0 引　言

随着新型作战系统^[1]与信息技术的进一步融合创新发展，云计算、大数据、人工智能等技术极大地促进了舰船领域的技术革新。舰船信息基础设施^[2]正处于向数字化、智能化转型的关键阶段，其运维工作面临着新的挑战。

与商用信息基础设施^{[3 − 7]}相比，舰船信息基础设施的设备种类更多、耦合关系更为复杂、可靠性要求更高，受复杂海洋环境影响，舰船信息基础设施在运行过程中更容易发生故障，作为承载各类舰船信息系统的基础设施和服务平台，舰船信息基础设施一旦出现问题将极大地影响舰船各类任务的正常完成。

目前舰船信息基础设施传统运维体系仍停留在事后维修的技术水平，存在“系统变化感知滞后”、“未来故障无法预测”、“维修反应慢成本高”等运维痛点，无法满足现代舰船信息基础设施日益增长的智能化运维需求^{[8 − 11]}。

本文回顾运维技术的发展历程，面向舰船领域梳理信息基础设施运维应用现状，结合舰船信息基础设施运维特点，探索新一代舰船信息基础设施智能运维的内涵、架构和实现方法，本文研究成果有助于推动舰船信息基础设施运维的数字化、智能化发展进程，提升作战系统和专业应用的效能，提高舰船的战斗力。

1 运维技术发展历史及现状

运维（Operation and Maintenance）包括“运行”和“维修/维护”2个层面的含义^[12]。“运行”即装备相关组成设备间能够按照既定任务分工与工作流程有序运转，以达到和实现其功能目标。“维修/维护”是指保持、恢复装备完好技术状态和改善、提高装备性能，以便遂行作战、训练、执勤和其他任务而采取的技术性措施及组织实施的相应活动的统称。

1.1 运维技术发展历程

运维技术发展历程大致经历了4个阶段：手工运维阶段，流程化、标准化运维阶段，平台化、自动化运维阶段和智能运维阶段^[5]，如图1所示。

1）手工运维阶段

在20世纪60−70年代，计算机技术开始广泛应用，此时信息系统主要依赖于大型机和批处理方式。由于处于信息化发展初期，运维对象较为单一、简单，此阶段运维以人工运维为主，运维依赖于个人的知识、技术和经验。

2）流程化、标准化运维阶段

在20世纪80−90年代，随着个人计算机的普及、局域网的建立，信息系统的规模、数量和应用范围不断扩大。运维对象不再局限于独立计算机的运维，网络管理运维技术开始出现，传统基于人工的运维模式难以继续，企业/用户开始形成流程化、标准化的运维方法、工具，此阶段运维以半自动运维为主，运维工作仍然依靠人工现场巡检、手工记录等手段。

3）平台化、自动化运维阶段

进入21世纪，随着互联网的普及和发展，以服务器为核心的互联网数据中心（Internet Data Center，IDC）成为构建各类信息系统的主流解决方案，此阶段运维的范畴大大增加，运维对象扩展到数据中心相关设备（如电源、空调、摄像头等）的运维^[4]，并出现了数据中心基础设施管理（Data Center Infrastructure Management，DCIM）的概念^[5]。此阶段自动化运维技术基本成熟，并孵化出各类DCIM平台/工具。

4）智能运维阶段

随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，信息系统开始进入智能化时代，私有IDC建设向共有IDC建设转变，IDC规模越来越大，信息系统的架构与传统架构也有很大区别，多种多样的软件服务成为信息系统的重要组成部分，此阶段运维的范畴由以硬件运维为主转向以软、硬件运维并重，并逐渐形成设施、平台、体系、服务为核心要求的全方位运维体系。运维技术方面，利用物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术^{[13 − 15]}，将人、技术、流程、数据等各要素有机融合，实现信息系统的智能化运维。

经过几十年的发展，运维技术由最初的人工运维，发展到自动化运维，再到智能化运维，产生了深厚的技术沉淀，催生了不同的运维理论、技术和方法。从故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）^[16]技术到XOPS^[17]，如DevOps、AIOps、DataOps、MLOps、CloudOps、BizDevOps等运维体系，随着运维对象的丰富和不断扩展，运维也在向多元化创新发展。

1.2 舰船信息基础设施运维现状

在国外，为了对舰船设备进行全面、有效的监控，及时发现设备故障，降低舰船维修成本，美海军于1995年引入了水面舰船综合状态评估系统（ICAS）^[18]，ICAS可接入岸上美国海军维护数据库，实现海上舰艇与岸上基地系统之间的数据联动；近年来，美海军推出了舰船企业级远程监控（ERM）系统，通过利用一系列信息化、数字化、智能化技术增强对舰船机舱运维的反馈。2018年2月，通用电气与美海军海上运输司令部合作，为关键船用设备建立数学孪生Predix平台，将来自物理设备的实时数据与来自虚拟模型的模拟数据进行比较、检测差异，从而发现设备性能下降导致潜在的故障^[19]。2022年3月，美海军提出CBM Plus计划，计划将最新的人工智能、机器学习、数据分析等技术成果用于处理传感器收集的信息，实现舰船的预测性维护^[20]。

国内舰船领域在此方面的研究起步较晚，但近些年发展迅速。李凯等^[21]提出数字化舰船的总体框架，基于数字孪生技术，探索在产品设计、辅助决策、健康管理等应用方向的设想；高东林等^[22]结合系统工程理论，在传统PHM概念基础上提出舰载电子设备健康管理系统的本质、目标和体系；许萌萌等^[23]针对舰船机舱运维的智能化需求，开发船岸一体化机舱智能运维系统；张侨禹等^[24]为提高舰船动力设备的可靠性、降低维护成本，研究基于数字孪生的舰船动力系统智能运维技术及实现方法。

2 舰船信息基础设施运维特点

在海上网络信息体系和作战系统新架构的驱动下，舰船信息基础设施的使用也呈现出新的特点^{[25 − 26]}。

1）设备种类多样性

新一代作战系统将进一步实现专业应用与基础设施的分离^[27]。舰船信息基础设施也将进一步整合各应用系统中的计算、存储、网络、显控等信息资源，形成囊括计算存储类设备、网络交换类设备、人机交互类设备、边缘处理类设备的全种类装备型谱^[2]。此外，由于装备大多采用竞优研制模式，因此相关供应商名录中，每个同类产品都有多于1家的生产厂商。多样化的设备，需要有统一的运维标准，使得不同型号产品、不同厂家的同类产品，都能纳入运维体系。

2）健康管理智能性

舰船信息基础设施在设计、试验和制造的过程中，产生了大量的设计数据、试验数据和制造数据。但是传统的运维过程，仅是基于设备的运行状态开展监测和管理，并且模型是已经训练好的固化模型，不能根据运行产生的数据开展进化性的学习。随着日益增长的数字化、智能化需求，亟需充分利用系统和设备的全生命周期数据，结合作战系统等任务需求，开展基于历史数据和运行数据的设备状态预测，实现设备视情维修；亟需利用设备历史数据，以及不同系统、设备、软件之间的关联关系，构建多层故障的关联模型，精确定位设备故障位置。

3）运维操作易用性

舰船信息基础设施囊括计算机、通信网络、存储、信息安全等诸多专业，对于运维人员具有一定的难度，因此需要考虑日常使用、预测检修、现场维护等场景中，人机交互的方式和内容，以降低对人员专业的依赖^[26]。在日常使用中，通过运维工具，实现一键开关机、系统状态大屏监控等基本功能；在预测检修中，需要明确设备现有状态、备品备件状态和检修策略；在故障维修时，需要能够快速定位故障位置，并进行故障隔离和业务迁移，在维修现场，能够支撑基于增强现实（AR）的运维方式。

4）设备保障迭代性

舰船信息基础设施保障是指按照全寿期装备保障要求进行统筹策划，结合舰船使命任务定位及业务需求，按照“六性”设计要求开展装备保障性设计分析、试验与评估、后评价与迭代升级等工作。随着大批新型舰船陆续服役，舰船信息基础设施装备的数量、复杂程度及技术难度均大大提升^[28]。按照传统的装备保障模式难以满足信息基础装备快速应用演进的需要，需要不断积累型号装备资源配置、结构及指标数据、实时运维数据、设备健康状态数据等，支撑开展舰船信息基础设施装备的不断优化、迭代、升级。

3 舰船信息基础设施智能运维内涵及架构 3.1 舰船信息基础设施智能运维内涵

依据舰船信息基础设施使用特点，提出舰船信息基础设施智能运维概念：舰船信息基础设施智能运维是对舰船信息基础设施装备的全生命周期运营与维护，主要包含3个方面内涵：其管理范畴涵盖电源、制冷、机房、安全等舰船信息基础设施运行环境，计算存储设备、网络交换设备、人机交互设备、边缘处理设备等信息设施，及运行于信息设施中的IaaS层服务、IaaS层服务、SaaS层服务等信息服务；其设计与实现基于传感器、大数据、人工智能等新一代信息技术手段；具备资源管理与控制、状态评估与预测、故障诊断与预测、维修保障与培训等功能，其交互关系如图2所示。

3.2 舰船信息基础设施智能运维架构

1）功能架构

舰船信息基础设施智能运维具备资产管理、统一监控、健康管理、运维管理4大功能，对下通过南向接口服务统一接入各类基础设施、IT设施、IT服务，对上为舰船各类应用、人员等用户提供北向接口服务、远程通知服务及多模态GUI等开放服务，舰船信息基础设施智能运维功能架构如图3所示。

2）数据架构

基于舰船信息基础设施数据源种类多、架构异构的特点，建立元数据管理相关标准规范，通过对数据源中各类数据进行汇集、抽象形成数据仓库，结合对全局数据的分析、处理，为状态监控、故障诊断等应用需求提供支持。同时基于建立标准、规范的数据体系目录，不断积累型号装备资源资产数据、实时运维数据、设备健康状态数据等，可有效支撑实现装备的优化迭代升级，舰载舰船信息基础设施智能运维数据架构如图4所示。

3）技术架构

舰船信息基础设施运维技术架构主要由感知层、基础设施层、专有服务层和应用层等构成，各层之间通过接口/协议进行数据通信，舰船信息基础设施智能运维技术架构如图5所示。

4 舰船信息基础设施智能运维关键技术

依据舰船信息基础设施智能运维技术架构，舰船信息基础设施智能运维的关键技术包括多维多域信息感知与控制技术、高可信高仿真模型融合技术、智能化健康管理技术以及多模态人机交互技术。

1）多维多域信息感知与控制技术

舰船信息基础设施中设备规模大、种类多、结构复杂，采集到的数据规模庞大、层次鲜明、格式与结构多样。在物理设备层面需要考虑由传感器、BMC、IoT等技术采集各类设备的设备告警数据、设备性能数据、配置数据和事件数据等；在IaaS层和PaaS层，需要接入到云平台、容器服务、大数据等服务，获取服务配置信息、运行信息和告警信息。因此，面对舰船信息基础设施物理装备的特点，构建实时精细物联感知控制体系，标准化、归一化运维指标体系，实现多维多域信息感知与控制，是需要攻克的一项关键技术。

2）高可信、高仿真模型融合技术

舰船信息基础设施设备种类多、接口多、层次复杂，面对不同型号舰船、不同作战场景对于舰船信息基础设施差异化运维要求，需要考虑不同层级数据的快速集成，构建可扩展的数字运维模型以满足不同业务的运维需求。数字模型在运维使用期间，能够反馈设备全生命周期数据，并通过对舰船信息基础设施物理的监控、仿真、预测和优化，达到实际物理设备与数字设备之间的迭代演进，提高运维效率。因此，研究高可信、高仿真模型融合技术，是需要攻克的关键技术之一。

3）智能化健康管理技术

舰船信息基础设施对系统的安全性、稳定性要求较高，对设备故障的容忍度较低，尤其是在多层级多种类设备共同协作完成功能的情况下，单一设备的故障将会导致整体功能的失效，这将导致增加判断成本，延误战机等严重的不良后果。舰船信息基础设施需要基于其服务多层级的特点，面对突发性故障，能够抑制无效的故障告警，通过人工智能技术设计舰船信息基础设施设备故障传导模型，快速定位故障位置，为设备维修提供有力支撑。因此，智能化健康管理技术是需要攻克的关键技术之一。

4）多模态人机交互技术

随着信息技术的发展，运维内涵越发丰富、运维规模越发巨大，运维系统也越发复杂，人与运维系统的交互需要进行变革，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术的发展，多维度、全感官、沉浸式的人机交互新形态有望成为现实。数字孪生、平行系统、元宇宙等新概念的出现，也为未来运维系统的发展提供有益参考。在新一代运维系统中，通过强大的计算能力、沉浸式的虚拟技术、精准的数字模拟，提供了理解和发现现实复杂系统运行行为、状态和规律的全新思维方式，为规模更为庞大和复杂的信息系统运维提供强大的助力。

5 结　语

随着云计算、人工智能、数字孪生等技术的不断发展应用，新的信息技术必将推动舰船信息基础设施运维模式的进一步革新。本文总结了运维技术的发展历程，调研了国内外舰船信息基础设施运维技术应用与发展现状，通过分析舰船信息基础设施运维特点，提出了舰船信息基础设施智能运维的内涵，并进一步探索了舰船信息基础设施智能运维的功能架构、数据架构、技术架构，以及智能运维实施过程中所需要突破的关键技术。期望能够作为未来舰船信息基础设施智能运维的一种参考范式，促进舰船信息基础设施运维的数智化转型。