解锁港口数智化:AI大模型藏着破局关键(港口数字化)

解锁港口数智化:AI大模型藏着破局关键(港口数字化)

人工智能技术迅猛发展的当下,大模型的崛起为各行业带来了前所未有的机遇与挑战。作为连接全球贸易的关键枢纽,港口行业正积极探索利用人工智能技术实现数智化转型。

天津港、山东港口青岛港和上海港先后与华为技术有限公司(简称“华为”)签约合作,凭借5G、人工智能、物联网等技术优势,深入研究人工智能在港口行业的应用现状及未来发展方向,致力于提升港口作业效率、增强安全性和可靠性,并优化港口物流、智能调度与数据分析。

华为物流与仓储智慧化军团副总裁邱士奎表示,港口数智化转型已步入“业务驱动、价值创造”的新阶段,未来将从技术融合创新、价值落地路径、实施方法论三个维度寻求突破,以实现生产运营的高质量发展。

山东港口青岛港全自动化码头

技术融合驱动智能转型

邱士奎指出,大模型的出现赋予人工智能全新的能力,尤其在从理解到生成创造方面。然而,这也带来了模型参数增加、算力需求从单卡扩展到集群、数据传输能力提升、存储需求增长等挑战,导致成本上升。GPT-3拥有1750亿参数,而知识增强大语言模型“文心一言”的参数规模则达到2600亿,这种规模的扩大直接导致了成本的上升。DeepSeek的出现部分解决了这些问题,其高性能小尺寸模型大幅降低了成本,推动了普惠人工智能的发展。

在港口行业,人工智能的应用场景不断拓展,计算机视觉、自然语言处理、多模态预测决策等技术广泛应用于生产、安全、经营、管理、服务、办公、财经和物流等环节。但邱士奎认为,港口企业需结合自身业务特点,选择最适合的应用场景,确保技术能为主业带来价值。

邱士奎表示,人工智能在港口行业的应用不仅是技术堆砌,更是业务与技术的深度融合。港口作为交通运输、物流服务和供应链管理的核心环节,其主业场景复杂多样,需要多种技术协同支持。计算机视觉技术助力智能安防和自动化操作,自然语言处理技术提高运营效率和服务水平,多模态预测决策技术优化资源配置和提升决策能力,这些技术需与港口具体业务场景紧密结合,方能实现智能化转型。

上海洋山港

港口企业亟需破解应用方面痛点

人工智能在港口行业的应用,关键在于将技术转化为实际业务价值。邱士奎指出,当前港口企业在人工智能应用方面面临的主要问题是规划不足,尤其在技术与主营业务深度融合方面。过去,人工智能应用多为战略驱动,如今随着技术成熟和成本降低,港口企业应更多从业务驱动和价值驱动角度规划人工智能应用。

装卸生产、物流服务、安全管理和资产管理是港口行业核心价值链。分析这些价值链的关键绩效指标(KPI)可发现,港口企业在装卸效率、安全管控和成本优化方面存在痛点。例如,装卸效率受船舶靠泊窗口期和设备协同效率限制,安全管控涉及危化品存储和大型机械操作,成本优化需控制设备能耗和人力成本。

针对这些痛点,港口企业可借助人工智能技术实现智能配载优化、数字孪生安全预警和能耗智能调控等解决方案,提升运营效率和安全性,降低成本。上海洋山港通过运筹学算法生成最优装载方案,使集装箱翻倒率下降25%;天津港C段码头作为智慧零碳码头,年集装箱吞吐量超200万标准箱,相比同规模传统自动化码头,集装箱倒运环节下降50%,人员减少60%。

邱士奎强调,港口企业需建立可量化的价值评估体系,涵盖效率提升和经济效益指标,科学评估人工智能应用效果,确保技术投入带来实际业务价值。同时,关注场景落地质量,实验室验证测试虽简单,但系统投入生产需解决业务流程梳理、数据准备、模型调优等实际问题。技术持续发展和业务变化要求港口企业持续运营和迭代优化,确保系统长期稳定运行,为用户提供一个体验。

此外,港口企业需科学规划算力,确保系统算力供给满足业务需求,特别是在高并发场景下,如NLP对话系统应用。若算力不足,会导致系统卡顿,影响用户体验。因此,企业需合理规划算力资源,保障系统稳定性和用户体验。

天津港C段码头

AI落地需要六要素

在人工智能浪潮下,港口行业正加速数智化转型。华为凭借深厚行业经验,提出港口行业AI建设六大要素,助力港口企业精准实施人工智能项目,实现高效转型。

一是港口企业开启AI项目前,需精准把握业务核心诉求。深入剖析生产、安全、经营、对外服务等维度核心KPI,如集装箱吞吐量、货物装卸效率、安全事故率、客户满意度等。以生产环节为例,关注船舶靠泊时间、装卸设备作业效率等关键指标,分析AI技术是否能优化船舶调度,减少靠泊等待时间;在安全领域,探讨利用AI实时监控,能否降低危化品存储风险、预防机械操作事故。通过关联业务数据与AI能力,定位切实可行的应用场景。

三是港口企业在AI投资时,需构建量化价值评估体系。设定明确指标衡量效率提升,如自动化作业占比、设备利用率、单箱操作耗时等;同时计算经济效益,像人力成本节约、设备维修费用降低、货损率改善等。

四是推进AI应用,聚焦关键落地环节。业务流程梳理至关重要,以港口物流为例,明确货物从进港到出港各环节信息流转与操作流程,找出可优化节点嵌入AI能力。数据准备方面,确保数据准确性、完整性与实时性,构建高质量数据湖,如整合船舶动态、货物信息、气象数据等多源数据。模型调优需结合港口实际工况,不断优化算法参数,提升模型在复杂环境下的性能表现。持续运营与迭代优化,根据业务变化及时调整模型,保障系统稳定运行,提升用户体验。

五是合理规划算力资源是AI系统稳定运行的保障。评估不同业务场景算力需求,高并发场景如NLP对话系统,需精准计算单位时间内请求数量、响应时间等指标,配置充足GPU资源。建立动态算力调度机制,依据业务高峰低谷灵活调配算力,避免资源浪费。同时,关注算力成本效益,选用性价比高的算力设备与服务,降低企业运营成本,确保系统长期稳定运行。

六是港口企业要积极携手各方构建AI生态。与科技企业深度合作,借助其技术优势与研发能力,共同攻克技术难题;联合生态伙伴,整合产业链上下游资源,拓展应用场景与市场空间;倾听客户需求,以客户为中心优化服务。

作者:任跃

责编:司子杉

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