在有人船上，人+AIS+雷达构成了99%的感知系统。到了无人船上，为了把“人”的因素替代掉，从“感”的角度来说，试图增加了很多类型的传感器，包括但不限于激光雷达，毫米波雷达，可见光视觉，红外视觉。可以看出在智能无人化的过程中，不光要替代人，还要提高“感”的精度和场景。
AIS从原理上来说是一种被动感知系统，在完美部署的情况下，所有目标船舶（水面物体）应以有效方式发布自身状态信息。虽然有各种各样的规范和制度去约束这个流程，但是也有诸如未开机、设置错误、信道拥挤等等因素会导致信息无效，因此，AIS的最佳状态，也就是感知系统的补充信息源，对于识别大型国际船只、浮标等监管较严或有官方背景的水面物体，作用较大。
雷达作为主要信息源是比较理想的，它以主动探测方式提供水面物体的距离和速度。但是作为长期为人决策提供参考的信息源，它对目标信息的处理并不足够严谨，需要进一步的处理才能提供给自动控制系统使用。而且目标追踪和信息提取的精度和效率都容易产生诸如虚警、速度信息不良等问题；同时，基于回波的处理方式难以获得准确的大小信息。K波段的航海雷达开始出现在市场上，1NM的有效距离和亚米级的测量精度，有可能在一定程度上改善这些问题。
激光雷达、毫米波雷达，视觉系统这些陆基常用的传感器，到了海上首先要解决环境问题，其次是船舶运动和姿态带来的稳定性问题。而且激光雷达和毫米波雷达的有效距离一般都小于0.5NM，对航行中的船舶感知和避碰起到的帮助并不大。视觉系统理论上能在一定程度上解决大小问题，具体效果待实践检测了。