AI 会取代船舶大副和驾驶员吗?导航走向智能,但驾驶台依然需要船员

只有12%的靠泊和货物作业期间的船员监督工作可以自动化。如果你是一名站在驾驶台翼板上、在集装箱船以仅剩数米余量靠泊时向甲板船员发出指令的大副，这个数字大概不会让你感到意外。

真正可能让你感到意外的，是你其他工作有多少已由AI在处理——以及为什么这对你的职业生涯实际上是个好消息。

三项任务，三种不同的未来

截至2025年，船舶、小艇和驳船的大副整体AI暴露率为25%，自动化风险仅为14%。[事实] 这稳固地处于低暴露类别。但平均值掩盖了任务之间的明显分化——在根据AI头条做出任何职业决策之前，你应当理解这一分化。

维护船舶安全和法规合规日志以55%的自动化率领先。[事实] ISM规则文档、港口国控制检查表、MARPOL排放记录、压载水管理记录、垃圾管理计划、船员证书追踪——所有这些文书工作日益数字化和自动填写。合规管理软件能够标记即将到期的证书、根据港口要求生成进港前检查表、从传感器数据自动生成正午报告，并生成以前需要花费大副数小时才能完成的审计就绪文档。ABS Wavesight、DNV Veracity和Inmarsat旗下Fleet Data平台等公司，已将这类工作大幅推向自动化。

监控导航仪器和海图的自动化率为45%。[事实] 电子海图显示与信息系统已能叠加实时AIS数据、航线优化建议、龙骨余量计算和预测潮流。AI增强的ECDIS平台能够建议最优航向调整、预测交通冲突、提醒值班官员注意发展中的天气情况，并集成卫星图像用于极区冰区航行。古野、瓦锡兰和斯佩里海事的工具已将航行瞭望从主动计算转变为主动监督。

靠泊和货物作业期间的船员监督维持在仅12%。[事实] 这是大副工作中不可简约的人文核心。船舶靠泊是涉及拖轮、缆绳手、引航员、船长和甲板船员的协调工作——他们在瞬息万变的条件下通过无线电、手势和呼喊进行沟通。风向骤变、流向偏转、首侧推失灵、缆绳手滑倒、拖轮船长误读船长意图——大副要实时适应目前任何自动化系统都无法管理的变量。

实体世界的优势

理论暴露率（2025年为44%）与观察到的实际暴露率（10%）之间的差距，是我们追踪的数据中最大的之一。[事实] 这意味着：理论上已存在相当多的AI能力，但实际在运营船舶上的部署极为有限。船舶是保守的环境，经过验证的可靠性比尖端技术更重要；法规框架要求驾驶台上的值班官员持有特定的资质证书、经过瞭望培训并保持持续的专业发展。

《海员培训、发证和值班标准国际公约》（STCW）规定了驾驶台值班所需的合格官员。目前没有任何AI系统获得STCW认证，国际海事组织才刚刚开始讨论海上自主水面船舶的监管框架。无人驾驶或减员船舶的全面监管批准还需要数年，甚至数十年。IMO的MASS监管范围审查已确定，在真正的自主远洋船舶能够从事商业运营之前，需要修订数百个公约和修正案。

规模缩减但仍稳定的领域

美国劳工统计局预测到2034年就业变化为-3%，目前约有32,400名大副受雇，中位薪资为83,640美元。[事实] 这种温和的下降反映的是船队效率提升和船舶整合，而非AI取代。更少但更大的船舶意味着每吨货物所需的官员相对减少，但受雇者面临的自动化威胁并不迫切。持有特定批注的大副——油轮责任人、动力定位证书、极地规则培训——的薪酬溢价在近年来实际上有所扩大，因为全球合格官员的供给趋紧。

到2028年，整体暴露率预计将达到37%，自动化风险为23%。[估计] 理论上限为56%。[估计] 即便按最激进的估计，大副职责的近一半仍牢固处于人类领域。

自主船舶炒作遗漏的内容

你可能读过关于自主航运试验的报道。在挪威海岸运送化肥的Yara Birkeland、五月花号自主船的跨大西洋尝试、日本和新加坡的各种港口接驳船概念，以及赫尔辛基Suomenlinna II渡轮的持续工作。这些故事极少提到的是：这些都是在固定短途航线上、受控环境中运营的专门建造船舶。为全球每条航线、每种海况、每类货物提供服务的一个32,400人的职业，不会被仅在挪威峡湾中验证的技术所取代。

经济账也不支持替代的逻辑。远洋散货船上甲板官员的总薪酬成本大约占船舶日常运营支出的5-8%。即使完全消除这一成本，也不会改变船舶运营的基本经济格局——该格局由燃油、资本回收和港口费用主导。在可预见的未来，认证、配备并为自主船舶投保的资本成本，远超这些潜在的船员成本节省。

大副的角色在演变，而非消失。更多时间用于解读智能导航系统，更少时间手动标绘位置。更多时间分析设备性能数据，更少时间手工编写合规报告。工具在进步，驾驶台需要合格官员这一点没有改变。

2028年的一次值班

设想一名二副在2028年驾驶一艘好望角型散货船横渡印度洋时值晚上8点到12点的班。综合驾驶台系统显示一切——AIS目标、天气预测、预计航迹、主机性能、压载状态，以及AI生成的建议：偏转3度以绕过一个迫近的低压系统，优化油耗。

二副审查这个建议，对照自己对船舶在预测条件下表现的评估进行核查（AI不完全掌握这些——它是用不包含这艘特定船在某些浪向时严重横摇倾向的船队数据训练的），然后做出判断。他偏转5度而非3度，以略高的油耗换取船员舒适和减少货物绑扎的压力。他记录了这一偏差，AI记录了覆盖操作，值班继续。这种情境判断——将算法输入与船舶特定操作知识相结合——就是驾驶台瞭望的未来形态。

保险和保赔协会的视角

自主航运讨论中极少涉及的一个因素，是海上保险和保赔协会在减缓自动化部署方面的作用。保赔协会承保船员伤亡、货物损失、污染事故和碰撞损失的责任。其承保模型建立在涉及有人船舶的数十年理赔数据之上。这些协会已明确表态：完全自主船舶在积累多船年安全运营理赔数据之前，将面临大幅上涨的保费——而在船舶获得保险之前又无法生成这些数据，由此形成循环壁垒。只要保赔保费继续由协会而非商业保险公司定价为主，通往自主远洋运营的道路就要经历数十年的试运营和监管调整。

对大副而言，这意味着海事风险转移的制度基础设施，从功能上保证了至少到2040年对合格官员的需求。在这一稳固基础上建立职业生涯的大副，可以满怀信心地规划前途。

对现任和有志大副的职业建议

熟悉电子导航系统和预测性维护平台。追求高级认证——动力定位、油轮专业化、冰区航行、船舶操纵批注。这些专业化方向薪酬更高，距离自动化最远。尽可能快地通过合法海上资历积累，将职业轨迹引向船长职位，因为船长角色比大副更具AI抗性。

培养对现代船舶运营数据侧的驾驭能力。2026-2030年上线的综合驾驶台系统产生海量船舶性能数据，能够解读这些数据、在事故发生前识别异常并向岸基管理层传达发现的官员，将被晋升为船长和岸基船舶监督。从大副到资深船队管理的晋升路径日益经过数据素养而非单纯的船舶操纵技能，尽管船舶操纵仍是工作不可简约的核心。

还可以考虑现代航运中日益重要的网络-物理安全角色。船舶现在广泛联网，驾驶台官员往往是检测AIS信号欺骗、GPS干扰或导航数据被攻击的第一道防线。在网络安全意识、导航系统完整性验证和应急响应程序方面有所积累的大副，将为自己定位于船队网络安全管理的岸基职位——这是一个合格人才极度匮乏的扩张领域。

将AI导航辅助视为提升自身判断力的工具而非使技能变得无关紧要的威胁的大副，将发现这个职业一如既往地充实有益。还是需要有人站在那块驾驶台翼板上把船靠妥。那个人就是你。

查看船舶、小艇和驳船大副的详细自动化数据

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_基于Anthropic 2026年经济影响研究和美国劳工统计局2024-2034年职业预测数据的AI辅助分析。_

更新历史

• 2026-05-18：扩展分析，新增STCW监管背景、MASS审查进展、自主船舶经济逻辑，以及展示人机覆盖操作模式的2028年值班场景。
• 2026-04-04：首次发布，包含2025年自动化指标和美国劳工统计局2024-2034年预测。