项目很常见；培训、透明度措施和切实执行的政策却并不常见。每个条形代表一个独立的调查问题，并非漏斗。来源：《超越炒作》（2025），130 份调查答卷。
报告列出了扩大应用的五项障碍：
技能和培训不足：能力差距阻碍人们切实、自信地使用人工智能。
害怕受到干扰：访谈发现，人们对业务受干扰的担忧超过了对停滞不前的担忧；看不到明确投资回报的买家会犹豫是否投资。
害怕过度依赖：一家航运公司的 IT 项目经理表示：“我们需要确保用户保持较高的技能水平，以便发现并纠正模型幻觉。”
害怕错失良机：有些人没有明确的应用场景就过早采用人工智能，随后因效果令人失望而不敢扩大应用。
员工抵触：日常使用人工智能的高层员工更愿意参与其中；看不到人工智能好处的人则更可能抵触。
“人们会训练人工智能模型，却不培训员工。如果船员和办公室人员不了解人工智能的输出，就可能导致误用，进而造成不信任。我们首先需要培训员工、转变思维。”
一位船舶经理
Marcura 在海事人工智能项目中的人员问题一文中探讨了人的因素为何决定人工智能能否扩大应用。
航运公司有人工智能政策吗？
真正制定了并切实执行人工智能政策的海事机构寥寥无几。在《超越炒作》调查中，只有 11% 的受访者表示，其所在机构制定了并切实执行完善的正式人工智能政策；82% 有相关指导，但未能始终遵守，或完全没有政策。报告指出，这意味着用户可能会在不知情的情况下，将潜在敏感信息输入开放式人工智能平台，却不了解这些数据会如何存储、处理或再次使用。“缺乏正式政策时，即使出于好意使用人工智能，也可能带来风险。”
什么能让海事机构做好扩大人工智能应用的准备？
根据《超越炒作》，领导层支持、员工技能和完善的数据治理共同影响海事机构扩大人工智能应用的准备程度。57% 的受访者认为，强有力的领导层支持对所在机构应用人工智能的准备程度有重大影响。41% 的受访者表示，员工的开放态度和数字技能也会产生影响；32% 认为完善的数据治理和数据所有权安排具有重要影响。
过于强调追责的文化往往难以取得进展，因为员工可能担心人工智能出错后自己会被追究责任。数据同样需要受到重视。一位科技公司首席执行官建议：“要先做好基础工作：建立覆盖整个船队的数据治理框架，确保持续提供高质量、标准化且网络安全可靠的运营数据，用于人工智能训练和部署。”报告认为，起点比人们想象的更好：凭借现有基础设施和合作关系，海事行业对人工智能的准备程度高于自身认知。
《超越炒作》报告提出了哪些建议？
《超越炒作》在结尾为海事行业提出了七项建议。以下内容也整合了报告中帮助人们克服恐惧、采用人工智能的实用措施。
投资专为海事行业打造的人工智能工具：通用人工智能往往无法理解海事工作的合同、运营和语境细节。基于行业数据和工作流程训练的工具更有可能创造价值。
培养自主能力和判断力：培训员工理解、评估和使用人工智能，并让他们明白人工智能是副驾驶，而非新员工。46% 的受访者认为，围绕人工智能作用开展培训和教育是建立信任的关键。
让人在环，以建立信任：人工智能应帮助具备深厚知识和经验的人更高效地作出决策，而不应自行作出决定。
关注情绪，而不只是系统：找出抵触情绪最强的地方，并据此调整沟通和培训。人们应当能够安心地说“我不理解这个人工智能”，领导者也应坦诚直言，因为“清晰比控制更重要”。
建立治理框架：涵盖合规、透明度、可审计性和内部问责，并将政策与获批工具配套，例如安全且经过审查的内部人工智能助手。
要求供应商提供透明信息和实际成效：坚持要求供应商详细说明工具能力、训练数据和运营局限，并重点关注已证明能够解决实际运营难题的方案。
鼓励试验：为员工提供尝试人工智能的时间，不要因错误而惩罚他们；将未达预期的工具视为改进机会。同行案例也有帮助：40% 的受访者表示，经过验证的应用案例和成功经验能增强他们扩大应用的信心。
试点已经在进行。阻碍规模化的因素与其说是技术，不如说是相关政策、培训和信任。因此，《超越炒作》将海事行业应用人工智能视为治理、文化和沟通方面的挑战。
《超越炒作》调查是如何开展的？
《超越炒作》基于 130 份调查答卷，以及对海事行业多位人士的深入访谈。报告由 Fiona Macdonald 撰写，Thetius 与 Marcura 合作完成；Marcura 最初在尽管热情高涨，海事公司仍难以扩大人工智能应用一文中分享了主要调查结果。本摘要由 Marcura 编写。本页面中的受访者比例均来自 2025 年调查；有关应用进程的时间数据、引述和案例则来自报告分析与访谈。
行业：36% 来自科技公司，28% 来自岸基航运公司，15% 来自海事咨询公司，8% 来自海上航运公司，10% 来自其他领域；受访者中也包括船级社人员。
资历：34% 为高管或执行领导层，29% 为高级管理人员，19% 为专家或专业人士，13% 为中层管理人员，5% 为一线或运营人员。
总部所在地：69% 位于欧洲，14% 位于亚洲，8% 位于北美；其余位于澳大利亚、中东和南美洲。
如何解读这些数据：从上述数据来看，样本中的科技公司、高级管理人员和欧洲机构占比较高。除非特别说明，百分比均指受访者占比；33% 的实际运营应用比例指正在尝试的受访者中的占比。报告未公布调研日期，也未完整列出每个问题的统计结果；对各部门的看法以定性结果呈现，并未按职务、地区或公司规模细分。部分受访者以匿名方式引述。
后续开展的另一项独立研究：本页面仅介绍 2025 年调查；Thetius 与 Marcura 在 2026 年开展的研究见Thetius 与 Marcura 2026 年海事人工智能研究。
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