AI赋能传统港口:成本降8成,效率升3倍

来源:智汇工业

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关键词:AI赋能

    全球港口集装箱吞吐量TOP120榜单上,中国已有31家港口上榜,更有7席跻身前10,但全球34个自动化港口中国仅占3席。中国港口自动化起步晚,但AI赋能或将使中国港口的智能化更具后发优势。

    2019年5月7日下午,全球首部研究探讨人工智能在智慧港口应用的蓝皮书《AI赋能全局化智慧港口》在广州发布。该蓝皮书由《中国港口》杂志与西井科技联合制作,并得到了毕马威中国的支持。

    西井科技创始人、CEO谭黎敏在接受算力智库现场采访时表示:“我们谈论人工智能技术与行业相结合,发布这样一本蓝皮书,是将科学技术与行业经验做了一次完美的融合,也是希望以此为人工智能在行业的落地应用做一些启示。”

    西井科技创始人、CEO谭黎敏

    AI后发优势,或实现变道超车

    据中国港口协会常务副会长陈英明介绍,新中国成立以来,货物吞吐量从1949年的1000万吨,增长至2018年的143.51亿吨,增长高达1434倍。

    2018年虽受贸易保护主义影响,但中国与“一带一路”沿线国家进出口贸易额仍增长13.3%。受益于亚洲区域贸易的强劲增长,港口货物吞吐量保持稳定增长,但增速略低于上年。

    在2018年度全球港口集装箱吞吐量TOP120榜单上,中国已有31家港口上榜,前10中,中国更占据7席。

    谭黎敏坦言,通过科技手段降本增效,是现阶段各码头的诉求,但目前中国码头的自动化水平与国外尚有距离。

    据算力智库梳理,世界自动化码头的发展已经有30多年的历史。中国自动化码头还处于起步阶段。截至2017年9月份,全球自动化集装箱码头34个(含在建3个),其中全自动化码头13个,半自动化码头21个;欧洲10个,亚洲17个,美洲4个,澳洲3个。截至2019年3月,内地仅有厦门港远海、青岛港、上海港洋山四期3个自动化码头。

    目前港口的自动化主要体现在集装箱在港区的流转环节,含集装箱识别、水平运输、堆场装卸等垂直运输等环节。

    但值得注意的是,上述自动化运营如果使用OCR等传统技术,仍需要操作人员在后台远程操控,港口基础设施无法进行自主决策,不同设施之间的互相协作更无从谈起。

    谭黎敏指出,自动化方案其实适用于新建码头,但现实是有更多的老码头,本身已经有港口设备,无法做大量基建改造。对于他们来说,自动化改造的灵活性不够高,而利用AI就无需整体改造,可以局部升级。

    “以自动驾驶卡车为例,1992年荷兰ETC码头用路面铺设磁钉的方式实现自动驾驶,它根据已经固定化的行驶路径和轨迹,进行一定的编程式操作,这是自动化方案,而西井科技无人驾驶卡车的智能化体现在单车就具备自主定位、规划和导航这样的自主智能作业能力,且无需对原有基建路面做额外改造。”谭黎敏告诉算力智库。

    AI如何全局化赋能港口

    “智慧港口的建设及管理是今后港口发展的必然趋势,利用互联网技术和大数据的思维实现港口的智能化、自动化和无人化,助推港口转型升级和企业提质增效,是建设国际强港的信息化保障。”中国港口协会秘书长、《中国港口》杂志社长丁莉表示。

    具体到全局化体系解决方案,《中国港口》杂志、西井科技与毕马威三方首次共同提出了“一横一纵一链一网”概念。

    蓝皮书指出,集装箱横向流转过程(“一横”)和纵向运营管理(“一纵”)是从港口内部生产作业角度出发,物流服务链(“一链”)和区域/全球港口协同网(“一网”)则从整个大物流体系出发。

    在“一横”即整个横向流转过程中,利用人工智能主要实现单点技术方案,比如集装箱全流程识别(智能识别)、集装箱水平运输环节(自动驾驶)、场桥/岸桥垂直运输环节(智能装卸)。

    “根据西井科技目前已有27个用户的数据分析,我们发现在这个单点上给用户提升至少300%的效率,并且能够降低80%的人力成本。”谭敏敏表示。

    据悉,广州港黄埔老港码头、厦门新海达集装箱码头、招商局旗下大榭招商码头等已经应用人工智能集装箱视觉识别方案。


    人工智能在“一纵”港口运营管理中,着眼于更为宏观的层面,实现港口内部自主运营管理的功能。基于人工智能能够更好的与大数据合作,深度挖掘数据,从而帮助系统更加理性地做出决策,从而改变传统TOS系统的原有运营模式,减少人员在运营管理层上的干预。

    “一链”将会以“政务流、信息流、商物流”三种不同形式的链条全面打通港口上下游产业链。通过人工智能的自然语言处理(NLP)、计算机视觉、NOCR技术,可以把大量需要人工操作的单据录入和业务操作过程,变为无纸化的电子航运数据,减少人工成本,提升物流效率。同时,人工智能识别技术可扩展至保险、医疗单证等领域,真正发挥数据的运用价值,打通数据产业链。

    至于“一网”,现阶段考虑人工智能在港口网络中的应用,基本只能和港口间信息平台、信息共享相结合,比如尝试在港口社区系统PCS (Port Community System)进行应用。

    AI落地港口场景阻力几何?

    虽然港口从业者普遍认识到智慧港口是未来发展趋势,对新技术的应用是港口生产工作表上的重要议程,但在人工智能技术未足够成熟、效果仍待提高的情况下,港口一线人员和决策者对新技术的接受程度比较有限。

    同时,多数从业者对人工智能的定义不清晰,了解有限,认为人工智能仅仅是自动化的一种手段,对于人工智能技术带来的潜力不够重视。然而人工智能作为新的生产要素,对港口带来的变化,如成本的急剧降低,资本的高效节约,在传统码头转型为智慧码头的过程中会起到极大帮助。

    目前港口沉淀的数据分散在各个部门和平台内。人工智能在全局化智慧港口中的实现,尤其在“一纵、一链、一网”中,需要依赖于大量数据的共享。智慧港口的建设,会改变这些部门、平台的存在形式,造成的相关方利益冲突,甚至导致失业,是发展中的最大阻力之一。

    对此,毕马威信息与科技行业主管合伙人吴剑林先生总结道:“人工智能更多偏向于底层的技术,其价值的最终实现要落实于具体的场景。我们相信人工智能技术未来会在智慧港口的建设上添上浓墨重彩的一笔。”


    (审核编辑: 林静)