无人驾驶船的“自动驾驶”并非单一技术的应用，而是一套融合多学科技术的复杂系统工程，其核心技术属性围绕“感知-决策-执行-协同”四大维度展开，兼具环境适应性、智能自主性、安全可靠性与系统集成性，各属性相互支撑，共同实现船舶的无人自主航行。

一、环境感知的多源融合性

感知是自动驾驶的前提，核心属性体现为多传感器协同与数据融合能力，突破单一设备的环境适配局限。无人驾驶船需构建360°无死角的环境感知网络，整合多种传感器的优势以应对水上复杂场景：卫星导航（GNSS/北斗）与惯性导航（INS）组合提供高精度位置、速度及姿态信息，即使在卫星信号遮挡区域，惯性导航也能维持定位稳定性，实现厘米级航行校准；毫米波雷达与激光雷达负责全天候障碍物探测，在雾、雨、夜间等恶劣天气下，穿透力与测距精度远超视觉设备，可精准识别岛屿、礁石、其他船舶等目标；视觉摄像头结合深度学习算法，完成目标分类、场景理解与异常行为识别；声呐系统则专注水下环境感知，探测浅滩、暗礁及水下目标，弥补空中感知盲区；辅以风速风向仪、水质传感器等环境设备，全面捕捉水文气象数据。

多源数据通过时空同步算法进行融合处理，消除单一传感器的误差与干扰，将目标识别准确率提升至98%以上，误报率控制在0.1%以下，为后续决策提供可靠的数据支撑，这是无人船适应水陆两栖、复杂海况等多元场景的核心基础。

二、决策规划的智能自主性

决策规划是自动驾驶的“大脑”，核心属性表现为基于算法的动态规划与自主决策能力，无需人工干预即可应对复杂航行场景。该属性依赖高性能嵌入式计算机运行自主航行软件栈，形成“全局规划+局部调整”的双层体系：全局规划基于电子海图、任务节点及实时气象水文数据，通过优化算法规划最优航线，兼顾航行效率与能耗成本；局部实时规划则依托感知数据，采用RRT*、DWA等先进算法，动态避让静态障碍物与动态船舶，甚至能预测其他船舶的航行轨迹，提前调整航向，响应延迟控制在毫秒级。

智能自主性还体现在应急决策能力上，当面临通信中断、设备故障、突发障碍物等情况时，系统可依据预设规则与深度学习经验，自主执行悬停、返航、紧急避障等安全策略，同时支持多航态智能切换，在浅水区增强避障能力，在开阔海域切换高速巡航模式，实现场景化自适应运营。

三、执行控制的精准可控性

执行控制是决策落地的关键，核心属性为算法驱动的精准操控与动力学适配能力，应对船舶非线性运动特性。无人船的执行系统需将决策指令转化为精准的船体动作，通过航迹控制器与执行机构的协同实现闭环控制：采用PID、模糊控制或模型预测控制算法，根据规划路径计算所需舵角与推力，精准控制方向舵（或矢量推进舵）及推进器油门；针对气垫船等特殊船型的侧漂、低头等动力学特性，通过算法专门调校或引入自适应控制，应对负载变化与环境干扰，确保航行稳定性。

动力系统的适配性的也是执行控制的重要支撑，电动推进（锂电池组）凭借低噪音、快响应、零排放优势成为中小型无人船主流，混合动力（内燃机发电+电机驱动）则满足大型船体长航时、大功率需求，配合智能BMS能源管理系统，优化能耗分配，为执行机构稳定供电，保障操控精度的持续性。

四、通信协同的可靠互联性

无人船自动驾驶并非孤立运行，核心属性体现为“船-岸-船”多维度通信互联与协同作业能力，兼顾实时性与安全性。通信链路采用“主控+备用”双重保障机制：近岸场景依赖4G/5G网络，实现高速率、低延迟（1-10毫秒）的数据传输，支持高清视频回传、实时指令下达；远海场景则通过卫星通信与COFDM远距离无线电，突破网络覆盖局限，保障岸基控制中心与船舶的信息交互；备用应急链路可在主链路中断时维持基础控制，避免失控风险。

协同性还体现在人机协同与船船协同两个层面：支持全自主、半自主（遥操作）、手动遥控三种模式切换，既发挥无人船全天候、低成本优势，又保留人类对突发状况的经验判断能力；多船集群作业时，通过数据加密与跳频技术保障通信安全，实现任务分工、航线协同与信息共享，构建“有人船+无人船”的多层防控或作业体系，释放1+1＞2的协同效能。

五、安全运行的冗余容错性

水上航行容错率极低，安全冗余是自动驾驶的核心保障属性，通过多维度设计规避风险、应对故障。硬件层面采用双GPS、备用控制器、冗余推进系统等配置，任一设备故障时可快速切换至备用单元，确保系统持续运行；软件层面构建完善的故障安全机制，通过AI算法实时监测设备状态，实现故障诊断与预测，提前预警潜在问题，减少停机损失，同时预设自动返航、紧急悬停/降落等应急程序，最大限度降低事故风险。

安全性还体现在合规性与抗干扰能力上，遵循IMO自主水面船舶（MASS）法规框架，满足不同自主等级的监管要求；通过数据加密、抗电磁干扰设计，抵御恶意入侵与环境干扰，保障航行数据与控制指令的安全可靠，这是无人船从测试走向商业应用的必要前提。

六、技术体系的集成融合性

无人驾驶船自动驾驶是跨学科技术的深度集成，核心属性表现为多领域技术的协同适配与系统整合。其融合了流体力学、机器人学、自动控制、人工智能、物联网、通信技术等多学科成果，从船体轻量化设计（碳纤维、凯夫拉复合材料）到AI芯片与云计算平台的支撑，从传感器硬件到深度学习算法的优化，各环节技术相互适配、深度融合，形成完整的技术体系。

这种集成性并非简单叠加，而是围绕“高效稳定平台+智能自主大脑”的核心目标，实现硬件设备、软件算法、通信网络、能源系统的有机协同，既满足船舶航行的动力学要求，又具备智能决策的柔性适配能力，推动无人船从单一场景应用向规模化、商业化运营演进。

综上，无人驾驶船“自动驾驶”的核心技术属性相互关联、层层递进，环境感知的融合性为决策提供基础，智能决策的自主性定义核心能力，精准执行的可控性保障落地效果，可靠协同的互联性拓展应用边界，冗余容错的安全性筑牢运行底线，而系统集成性则将各属性整合为有机整体，共同驱动智能航运时代的技术变革。