5月7日，《AI賦能全局化智慧港口》行業藍皮書在廣州發布，作為全球首部研究探討人工智能在智慧港口應用的藍皮書，本報告首次對“智慧港口”展開了全面、系統、深入的分析。

  據介紹，目前國內尚缺乏對“AI+港口”這一命題體系化、專門性、權威性的研究，該藍皮書由《中國港口》雜志與智慧港口解決方案領軍企業westwell西井科技，協同支持單位畢馬威(KPMG)共同發布，填補了這一領域的學術空白，不僅完整全面解讀了國內外智慧港口改造升級的現狀、特征和運營模式等，對出現的問題進行重點分析，并對智慧港口的未來發展趨勢進行了預測。

  港口從自動化走向智能化

  港口的發展，從最初的區域間商品流通中心,伴隨著全球商貿業和航運業的繁榮,轉型為貿易中心和商業中心,逐漸成為具備貨物倉儲、運輸貿易信息服務、貨物配送等多元化服務的物流、貿易、工業與金融中心。進入21世紀以來，港口成為兼具信息化、網絡化與敏捷化的綜合服務中心。

  “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丁莉在藍皮書發布會上表示，當前港口智慧運營的環境已經見到成效，信息系統的體系基本搭建完成，貿易便利化的程度不斷加強。與此同時，在“一帶一路”倡議下，智慧港口的作用日漸凸顯。

  記者從發布會上獲悉，目前，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，隨著吞吐量逐年上升，國內港口運營商進行自動化改造勢頭積極自動化改造建設如火如荼。

  據中國港口協會統計，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。

  然而，當前自動化港口離真正的智慧港口尚有距離。西井科技創始人、CEO譚黎敏告訴記者，目前自動化港口,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。在技術上分別對應采用OCR 和應答器,對集裝箱卡車、集裝箱進行信息的識別、監控;AGV進行集裝 箱水平運輸;自動化或半自動化遠程 操作吊機設備,進行集裝箱的垂直運輸等。自動化碼頭的運營仍需要操作人員在后臺去遠程操控,港口基礎設施無法進行自主決策,不同設施之間不能夠互相協作。如要在已運營的港口中推動自動化改造，還將面對自動化改造費用高昂、多方利益平衡、試錯成本高、需求差異等困難。

  西井科技創始人、CEO譚黎敏告訴記者，建設年吞吐量200萬TEU的中型自動化碼頭一般投入10億元以上，AGV集裝箱水平運輸方式，需要地下埋設幾萬枚磁釘，投入大，耗時長;其次，技術標準待統一，可靠性和穩定性有待檢驗;自動化碼頭構造精密復雜，試錯成本高;港口運營商角色不同，自動化改造需要多管理主體協調，平衡各方訴求;最后，不同港口存在不同的建設需求和目標，需要不同的改造策略和方案，要形成研發、推廣和合作產業鏈尚有一定距離。

  AI科技賦能

  削減港口運營成本

  “經濟新常態下, 港口面臨著議價能力下降、同質化競爭加劇的壓力。港口競爭模式正由運輸能力和吞吐量的競爭,轉為口岸效率、服務質量、綜合物流、科技創新和可持續發展能力等方面的競爭。”據藍皮書表述，降本增效成為港口運營商眼前的訴求,推進智慧港口建設是港口運營商的必然選擇。人工智能、大數據、物聯網、云計算、5G為代表的新一代信息技術, 以其集聚、融合的快速發展態勢,成 為智慧港口建設的重要驅動力之一。

  《藍皮書》中首次提出了“一橫一縱一鏈一網”的全局化體系解決方案。一方面，從港口內部生產作業角度，將人工智能應用分為集裝箱橫向流轉過程( “一橫” ) 、縱向運營管理(“一縱”)兩個層面;更進一步，從整個大物流體系角度出發，將智慧港口作為智慧物流的重要組成部分，探索人工智能在物流服務鏈( “一鏈” ) 、區域/全球港口協同網(“一網”)兩個角度的應用。

  以“一橫”環節的集裝箱水平運輸為例，集裝箱在碼頭的水平運輸系統主要依靠集卡、跨運車或AGV。其中歐美碼頭多采用跨運車，而中國碼頭則九成以上采用有人駕駛內集卡水平運輸的方式。而自動駕駛是人工智能在水平運輸環節的典型應用。

  與其他開放道路場景相比，港區自動駕駛場景的挑戰在于：作業精度要求厘米級、環境高度變化、金屬信號干擾定位、鹽霧等天氣影響。

  因此，引入人工智能技術解決方案可以實現集卡、跨運車的自動駕駛，能模擬人的操作行為，在港區內自主行駛、避障。以西井科技正在研發的無人類駕駛室的無人駕駛電動重卡Q-Truck為例，它搭載了視覺攝像頭、固態激光雷達，16線激光雷達，毫米波雷達等多套工業級傳感器，覆蓋周邊環境并幫助相互校驗覆蓋區域。

  此外，西井科技與振華重工正在合作的無人跨運車除自主行駛，還能自主探測集裝箱，并完成厘米級精度的抓箱、跨箱和放箱。在無需外置設備的情況下，與人工操作相比，能實現多種自主作業能力，且標準化程度更高、速度更快。

  西井科技作為國內較早一批創立的人工智能科技企業，從最底層也是難度最大的人工智能芯片和算法作為起點，并在2016年4月開始，切入了第一個人工智能落地應用場景——智慧港口。

  目前，西井科技的全局化AI智慧港口整體解決方案已涵蓋集裝箱從岸橋、場橋到閘口的物流鏈智能識別、無人駕駛集裝箱跨運車、無人駕駛新能源集裝箱卡車、堆場管理等，還包括對港口機械的智能化改造，包括輪胎吊、智能防撞、大車糾偏及其他安全防護產品。

  建議提高引入AI技術積極性

  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。

  挑戰與機遇并存，未來人工智能賦能于智慧港口的發展主要依賴于各個部門和平臺之間的數據共享。智慧港口“一橫一縱一鏈一網”全局化體系的實現，最大的受益者將會是消費者和社會。這需要政府、頭部港口大力支持與帶動，以及科技公司的積極參與。

  比如從政府層面來說，建議制定我國智慧港口建設的總體發展規劃，提出分階段、分步驟、分地區的可操作細則;加大港口的創新支持政策，降低港口企業的科技創新成本，提高港口引入自主原創的人工智能高新技術的積極性。

  對于企業而言，不同港口面臨各異的環境背景、資源、發展歷程和目標，因此，港口管理者需明晰自身港口的頂層定位和規劃，選擇符合自身情況的發展策略，使人工智能技術的應用契合港口業務目標。港口生產作業，作為人工智能的細分行業場景，存在著較高的專業壁壘。那些具備人工智能技術，又對港口實際場景深耕的企業，才能成為領域技術應用的引領者。同時，碼頭運營者需要建立一支機智的、有創新能力的、具備人工智能能力的工作團隊。港口需整合優勢資源，統籌引進技術人才“鏈式”聯動發展，才能充分利用人工智能所能提供的力量。

  對此，畢馬威信息與科技行業主管合伙人吳劍林先生表示：“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。”