AI賦能傳統港口：成本降8成，效率升3倍

全球港口集裝箱吞吐量TOP120榜單上，中國已有31家港口上榜，更有7席躋身前10，但全球34個自動化港口中國僅占3席。中國港口自動化起步晚，但AI賦能或將使中國港口的智能化更具后發優勢。

2019年5月7日下午，全球首部研究探討人工智能在智慧港口應用的藍皮書《AI賦能全局化智慧港口》在廣州發布。該藍皮書由《中國港口》雜志與西井科技聯合制作，并得到了畢馬威中國的支持。

西井科技創始人、CEO譚黎敏在接受算力智庫現場采訪時表示：“我們談論人工智能技術與行業相結合，發布這樣一本藍皮書，是將科學技術與行業經驗做了一次完美的融合，也是希望以此為人工智能在行業的落地應用做一些啟示。”

1 AI后發優勢，或實現變道超車

據中國港口協會常務副會長陳英明介紹，新中國成立以來，貨物吞吐量從1949年的1000萬噸，增長至2018年的143．51億噸，增長高達1434倍。

2018年雖受貿易保護主義影響，但中國與“一帶一路”沿線國家進出口貿易額仍增長13．3％。受益于亞洲區域貿易的強勁增長，港口貨物吞吐量保持穩定增長，但增速略低于上年。

在2018年度全球港口集裝箱吞吐量TOP120榜單上，中國已有31家港口上榜，前10中，中國更占據7席。

譚黎敏坦言，通過科技手段降本增效，是現階段各碼頭的訴求，但目前中國碼頭的自動化水平與國外尚有距離。

據算力智庫梳理，世界自動化碼頭的發展已經有30多年的歷史。中國自動化碼頭還處于起步階段。截至2017年9月份，全球自動化集裝箱碼頭34個（含在建3個），其中全自動化碼頭13個，半自動化碼頭21個；歐洲10個，亞洲17個，美洲4個，澳洲3個。截至2019年3月，內地僅有廈門港遠海、青島港、上海港洋山四期3個自動化碼頭。

目前港口的自動化主要體現在集裝箱在港區的流轉環節，含集裝箱識別、水平運輸、堆場裝卸等垂直運輸等環節。

但值得注意的是，上述自動化運營如果使用OCR等傳統技術，仍需要操作人員在后臺遠程操控，港口基礎設施無法進行自主決策，不同設施之間的互相協作更無從談起。

譚黎敏指出，自動化方案其實適用于新建碼頭，但現實是有更多的老碼頭，本身已經有港口設備，無法做大量基建改造。對于他們來說，自動化改造的靈活性不夠高，而利用AI就無需整體改造，可以局部升級。

“以自動駕駛卡車為例，1992年荷蘭ETC碼頭用路面鋪設磁釘的方式實現自動駕駛，它根據已經固定化的行駛路徑和軌跡，進行一定的編程式操作，這是自動化方案，而西井科技無人駕駛卡車的智能化體現在單車就具備自主定位、規劃和導航這樣的自主智能作業能力，且無需對原有基建路面做額外改造。”譚黎敏告訴算力智庫。

2 AI如何全局化賦能港口

“智慧港口的建設及管理是今后港口發展的必然趨勢，利用互聯網技術和大數據的思維實現港口的智能化、自動化和無人化，助推港口轉型升級和企業提質增效，是建設國際強港的信息化保障。”中國港口協會秘書長、《中國港口》雜志社長丁莉表示。

具體到全局化體系解決方案，《中國港口》雜志、西井科技與畢馬威三方首次共同提出了“一橫一縱一鏈一網”概念。

藍皮書指出，集裝箱橫向流轉過程（“一橫”）和縱向運營管理（“一縱”）是從港口內部生產作業角度出發，物流服務鏈（“一鏈”）和區域／全球港口協同網（“一網”）則從整個大物流體系出發。

在“一橫”即整個橫向流轉過程中，利用人工智能主要實現單點技術方案，比如集裝箱全流程識別（智能識別）、集裝箱水平運輸環節（自動駕駛）、場橋／岸橋垂直運輸環節（智能裝卸）。

“根據西井科技目前已有27個用戶的數據分析，我們發現在這個單點上給用戶提升至少300％的效率，并且能夠降低80％的人力成本。”譚敏敏表示。

據悉，廣州港黃埔老港碼頭、廈門新海達集裝箱碼頭、招商局旗下大榭招商碼頭等已經應用人工智能集裝箱視覺識別方案。

人工智能在“一縱”港口運營管理中，著眼于更為宏觀的層面，實現港口內部自主運營管理的功能。基于人工智能能夠更好的與大數據合作，深度挖掘數據，從而幫助系統更加理性地做出決策，從而改變傳統TOS系統的原有運營模式，減少人員在運營管理層上的干預。

“一鏈”將會以“政務流、信息流、商物流”三種不同形式的鏈條全面打通港口上下游產業鏈。通過人工智能的自然語言處理（NLP）、計算機視覺、NOCR技術，可以把大量需要人工操作的單據錄入和業務操作過程，變為無紙化的電子航運數據，減少人工成本，提升物流效率。同時，人工智能識別技術可擴展至保險、醫療單證等領域，真正發揮數據的運用價值，打通數據產業鏈。

至于“一網”，現階段考慮人工智能在港口網絡中的應用，基本只能和港口間信息平臺、信息共享相結合，比如嘗試在港口社區系統PCS （Port Community System）進行應用。

3 AI落地港口場景阻力幾何？

雖然港口從業者普遍認識到智慧港口是未來發展趨勢，對新技術的應用是港口生產工作表上的重要議程，但在人工智能技術未足夠成熟、效果仍待提高的情況下，港口一線人員和決策者對新技術的接受程度比較有限。

同時，多數從業者對人工智能的定義不清晰，了解有限，認為人工智能僅僅是自動化的一種手段，對于人工智能技術帶來的潛力不夠重視。然而人工智能作為新的生產要素，對港口帶來的變化，如成本的急劇降低，資本的高效節約，在傳統碼頭轉型為智慧碼頭的過程中會起到極大幫助。

目前港口沉淀的數據分散在各個部門和平臺內。人工智能在全局化智慧港口中的實現，尤其在“一縱、一鏈、一網”中，需要依賴于大量數據的共享。智慧港口的建設，會改變這些部門、平臺的存在形式，造成的相關方利益沖突，甚至導致失業，是發展中的最大阻力之一。

對此，畢馬威信息與科技行業主管合伙人吳劍林先生總結道：“人工智能更多偏向于底層的技術，其價值的最終實現要落實于具體的場景。我們相信人工智能技術未來會在智慧港口的建設上添上濃墨重彩的一筆。”