Jacques Goudchaux 觀察了海事技術的演進，從網路泡沫化前，歷經區塊鏈狂熱和數據平台熱潮，一直到今日人工智慧的蓬勃發展。作為 AXSMarine 的執行長，他相信航運業的下一個突破不會單單來自技術本身，而是來自將 AI 與乾淨、經過驗證且結構妥當的海事數據相結合。

「錨定可信賴海事數據的 AI，才能真正改變決策模式，」Goudchaux 告訴《Maritime CEO》。

在 Signal Ocean 於一月收購 AXSMarine 後，這一論點變得更具意義。合併後的實體正在整合雙方各自的海事數據集、分析與技術營運，在交易宣布時服務超過 1,500 名客戶。這筆交易是更廣泛的海事技術整併浪潮的一部分，ZeroNorth、Veson Nautical 等公司紛紛收購專業平台，將航程優化、市場情報與排放追蹤整合為統一的服務。

Goudchaux 認為，將機器學習應用於數十年的航程歷史、港口掛靠、租約契約與船舶性能紀錄中，蘊藏著巨大的機遇。然而，他主張航運業多年來一直在收集資訊，卻未對數據的清洗、驗證與標準化投入足夠的關注。

「產業不會因為收集更多數據而進步，」他表示。「唯有投資於更好的數據品質，才能帶來改善。」

他估計，目前航運業僅將約 15% 到 20% 的船舶數據轉化為切實可行的營運決策；在頂尖營運商中，這一比例上升至約 30% 到 35%。Goudchaux 指出，若缺乏可靠的基準、商業背景與經過妥善查核的船舶報告，原始感測器數據產生的將是雜訊，而非智慧。

在經歷了多次技術循環後，Goudchaux 指出，用於文件追蹤的區塊鏈是海事領域最被過度炒作的技術。大約八年前，它經常被譽為航運業的下一個變革力量。他說，雖然其基本概念依然成立，但要說服不同司法管轄區和具有競爭商業利益的數十個參與方加入同一個帳本，已被證明極其困難。因此，許多試驗計畫已悄然消失。

相比之下，Goudchaux 認為高頻港口情報是海事技術中最被低估的機遇之一。業界往往專注於船舶在海上的航行效率，但實際上，大量的低效率與排放是在船舶拋錨停泊或停靠碼頭時產生的。更好的壅塞數據與預測性泊位可用率，可以顯著減少等待時間和不必要的定位操作——這一領域已越來越受到 IMO 等產業機構的關注，IMO 作為其溫室氣體減排策略的一部分，一直在推動「準時制」抵達倡議。

「這不會登上頭條新聞，」他說。「但這能帶來回報。」

航程優化是另一個 Goudchaux 認為已具有引人注目經濟效益的領域。結合可靠的天氣數據、燃料消耗遙測與嚴謹航程優化的營運商，可達到 8% 到 12% 的燃料節約。在 IMO 的碳強度指標框架下，這些節約更具分量，該框架自 2023 年起要求船舶達到可能影響商業可行性的年度排放性能評級。他認為，目前的主要障礙不再是技術是否奏效，而是企業是否能持續應用它。

關於擴大數位化規模的更廣泛挑戰，Goudchaux 認為主要障礙是「整合」而非「成本」。海事技術一直在孤島中發展，航程管理、採購、船舶性能與市場情報都有各自獨立的系統。專有生態系統使互操作性更加困難，而對改變既有工作流程的抗拒則加劇了這個問題。他認為，在不同船舶類型、營運商與系統間擴展技術，與其說是技術演練，不如說是一場「專案管理的惡夢」。

如果有機會，Goudchaux 會強制實施一套通用的船舶與港口事件報告標準——一個涵蓋航程事件、抵達、泊位移動與貨物作業的單一共用模型。如今，同一個港口抵達事件在 AIS、船長、碼頭、港務局與船東之間可能會有不同的紀錄。數位貨櫃航運協會（Digital Container Shipping Association）在標準化貨櫃部門的數據交換方面取得了進展，但要在所有航運領域達成類似的共識仍遙不可及。他主張，解決這種碎片化問題，將解鎖業界期望 AI 實現的大部分目標。

這一理念也延伸至他對海事技術整併的看法。Goudchaux 看到了將航程管理系統與市場情報結合的真正價值，將商業背景與營運執行置於同一個決策環境中。然而，他警告並非所有的整併都是健康的。他對科技公司被收購主要是為了充實投資組合、以便幾年後出售的現象表示擔憂——這種模式會減緩產品開發、加劇價格壓力，並使客戶關係變得更具交易性。

「航運業是一個長週期產業，」Goudchaux 說。他強調，航運業需要具有耐心和真正領域專業知識的技術合作夥伴，而不是那些主要圍繞投資退出倍數進行優化的企業。

在觀察海事技術不斷重新定義自己二十多年後，Goudchaux 得出了一個相當質樸的結論。可能不會有任何單一技術能改變一切，而 AI 本身也越來越成為一種人人可用的商品。他表示，競爭優勢在於將技術結合成高效的工作流程，並為其提供更高品質的資訊。

正如 Goudchaux 所言，光有數據已不再足夠。現在重要的是將其轉化為決策。