AI赋能全局化智慧港口_42页_9mb

AI赋能智慧港口总结

核心内容

西井科技作为国内较早的人工智能企业，专注于人工智能芯片和算法的自主研发，并将其应用于智慧港口的建设。通过人工智能技术，西井科技实现了从岸桥前端图像识别理货功能到多个功能模块的扩展，同时推动场桥智能化和港区无人驾驶集卡的实现。AI技术在港口的应用主要分为“一横、一纵、一链、一网”四个层面，涵盖集装箱流转、运营管理、物流服务链和区域/全球港口网络。

主要观点

• 人工智能是智慧港口建设的核心驱动力：AI与大数据、物联网、云计算等技术结合，推动港口从自动化向智慧化转型。
• 智慧港口是未来趋势：随着经济全球化和科技发展，智慧港口将提供更高效、更安全、更灵活的服务，成为物流、贸易、工业与金融的综合服务中心。
• AI在港口的落地仍处于初级阶段：主要集中在生产作业一线，如集装箱识别、水平运输、垂直装卸等环节。
• 智慧港口建设面临多重挑战：包括技术标准不统一、数据共享困难、人员与技术接受度低、自动化改造成本高以及利益冲突等。

关键信息

一横：集装箱在港口智能流转全过程

• 应用场景：闸口识别、场桥/岸桥智能装卸、集卡水平运输。
• 技术难点：精度问题、复杂环境下的识别挑战（如光照、天气、集装箱种类繁多等）。
• 解决方案：人工智能视觉识别技术，提高识别准确率和效率，实现无人闸口、无人吊装等功能。
• 典型应用案例：
  • 广州港黄埔老港码头采用AI识别技术，提升闸口识别效率。
  • 厦门新海达码头实现远控岸桥人工智能识别系统，优化作业流程。

一纵：港口生产作业智能运营管理

• 核心功能：TOS系统智能调度、设备控制系统ECS、车队管理系统VMS。
• AI的作用：通过数据挖掘和智能决策，优化港口运营管理，减少人工干预。
• 解决方案：
  • 港口生产运营智能分析与决策系统。
  • 自动轮胎式集装箱起重机调度系统。
  • 车辆智能调度平台。
  • 船舶到离港智能预测系统。

一链：智慧港口全方位物流服务链

• 应用场景：政务流、信息流、商务流。
• 挑战：
  • 各港口子平台利益冲突。
  • 技术尚未成熟。
  • 人们对智慧港口建设存在疑虑。
• 解决方案：
  • 智能单据管理系统，实现无纸化操作。
  • 供应链金融风控管理，提升港口与金融、贸易等环节的协同效率。

一网：区域/全球智慧港口网络

• 发展趋势：
  • 大规模集疏运和跨港调拨业务常态化。
  • 区域港口竞争加剧，趋向合作与分工。
  • 全球港口网络形成，实现信息透明和高效协同。
• 应用场景：信息共享平台、港口间协同调度、物流链透明化。
• 技术应用：基于人工智能的港口社区系统（PCS），实现信息互通与高效管理。

建议与展望

政府层面建议

• 制定智慧港口建设的总体发展规划，提出分阶段、分地区的实施路径。
• 加大对港口科技创新的支持力度，降低企业成本。
• 鼓励本土科技企业制定行业标准，推动AI在港口的规范化应用。
• 推动港口企业与科技公司合作，形成区域自动化创新平台，试点项目以带动全行业发展。

企业层面建议

• 明确智慧港口建设的顶层定位，选择符合自身发展的策略。
• 建立具备AI能力的团队，推动技术与业务深度融合。
• 开放合作，整合资源，提高AI技术的落地效率与应用价值。

附录：术语解释

• 集装箱箱号（ContainerNumber）：由11位编码组成，说明箱主、经营人、类型、注册码和校验码。
• 岸桥（Ship-to-shore Crane）：用于装卸船舶集装箱的设备。
• 场桥（Yard Crane）：用于堆场内集装箱搬运的设备，包括轮胎吊和轨道吊。
• 堆场（ContainerYard）：用于集装箱交接和保管的场所。
• 跨运车（Straddle Carrier）：承担水平运输和堆码任务的设备。
• 自动引导运输车（AGV）：按设定路线自动运输的工业车辆。
• 集卡（Truck）：用于运载集装箱的专用运输车辆。

参考资料：西井科技、毕马威、中国港口协会、中国信通院、清华大学中国科技政策研究等。