0 引　言

航海模拟器作为集成虚拟现实、动力学建模和智能交互的一体化平台，被广泛用于海事教育训练并需满足（International Convention on Standards of Training, Certification and Watchkeeping for Seafarers，1978 (as amended)，STCW）对逼真度与评估目标的规范化要求^{[1 − 4]}，在应用层面，模拟器不仅可以支撑船员培训与操纵/通航风险评估，还作为智能航行与自主控制算法的实验与验证试床^{[5 − 12]}。

船舶运动学建模方法也由传统的机理模型（如整体型、分离型、响应型）逐渐向基于机器学习的黑箱建模和物理-数据融合的灰箱建模转变，极大地丰富了模型体系，提升了建模的适应性和仿真效果^{[13 − 20]}。这些方法在理论完整性和物理可解释性方面具有明显优势，但在处理高度非线性动力学、保证实时计算效率以及解决六自由度运动耦合等方面仍然存在不足。同时，尺度效应与高质量实验/实船数据的获取困难，也限制了数值仿真结果向实船应用的可靠性和推广性。

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，尤其是机器学习和强化学习，逐渐成为船舶建模的重要补充手段。与传统方法相比，AI在复杂非线性建模、大规模数据处理以及模型自适应性方面表现更为突出，能够提升建模精度和适用性。然而，AI方法往往依赖数据质量与数量，且物理可解释性不足，这在一定程度上制约了其独立应用的可靠性。

未来的发展趋势是将AI与传统方法有机结合，并辅以数字孪生和多源数据融合技术，以兼顾物理可解释性与建模精度，提升模型的鲁棒性和实时性。这种融合方法有望推动船舶运动学建模和航海模拟器向更加智能化与数字化的方向快速发展。

1 关键技术研究与产品现状

现代航海模拟器作为集成化船舶航行训练系统，通常由多个功能模块协同构成，包括船舶运动学建模、海洋环境模拟、视景呈现、硬件交互、运动反馈和主控评估等。其中，船舶运动学建模是实现高保真模拟的核心环节，也是传统物理方法与人工智能方法深度交汇的关键。该模块基于六自由度方程实时求解船舶在风、浪、流等复杂环境条件下的动态响应，为训练提供精确的运动信息。

早期的建模方法主要依赖机理建模，如整体型数学模型（Abkowitz模型）、响应型模型（Nomoto模型）以及分离型数学模型（日本JTTC提出的Mathematical Modeling Group，MMG模型）。这些方法基于流体力学和系统动力学原理，对船体、螺旋桨和舵的水动力进行物理分解或整体处理，具有良好的物理可解释性和理论完整性。然而，它们在处理强非线性、复杂海况以及多自由度耦合时表现有限，且实时性不足。

随着高性能计算的发展，研究人员逐渐采用数值模拟方法（如“Computational Fluid Dynamics，CFD）对风、浪、流等多环境因素下的船舶水动力进行分析，并基于六自由度方程建立高精度仿真模型。这类方法提升了建模精度，但计算代价极高，难以直接应用于实时航海模拟器。

进入21世纪，人工智能方法逐步应用于船舶运动学建模。研究者利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、神经网络（Neural Network，NN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等算法，在非线性建模和复杂环境预测方面取得突破。这些 黑箱或灰箱模型能够在大规模数据和强噪声环境下展现出优于传统方法的建模精度和泛化能力，尤其适合智能航行决策和自动驾驶仿真。然而，其主要不足在于对训练数据依赖度高，且缺乏物理可解释性，在极端工况下可能存在不确定性。

总体来看，船舶运动学建模经历了从物理机理到数值方法，再到数据驱动智能建模的演进过程。传统方法保证了物理一致性和可解释性，AI方法在精度和适应性上更具潜力，二者各有优势与局限。未来趋势在于融合物理建模与AI技术，通过数字孪生、多源数据融合与机器学习的结合，实现高精度、实时性与可靠性的统一，加速航海模拟器和智能航行系统的智能化与数字化发展。

1.1 运动学建模方式

将船舶运动建模方法分为传统建模方法和基于人工智能建模方法（见表1），船舶运动建模是航海模拟器中最核心的计算模块之一，其主要任务是实时求解船舶在六自由度空间中的动力学响应，用于支撑操纵训练、自动控制以及多船交互仿真等功能。根据建模方式的不同，船舶运动数学模型主要可分为整体型模型、分离型模型、响应型模型、以及近年来逐步发展起来的数据驱动模型（黑箱模型）与混合建模（灰箱模型）。

1.1.1 传统物理模型

船舶运动数学模型作为船舶运动仿真与控制的基石与核心，其重要性不言而喻。而在众多基于机理建模所构建的船舶运动数学模型中，最具典型代表意义的当属整体型数学模型，MMG分离型数学模型以及响应数学模型，它们在船舶运动研究方面发挥着关键作用，为船舶运动的精准描述、分析与预测提供了坚实的理论支撑。

为了将船舶运动状态描述的更清晰，图1中建立了2个坐标系，分别是惯性坐标系$ O_{0}^{}-{X}_{0}{Y}_{0}{Z}_{0} $和随体坐标系$ o-xyz $，均为右手坐标系；其中$ u、v、r $分别代表了船体的纵荡速度、横荡速度以及艏摇角速度。惯性坐标系是将船舶初始航向设为$ {O}_{0}-{X}_{0} $轴的正方向，将垂直向下的方向设为$ {o}_{0}-{z}_{0} $轴的正方向；随体坐标系将$ o-x $轴指向船首，$ o-y $轴指向右舷，$ o-z $轴以垂直向下为正。

基于图1的坐标系，船舶在静水中操纵运动方程的表达式为:

$ \left\{\begin{aligned} &m(\dot{u}-vr-{x}_{G}{r}^{2})=X，\\ &m(\dot{v}+ur+{x}_{G}\dot{r})=Y，\\ &{I}_{G}\dot{r}+m{x}_{G}(\dot{v}+ur)=N。\end{aligned}\right. $

(1)

式中：$ m $为船体质量；$ {x}_{{G}} $为船体重心纵向坐标；$ {I}_{{G}} $为转动惯量；$ \dot{u} $、$ \dot{r} $、$ \dot{v} $为$ u、r、v $分别对时间的倒数，$ X、Y、N $分别为船体所受到的纵向、横向和转艏力矩。操纵运动学机理模型可以分为整体，离散和响应型。整体型是由Abkowitz^{[21 − 22]}和Norribin^[23]为代表提出的；整体型将船体、舵和螺旋桨看作一个整体，并将船体、舵和螺旋桨所受到的流体动力看成一个流场特性、船体特性、船舶运动状态和船舶操纵要素的多元函数，并在直航运动状态附近对该函数进行三阶泰勒展开，把水动力作为各状态变量及其耦合项的泰勒级数之和，并基于敏感性等方法忽略部分展开式，详见下式：

$ {\left\{\begin{aligned} &X={X}_{0}+{X}_{u}\Delta u+{X}_{uu}(\Delta u)^{3}++{X}_{\dot{u}}\dot{u}+{X}_{v}v+{X}_{vv}{v}^{2}+{X}_{vvv}{v}^{3}+\\ &{X}_{r}r+{X}_{rr}{r}^{2}+{X}_{rrr}{r}^{3}+{X}_{\delta }\delta +{X}_{\delta \delta }{\delta }^{2}+{X}_{\delta \delta \delta }{\delta }^{3}+{X}_{vr}vr+\\ &{X}_{v\delta }v\delta +{X}_{r\delta }r\delta ，\\ &Y={Y}_{0}+{Y}_{v}v+{Y}_{vv}{v}^{2}+{Y}_{vvv}{v}^{3}+{Y}_{\dot{v}}\dot{v}+{Y}_{r}r+{Y}_{rr}{r}^{2}+{Y}_{rrr}{r}^{3}+{Y}_{\dot{r}}\dot{r}+\\ &{Y}_{vrr}v{r}^{2}+{Y}_{vvv}{v}^{2}r+{Y}_{\delta }\delta +{Y}_{\delta \delta }{\delta }^{2}+{Y}_{\delta \delta \delta }{\delta }^{3}+{Y}_{u\delta }\Delta u\delta +\\ &{Y}_{u\delta \delta }\Delta u{\delta }^{2}+{Y}_{vu\delta \delta }v{\delta }^{2}+{Y}_{r\delta \delta }r{\delta }^{2}+{Y}_{rr\delta }{r}^{2}\delta ，\\ &N={N}_{0}+{N}_{v}v+{N}_{vv}{v}^{2}+{N}_{vvv}{v}^{3}+{N}_{\dot{v}}\dot{v}+{N}_{r}r+{N}_{rr}{r}^{2}+{N}_{rrr}{r}^{3}+\\ &{N}_{\dot{r}}\dot{r}+{N}_{vrr}v{r}^{2}+{N}_{vvr}{v}^{2}r+{N}_{\delta }\delta +{N}_{\delta \delta }{\delta }^{2}+{N}_{\delta \delta \delta }{\delta }^{3}、+\\ &{N}_{u\delta }\Delta u\delta +{N}_{v\delta \delta }v{\delta }^{2}+{N}_{vv\delta }{v}^{2}\delta +{N}_{r\delta \delta }r{\delta }^{2}+{N}_{rr\delta }{r}^{2}\delta 。\end{aligned}\right. }$

(2)

其中，$ {{X}}_{0}{、{Y}}_{0}、{{N}}_{0} $分别表示平衡状态下船体所受的纵向力、横向力和艏摇力矩；{Xᵢ}、{Yᵢ}和{Nᵢ}分别为各方程中的水动力导数。

Abkowitz模型的特点是具有较高的精度，但是模型中的参数过多导致模型过于复杂，并且有些参数无法分辨，物理意义有限。

分离型数学模型（MMG模型）^{[24 − 27]}由日本船舶操纵数学模型研究小组（JTTC,1976）基于整体性数学框架，构建了一种分离式模型，将船体、桨叶与舵面性能解耦分析，分别量化三者间的流体动力及其耦合干扰，并优化了各分力的数学描述。图2给出了作用在船舶上的力系示意图。该模型将船舶总水动力分解为船体、螺旋桨和舵三部分作用及其相互作用项之和。

对应的运动方程为三自由度（Three-Degree-of-Freedom，3-DoF）非线性动力学方程如纵向和侧向动力计算式为：

$ X={X}_{H}+{X}_{P}+{X}_{R}+..... 。$

(3)

横向动力计算式为：

$ Y={Y}_{H}+{Y}_{R}+....。$

(4)

偏航力矩计算式为：

$ N={N}_{H}+{N}_{R}+.... 。$

(5)

式中：下标H、P、R分别为船体、螺旋桨、舵，模型采用准静态假设和非线性水动力系数，多数系数需通过静态模型试验获得。优势在于物理意义清晰，各部分贡献可分别实验测量，便于归一化系数提取；在多种航速和舵偏角范围内，MMG模型能较准确地描述船舶运动特性。劣势是模型较复杂，需要大量试验数据确定系数，计算量大；同属物理模型，其精度受限于线性近似假设，常假设平静海况、可忽略波浪等高阶扰动。典型用于全尺寸船舶或模型的操纵模拟，如船舶首浪响应、自动驾驶仿真等，尤其适合中到大型货轮或油船等具有单螺旋桨和单舵的舰型。在剧烈横摇或极端波浪中，可扩展到六自由度形式以提高精度。凭借其高模块化程度和明确的物理意义，MMG模型已成为船舶操纵性研究的主流方法之一。

响应型数学模型由野本谦作（1956）基于控制理论提出，包括一阶或二阶传递函数模型Nomoto模型^{[28 − 29]}，Nomoto模型是一种经典的线性化简化模型，用于描述船舶偏航（航向）动态响应。常用的一阶模型形式为：

$ T\dot{r}+r=K\delta 。$

(6)

式中：$ r $为偏航角速度；$ \delta $为舵偏角；$ K $、$ T $分别为常数增益和时间常数（因此也称为K–T模型）；二阶Nomoto模型则扩展为：

$ {T}_{1}{T}_{2}\ddot{r}+({T}_{1}+{T}_{2})\dot{r}+r=K(\delta +{\delta }_{r}+{T}_{3}\dot{\delta })。$

(7)

用于拟合更复杂的动态特性。该模型结构极其简单，一般直接从之字型操纵试验（Kempf 's Zig-Zag Test）等数据中通过曲线拟合得到参数。Nomoto模型优势在于参数极少，辨识简单，结果物理意义清晰，可用于航向控制器设计和快速响应预测；其一阶模型能较好预测小舵角下船首偏航倾向。劣势是不含高阶非线性项，无法描述大舵角、横摇耦合或高速度下的复杂响应，对海况或船型变化敏感。因此Nomoto模型多用于近似初步分析、小船或正常航速下的航向响应仿真，对粗略航向控制与规划有用，但在精确操纵仿真中需配合更高阶或非线性模型使用。整体型模型和响应型模型结构较为简洁，模型推导基于线性或弱非线性假设，参数辨识通常采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）、最小二乘法（Least Squares，LS）等传统方法。

1.1.2 纯数据驱动模型

与传统方法不同，黑箱建模方法完全基于输入-输出数据的映射关系构建模型，典型代表包括神经网络（如LSTM）、支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）、回声状态网络（Echo State Network，ESN）等。这类方法在无须显式物理结构的前提下，可以较好地拟合复杂非线性系统特征，适用于数据量充足、系统结构难以解析或高度非线性的问题，如船舶短期航迹预测、自主航行轨迹规划等。

船舶在真实海洋中航行时，其运动与波浪、海流、风载等环境扰动紧密耦合，机理复杂且难以用解析形式完整刻画。传统机理模型往往依赖准定常假设，忽略水体“记忆性”−即船体历史运动对当前受力的持续影响；当船舶摇荡显著时，这种假设的误差迅速放大，导致模型在实海域的适用性骤降。为弥补机理模型的不足，研究者们通常在循环水槽或湖上开展受控试验，以水动力参数辨识的方式“校准”机理模型，但这类试验数据一旦迁移到噪声更强、扰动更复杂的真实海况，预报精度便急剧下降。

近年来，以随机森林、支持向量回归、神经网络为代表的黑箱模型凭借卓越的非线性拟合能力，成为船舶操纵运动建模的新焦点。黑箱模型无需刻画系统内部物理细节，仅需充足数据即可在输入-输出之间建立高精度映射。Lou等^[30]基于深度循环神经网络（Recurreut Neural Network，RNN）对实海域环境下船舶操纵运动进行建模时，将船舶首向的三角函数值作为部分输入特征，能够有效捕捉在海流作用下回转运动所表现出的横漂现象。然而，RNN在处理长序列时易出现梯度消失或爆炸，其变体LSTM通过门控机制缓解了这一问题，被广泛用于船舶运动预报。实验表明，输入序列并非越长越好：Wang等^[31]发现5个历史步长的LSTM模型在预报精度上优于1步或100步的配置。目前，序列长度的选取仍依赖经验枚举；Liu等^[32]提出基于自相关函数的最优长度估计方法，为自动化选择提供了新思路。

LSTM的信息传递呈指数衰减，难以刻画船舶“延时响应”特性——早期操纵动作对后期运动仍可能产生显著影响。注意力机制（Attention）通过位置编码与可学习的权重分配，为时间步赋予非单调的重要性，从而更灵活地捕捉长距依赖。Dong等^[33]将Attention引入实海域回转试验，验证了其在长序列建模上的优势；后续研究进一步把Attention与LSTM、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结合，挖掘运动序列的时空耦合特征。此外，Attention也被用于频域加权：Zhang^[34]等对不同频率的运动分量赋予自适应权重，实现了六自由度运动的高精度预测。

1.1.3 混合建模模型

黑箱模型虽具强大拟合能力，却因“不可解释”与“缺乏先验知识”而在泛化与稳定性上逊色于机理模型。为兼顾精度与可解释性，“灰箱建模”应运而生−在已知物理框架内嵌入数据驱动模块，形成介于白箱与黑箱之间的混合模型。Wang等^[35]的对比研究表明，灰箱模型比白箱模型所需先验更少，又比黑箱模型误差更小。Nielsen等^[36]用RNN补偿机理模型的速度残差，显著提升近岸浅水预报精度。Mei等^[37]提出了一种以加速度为输入和输出的船舶操纵运动灰箱建模框架，通过参考模型与相似度规则来识别目标船舶的非线性特性，并采用支持向量机对参考模型与目标船加速度变量之间的误差进行拟合。灰箱模型不仅保留了部分机理可解释性，还能通过先验约束抑制数据噪声，提高外推鲁棒性。尽管灰箱建模尚处探索阶段，其“物理引导-数据增强”的理念无疑为复杂海洋环境下的船舶操纵运动预报开辟了新路径。在此背景下，Papandreou等^[38]提出了一种 可解释数据驱动船舶动力学模型（Interpretable Data-Driven Ship Dynamics Model，IDDSDM）。该方法在三自由度（3-DoF）物理动力学方程框架下，引入约束非线性最小二乘（cNLS）方法，对螺旋桨推力曲线、舵升力与阻力系数以及船体阻力曲线等关键水动力参数进行数据驱动优化。研究结果表明，该方法能够在保证物理一致性的同时显著提升预测精度。在标准操纵性试验（如Z形操纵、回转试验）中，预测误差平均降低约40%～50%；在不同航速与舵角工况下，相比传统MMG模型，该方法在横荡与艏摇预测方面与实船数据的拟合度明显提高。同时，该模型仍保留了物理参数的可解释性，便于后续扩展与控制器设计。这一成果充分展示了灰箱方法的独特优势：既避免了纯黑箱模型对数据依赖强、不可解释的缺陷，又克服了传统模型参数固定、难以处理非线性的局限。在复杂海况、不同船型及多任务仿真中，该方法表现出了良好的通用性与自适应性。

1.2 现阶段主流建模产品

目前，船舶运动学建模在学术界和工程界已经形成了较为成熟的产品与应用，主要包括三类。首先是传统物理模型，典型代表如MMG模型、Abkowitz模型和Nomoto模型，这些方法在航海模拟器和操纵性分析中被广泛使用，具有良好的物理可解释性。然而，由于模型结构固定，它们在复杂非线性和强扰动环境下的预测精度往往不足。其次是数值计算工具，例如STAR-CCM+、Ansys Fluent和OpenFOAM等CFD平台，这类方法能够通过流体数值模拟获取高精度水动力参数，在船舶设计与验证阶段具有重要作用。但由于计算代价较高，难以满足实时应用的需求。最后是航海模拟器产品，如Kongsberg K-Sim、Transas Navi-Trainer和FORCE Technology Ship Simulator等，这些工业级模拟器通常基于传统模型（如MMG），并结合试验数据或实船数据进行参数标定，能够在培训和验证中发挥关键作用。然而，它们往往依赖经验公式和有限数据，对新型船型和复杂海况的适应性和预测精度存在不足。

综上所述，现有主流产品虽然在工程实践中发挥了重要作用，但仍面临一定局限性：物理模型难以全面捕捉非线性特征，CFD工具精度虽高却计算耗时，而航海模拟器虽具工程适用性，但泛化能力有限。在此背景下，人工智能（AI）方法展现出独特优势。基于深度学习与时序建模的黑箱方法能够有效捕捉复杂非线性关系，显著提升预测精度；而灰箱方法则在物理模型框架下引入数据驱动优化，不仅保持了物理一致性，还大幅提高了预测精度。与传统产品相比，AI方法在不同船型和工况下表现出更强的自适应性，并在实时预测与数字孪生应用中展现出广阔前景。

2 AI驱动船舶运动学建模中的关键挑战

与传统机理模型相比，数据驱动与灰箱方法在水平面三自由度（3-DoF）下呈现出更强的拟合能力与短期预测精度，以Papandreou等^[38]提出的可解释数据驱动船舶动力学模型为例，该方法通过参数优化显著提升了三自由度模型的预测精度，然而在中高海况或大幅操纵时，横摇、垂荡与艏摇等耐波自由度的耦合效应显著增强，但在数据—模型—评测—部署4个层面仍存在系统性挑战。

2.1 数据层的代表性对齐性和可复现性

现有实船与试验数据在船型、弗劳德数（Froude number,Fr）区间与操纵动作上的覆盖普遍不足，样本分布偏向平静水与中小舵角，导致模型在浅/狭水域、风—浪—流耦合与跨船型迁移等分布外工况中显著失配，这是数据驱动建模最核心的代表性缺口^[36]。

在对齐性方面，实航记录常伴随多源传感器的时间戳漂移、丢包与姿态测量噪声，监督信号由此产生“错位动力学”，诱发参数偏置与短期预测抖动，给模型稳定性带来系统性干扰^[31]。

在可复现性方面，多源数据的元信息与工况标签往往不完整或不统一，导致横向对比与复现实验困难，评估结论缺乏可审计的证据链^[39]。

从量化基准看，多机构（Verification & Validation,V&V）结果显示：在设计Fr附近，CFD与试验在总阻力与自由下沉等主流指标上的相对误差通常≤3%～5%，提示在这些指标上可建立较稳的对照基线^[40]；而对幅值较小、对工况敏感的纵倾（trim），在低Fr区间的相对误差可达约10%，提示对小量与极端工况的不确定度暴露更为严重^[41]。

2.2 物理一致性、滚动稳定性与闭环可控的模型层问题

纯黑箱方法（如长短期记忆网络LSTM；注意力网络；支持向量回归SVR）在缺乏结构化物理约束时，容易违背动量/能量守恒、被动性或正定性等基本原则，从而削弱参数可解释性与跨域迁移的可靠性^[30]。灰箱范式虽以机理核为骨架并引入数据残差，但其结构、正则与参数先验设置仍不统一，导致不同实现间可复现性与可比性不足^[37]。在强非线性与外界扰动并存的复杂操纵场景下，模型对未见工况的外插稳定性脆弱，表现为误差快速放大与性能退化^[18]。长时域滚动时，自回归误差会在时序上累积并引发轨迹漂移与相位偏移，短期精度与长期稳健之间存在内在张力^[34]。即便引入轨迹级目标与历史窗口，端到端网络仍可能在滚动预测中出现偏置传播，难以保证跨时域一致性^[30]。在线阶段的状态—参数联合估计对传感噪声敏感，残差通道的失配会被持续放大并反馈至闭环行为^[35]。在控制闭环中，模型的相位与增益特性若与控制器设计不匹配，易诱发振荡或响应迟滞，影响操纵与避碰品质^[13]。工程应用中，如何在“3-DoF到6-DoF”自由度提升下维持数值稳定与实时性兼容，仍是模型设计与实现共同面临的瓶颈^[20]。现有案例虽报告了显著的轨迹误差下降，但不同数据与口径下的收益差异提示其泛化与统计稳健性仍需更系统的证据链^[38]。

2.3 统一口径、分布意识与不确定度的评测层问题

仅依赖均方根误差（Root-Mean-Square Error, RMSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）等汇总指标，难以揭示重尾样本与关键工况的性能坍塌，易形成“平均优、极端差”的误判^[38]。缺乏轨迹级度量与分位数报告，使滚动稳定性与最坏分位风险难以被准确刻画与横向比较^[40]。不确定度表征与验证—确认（V&V）流程执行不充分，导致CFD—试验—模型三者之间的误差来源与可信区间难以追溯^[39]。评测场景与操纵试验并不总是遵循统一的标准化载体（如Z10/10、Z20/20与回转），造成跨机构、跨模型结果缺乏可比性与可审计性^[13]。多机构基准显示：在设计弗劳德数附近主流指标的误差通常为3%～5%，但对纵倾等小量在低弗劳德数区间误差可达约10%，这表明“指标敏感度不均衡”会直接影响上线阈值的设定与解读^[41]。由于上述差异，面向模拟器上线的“统一门槛”在不同数据集与评价口径下呈现不稳定甚至相互矛盾的结论，削弱了评估结果的外部效度。

2.4 实时性、工程化与标准合规的部署层问题

全六自由度（6-DoF）高保真模型或高容量深度网络在仅用中央处理器（CPU-only）的运行环境中难以维持100Hz刷新率，实时性与模型容量之间存在硬性的系统约束^[31]。即便通过工程优化，推理延迟与数值稳定之间的平衡仍不稳固，尤其在多传感器输入与复杂交互场景下更易暴露瓶颈^[36]。缺少覆盖关键工况与接口约束的基准回归套件，使得版本更新后的性能回退难以及时发现与定位，影响迭代可靠性与可追溯性^[31]。在面向培训与能力评估的应用中，模型能力与训练目标之间的映射若未形成规范化的证据链，将难以满足第三方审查对物理与行为逼真度的合规要求^[1]。同时，模型在不同平台与集成环境中的数值一致性与接口兼容性尚缺乏强制性约束，导致跨系统迁移时的再标定成本居高不下^[20]。

3 面向AI的船舶运动学建模展望 3.1 数据层

船舶运动学建模在未来应以“实船航行数据记录仪主导、任务导向合成数据补充”的方式构建覆盖船型、Fr、海况、操纵动作的训练池，并在管线层面统一时间对齐、去噪与历史窗口配置，以保障跨批次的复现性^[31]。同时，可将多机构基准中主流指标3%～5%的一致性作为数据质量的物理锚点，用于反推合成样本的误差带与边界条件设计^[40]。对纵倾等小量在低Fr约10%的不确定度，应单独设计高置信度的采样与标签策略，避免评估偏倚在训练阶段被放大^[41]。

3.2 模型层

以“机理核+数据残差/物理正则”的灰箱为主线，在不牺牲可解释性的前提下由3-DoF平面模型平滑拓展至耦合6-DoF的统一框架^[20]。近期工作表明，将参数优化与物理约束耦合可显著降低轨迹误差，为复杂操纵场景下的外插稳定性提供可行路径^[38]。在此基础上，应系统研究强非线性与外界扰动工况下的外插边界，形成面向模拟器闭环的稳健性保证书，而非仅依赖短窗单步精度^[18]。

3.3 评测层

评测应由单一RMSE/MAE转向“轨迹级度量+分位数报告”的组合协议，显式报告中位数与最坏分位，以刻画滚动稳健与重尾行为^[38]。评测场景应与标准化操纵试验（Z10/10、Z20/20、回转）绑定，并联动网格收敛指数（Grid Convergence Index，GCI）/误差带等V&V规范以确保跨机构可比与可审计；据此设置“主流指标3%～5%、小量指标≈10%风险提示”的双阈值门槛，避免不同口径导致的上线判读偏差^[41]。

3.4 部署层

全六自由度（6-DoF）高保真模型或高容量深度网络在仅用中央处理器（CPU-only）的运行环境中难以维持100 Hz刷新率，实时性与模型容量之间存在硬性的系统约束^[31]。即便通过工程优化，推理延迟与数值稳定之间的平衡仍不稳固，尤其在多传感器输入与复杂交互场景下更易暴露瓶颈^[36]。缺少覆盖关键工况与接口约束的基准回归套件，使得版本更新后的性能回退难以及时发现与定位，影响迭代可靠性与可追溯性^[31]。在面向培训与能力评估的应用中，模型能力与训练目标之间的映射若未形成规范化的证据链，将难以满足第三方审查对物理与行为逼真度的合规要求^[1]。同时，模型在不同平台与集成环境中的数值一致性与接口兼容性尚缺乏强制性约束，导致跨系统迁移时的再标定成本居高不下^[20]。

4 结　语

随着航海模拟器在培训、评估与算法验证中的应用扩展，船舶运动学建模正从以经验参数为主的机理路线，演进为以物理先验为骨架、数据驱动为补偿的融合范式。大量研究与工程实践显示，在标准操纵工况与短期滚动预测场景下，数据驱动与灰箱模型能够显著降低轨迹误差，同时保持对主要运动特征的良好复现能力。

与此同时，当前模型在数据代表性、跨工况外插、长时域滚动稳定性与闭环控制一致性方面仍面临瓶颈。多机构基准揭示：主流性能指标（如总阻力、自由下沉）在设计弗劳德数附近的一致性通常可控制在3%～5%，但对纵倾等幅值较小、对工况敏感的指标在低弗劳德数区间的不确定度可达约10%，提示数据与评测口径仍需强化“敏感小量”的证据链管理。

综合分析表明，面向工程落地的可行路径是：以灰箱建模为主线，采用“机理核 + 受约束的数据残差/物理正则”的结构，结合统一的数据管线与轨迹级评测来保证滚动预测与最坏分位表现；在部署侧通过模型轻量化与接口规范化满足实时性，并以可追溯的V&V材料支撑标准合规。沿此路径推进，有望在6-DoF耦合、复杂海况与闭环控制条件下，实现可解释、可审计、可部署的一体化模型体系，满足航海模拟器对物理与行为逼真度的核心要求。