AI赋能，全局化智慧港口.pdf

0 版权所有，不得转载。中国印刷。1 版权所有，不得转载。中国印刷。 序言 港口，是一国对外贸易的窗口，是反映经济状况的晴雨表，更是对一国 基础设施建设综合实力的反映。当前，中国是世界第一贸易大国，也是港口 大国，中国港口货物吞吐量、集装箱吞吐量、拥有的万吨级生产性码头泊位 均为世界第一。在全球港口货物吞吐量和集装箱吞吐量排名前十名的港口中， 中国港口更是占据七席。 改革在推进，创新无止境。中国港口实现了从“人拉肩扛”到信息化、 智能化、自动化的转变，中国港口已全面进入“互联网+”时代。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。当前港口智慧运营的环境已经见到成效，信息 系统的体系基本搭建完成，贸易便利化的程度不断加强。与此同时，在“一 带一路”倡议下，智慧港口的作用日渐凸显。 善学者尽其理，善行者究其难。本蓝皮书力求通过技术和市场发展分析， 对行业应用进行梳理和观测，努力实现，供业界参考，共赢未来！ 中国港口杂志总编 童洁 人工智能，它始终是以一种科学与技术的形态存在，而行业应用更多的 是代表了一种行业经验与知识。 今天我们谈论人工智能技术与行业的相结合，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，也是寄希望以此为人工智能在 行业的落地应用做一些启示。 人工智能是一个极其复杂而又令人激动的事物。近几年，在“人机大战 ”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在2016年3月谷歌 AlphaGo战胜李世石后，通过这场半娱乐性质的世纪围棋大战，把人工智能 这项技术推向了大家的视线。在这之后又涌现了一批院校团队与科技公司进 军人工智能，并开始竞相参加人工智能比赛刷榜。之后，又诞生了一大批人 工智能创业公司，但大部分都是由一些单点技术为主导的公司。人工智能有 一个特点，就是作为技术它本身很难成为一种产品，它必须是和场景相结合， 它的最大价值也在于给行业赋能，降本增效。所以从2017年开始，大家都开 始将关注点转移到了人工智能的落地。2 版权所有，不得转载。中国印刷。 作为国内较早一批创立的人工智能科技企业，westwell西井科技，从最底 层也是难度最大的人工智能芯片和算法作为我们的起点，同时在2016年4月开 始，快速切入人工智能的行业应用的落地，第一个落地也是我们至今最主要的 应用场景智慧港口。 在智慧港口的应用中，我们最初是通过自研的底层芯片和算法，帮助用户 实现基于岸桥前端的图像识别理货功能。而今天我们不仅将岸桥的图像识别功 能从最初1.0版本的3个功能，扩展至今天2.0版本的10多个功能模块。同时， 场桥智能化方面也开发出诸如大车防撞、大车纠偏、识别等等功能模块和产品。 尤其自豪的是，我们不仅在国内率先实现港区无人驾驶的集卡的功能验证，更 是将自动驾驶技术推向了实际销售和生产。 凭借覆盖港区各个作业环节的人工智能+的系统，我们已经率先成为全局 化人工智能港口解决方案的先行者和践行者。 从过往三年，人工智能技术运用于港口的实际数据效果来看，它的降本增 效作用非常明显，也大大降低了安全事故的风险性，这对于港口的运营优化和 未来的发展创新，都起到了非同小可的作用和效果。 可以说，今天作为一个新晋的港口人，我从来没有如此自信地憧憬全局化 智慧港口的美好未来。我们有理由相信，随着AI技术与港口行业的进一步融合， 我们必将籍全局化人工智能港口解决方案在未来的几十年中为港口行业的发展 提供“新的强劲动能”。 westwell西井科技创始人&CEO 谭黎敏 2019年政府工作报告中提出了“智能+”的重要战略：深化大数据、人工 智能等研发应用，打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级 赋能。毕马威作为一个全球的专业机构，每年都会针对颠覆性技术做前沿的研 究和调研，我们对人工智能在中国的落地发展持积极态度。中国的优势在于拥 有广阔的应用市场、政府支持的政策，逐渐完善的投资环境和渠道，这为人工 智能技术的发展提供了一个良好的空间。此外，还有很多关注人工智能在行业 应用的初创公司，以及大量前沿科技领域的优质人才。 人工智能是不断进步的过程，毕马威成员所在分布全球153个国家和地区， 布局了全球创新创业的生态圈，致力于联接技术创业公司和大企业，推动诸如 人工智能等新技术的落地、传统行业的转型。 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。 毕马威中国信息与科技行业主管合伙人 吴剑林3 版权所有，不得转载。中国印刷。4 版权所有，不得转载。中国印刷。 目录 序 言 1 核心观点 5 1 从自动化到智慧港口 6 （一）港口发展历程 7 （二）中国港口自动化建设现状 8 （三）新技术驱动智慧港口建设 9 2 人工智能发展与应用概况 11 （一）人工智能发展阶段 12 （二）中国人工智能行业现状 14 （三）人工智能行业应用：以物流、交通为例 16 3 人工智能在智慧港口的应用 18 （一）一横：集装箱在港口智能流转全过程 19 （二）一纵：港口生产作业智能运营管理 27 （三）一链：智慧港口全方位物流服务链 31 （四）一网：区域/全球智慧港口网络 34 4 建议与展望 36 附录：术语解释 405 版权所有，不得转载。中国印刷。 核心观点 全局性与连通性成为当代港口的重要特征。港口的差异化服务、港口间的互动以及与供应链的无 缝连接成为评判港口现代化的重要标准。 中国已成为世界公认的贸易大国，港口吞吐量不断攀升。但中国港口自动化建设还处于初级阶段， 传统码头自动化改造如火如荼。 本轮人工智能浪潮以从实验室走向商业化为主要特点，“AI +要素”驱动应用层行业发展。目前 中国人工智能行业环境较好，政策利好、资本支持，企业数量、规模全球领先，主要发力在技术 层和应用层。 目前人工智能在港口的落地处于初级应用阶段，主要集中在港口生产作业一线。本报告从港口内 部生产作业角度，将人工智能应用分为集装箱横向流转过程（ “一横” ） 、纵向运营管理 （“一纵”）两个层面；从整个大物流体系出发，智慧港口作为智慧物流的重要组成部分，探索 人工智能在物流服务链（ “一链” ） 、区域/全球港口协同网（“一网”）两个角度的应用。 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)； 技术难点主要在于精度。 人工智能在“一纵”港口运营管理中，主要的作用在于，人工智能可以更好的与大数据进行合作。 基于人工智能算法的深度挖掘数据，能帮助系统更加理性的做出决策，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上的干预，例如智能调度。 在打通“一链”物流服务链的过程中，由于港口中不同子平台，利益会受到挑战。推动“一链” 发展的技术还未足以成熟，且人们在观念上对智慧港口的建设还存在疑问，导致了在一链中各个 参与方的信息不通畅，服务效率较低。 基于未来智慧港口网络的高度构思自身港口的发展，还仅仅是少量头部港口在考虑中的一个理念。 整体上，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。目前港口沉淀的数据分割在各个部门和平台内。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。 智慧港口“一横一纵一链一网”全局化体系的实现，最大的受益者将会是消费者和社会，需要政 府、头部港口的积极支持和带动。在各港口进行的智能化改造项目，较多是基层码头推动、科技 公司牵头，缺乏集团全局性的顶层设计。对人工智能技术的投入，需要港口运营者有战略高度的 考虑。1 . 从自动化到智慧港口7 版权所有，不得转载。中国印刷。 20世纪60年代全球物流行业兴起， 港口作为商品流通的枢纽，在全球物 流系统中发挥着重要的作用。随着经 济全球化进程的加快，科技革命迅猛 发展，产业结构不断优化升级，高效 率的现代港口已成为区域经济发展与 产业结构升级的重要支撑。 港口的发展，从最初的区域间商 品流通中心，伴随着全球商贸业和航 运业的繁荣，转型为贸易中心和商业 中心，逐渐成为具备货物仓储、运输 贸易信息服务、货物配送等多元化服 务的物流、贸易、工业与金融中心。 进入21世纪以来，港口成为兼具信息 化、网络化与敏捷化的综合服务中心。 （一）港口发展历程 中国已成为世界公认的贸易大国，港口吞吐量不断攀升。 港口自动化建设初级阶段，自动化改造如火如荼。 全局性与连通性成为当代港口的重要特征。港口的差异化服务、港口 间的互动以及与供应链的无缝连接成为评判港口现代化的重要标准。 创新技术与经济场景不断交融，驱动智慧港口建设。 发展阶段 时间 主要功能 发展特点 港口定位 第一代： 传统港口 18世纪前 1. 装卸、转运 传统装卸 区域间商品流通 第二代： 临港贸易中心 18世纪初- 20世纪中 1. 仓储、装卸、搬运 工商业落户，临 港产业具雏形 生产贸易场所、货 物增值服务中心 第三代： 国际商业中心 20世纪五 六十年代 1. 仓储、装卸、搬运 2. 运输贸易的信息服务与货物配送 适应国际贸易、 全球化物流 部分港口发展为物 流、贸易、工业、 金融中心 第四代： 综合服务中心 20世纪末 至今 1. 仓储、装卸、搬运 2. 运输贸易的信息服务与货物配送 3. 港口之间的互动、差异化服务 4. 与供应链各环节无缝衔接 城市为主体，自 由贸易为依托 国际贸易调度站、 产业集聚地、 综合服务平台、 国际航运中心、 港口群结构 下一代： 智慧港口 未来 1. 以上 2. 数据服务及其他创新业务模式 集物联网、自动 化、人工智能为 一体 系统化的大港口生 态圈 资料来源：中国港口杂志 表1-1 世界港口发展历程及特点8 版权所有，不得转载。中国印刷。 同样在上个世纪60年代，新中国 开始有计划的发展航运业并积极恢复 港口。尤其自21世纪以来，中国港口 处在快速发展的征程中，不同于80、 90年代注重泊位深水化、专业化建设 的趋势，本轮发展开始更加注重改革 创新、转型升级：从装卸、仓储、简 单加工功能为特征的港口向提供综合 物流服务的第四代港口转型，业务向 多式联运、保税物流、全程物流服务、 供应链金融等高附加值综合物流功能 延伸。 “一带一路”倡议提出以来，在 促进中国及沿线国家海运发展方面取 得了显著的成果。如表1-2，近两年 集装箱吞吐量排名中，前十名港口中 国独占7家，亚洲地区贸易规模增长 迅速。目前，我国港口已与世界200 多个国家、600多个主要港口建立航 线联系。 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 1 。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 2 。 值得注意的是，国内自动化港口 领先代表，上海洋山港四期自动化码 头，于2017年投产，总投资128.48亿 元，设计能力630万TEU/年，拥有7 个泊位，26台岸桥、116台ARMG和 130台提升式AGV以及58个自动化堆 垛机 3 ，堆场垂直于岸线，是目前全 球最大自动化码头。相对于传统的集 装箱码头，上海洋山港四期最大的特 点是实现了码头集装箱装卸、水平运 输、堆场装卸环节的全过程智能化的 操作。 随着吞吐量逐年上升，国内港口 运营商进行自动化改造势头积极。在 港口自动化建设或者改造项目中，按 自动化场景、效果，可分成四个阶段： 远程简单控制，最直接的就是机 械设备的远程操控或者自动作业，拥 有自主运动的能力； 远程复杂控制，机械设备自动化、 远程控制后，对应的作业流程也就有 了自动化的基础，能够完成一系列的 复杂动作； 自主检测异常，能发现运行过程 当中的异常，自动检测异常的信息； （二）中国港口自动化建设现状 1.2.3. 资料来源：中国港口杂志 地区 国家 排名 港口 万TEU 2018年增速 东亚 中国 1 上海 4201 4.4% 东南亚 新加坡 2 新加坡 3660 8.7% 东亚 中国 3 深圳 2635 4.5% 东亚 中国 4 宁波舟山 2574 4.4% 东亚 中国 5 广州 2192 7.6% 东亚 韩国 6 釜山 2166 5.8% 东亚 中国 7 香港 1960 -5.6% 东亚 中国 8 青岛 1932 5.5% 东亚 中国 9 天津 1600 6.2% 西亚 阿联酋 10 迪拜 1495 -2.7% 西欧 荷兰 11 鹿特丹 1451 5.6% 东南亚 马来西亚 12 巴生 1232 2.8% 表1-2 2018年全球集装箱吞吐量排名 数据来源：中国港口协会9 版权所有，不得转载。中国印刷。 自主决策规划，能够如人的大脑 一般，自主执行决策、规划、调度的 功能。 目前自动化港口，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。在技术上分别对应采用OCR 和应答器，对集装箱卡车、集装箱进 行信息的识别、监控；AGV进行集装 箱水平运输；自动化或半自动化远程 操作吊机设备，进行集装箱的垂直运 输等。 可以看到，当前自动化港口离真 正的智慧港口尚有距离。自动化码头 的运营仍需要操作人员在后台去远程 操控，港口基础设施无法进行自主决 策，更不必提不同设施之间能够互相 协作。并且，目前自动化港口均为新 建港口，如要在已运营的港口中推动 自动化改造，还面临如下实际问题： 然而，经济新常态下，航运市场需 求萎缩、产能过剩，船公司联盟化成为 主流，四大联盟运力占全球80%以上， 港航竞合格局变化。航运市场正逐渐由 “港方市场”和“船方市场”向“货方 市场”转变。港口面临着议价能力下降、 同质化竞争加剧的压力。 过去单纯依靠码头节点优势，通过 装卸服务获得效益增长的模式变得不可 持续，已不足支撑港口持续稳定的收入 增长。全国各大港口的主营业务收入增 长率出现了不同程度的放缓。越来越多 的港口开始发展由装卸业务衍生而来的 其他物流业务及配套服务，探索更多元、 更高附加值的盈利模式。港口竞争模式 正由运输能力和吞吐量的竞争，转为口 岸效率、服务质量、综合物流、 科技 创新和可持续发展能力等方面的竞争。 科技赋能，削减港口运营成本，提 升港口综合服务质量，同时探索价值创 新领域，成为港口提升利润的主要方式。 1 资料来源：西井科技 （三）新技术驱动智慧港口建设 技术标准待统一， 可靠性和稳定性有 待检验；自动化码 头构造精密复杂， 试错成本高 建设年吞吐量 TEU的中型自动化码头 一般投入 以上 1 AGV需要地下埋设几万 枚磁钉，投入大，耗时 长 不同港口存在不同 的建设需求和目标 ，需要不同的改造 策略和方案 码头自动化改造的困难 点 港口运营商角色不同， 自动化改造需要多管理 主体协调，平衡各方诉 求 图1-1 码头自动化改造困难点10 版权所有，不得转载。中国印刷。 降本增效成为港口运营商眼前的 诉求，推进智慧港口建设是港口运营 商的必然选择。 人工智能、大数据、物联网、云 计算、5G为代表的新一代信息技术， 以其集聚、融合的快速发展态势，成 为智慧港口建设的重要驱动力之一。 本轮技术爆发期，科技行业参与 者对创新有空前的重视，智慧城市、 智慧物流、智慧港口接踵而至，各传 统行业成为ICT技术实践与赋能的赛 道。自动驾驶、视觉识别、智能决策 等创新技术向港口运营中溢出和转移。 港口作业由劳动密集型向科技密集型 方向发展，集装箱装卸、港口管理和 服务转向全自动化、智能化。 并且，近年来中国港口大型化、 专业化水平明显提高，为“智能+” 技术的应用提供了支撑。大规模集装 箱码头处理的庞大数据量用传统的手 工或简单的电算化程序已经无法及时 处理，必须采用融合了优化算法和人 工智能性质的实时交互式作业计算机 管理系统，才能满足各方对装卸、堆 存、收发箱及受理等的要求。 新技术赋能，加速港口改革创新、 向第四代港口转型升级，在传统的装卸、 仓储、转运业务基础上向多式联运、保 税物流、全程物流服务、供应链金融等 高附加值综合物流功能延伸。 同时，社会环境的影响和国家政策 的引导，也是智慧港口建设的促进因素。 社会劳动力成本攀升成为现实和趋 势，码头作业人员长期在恶劣环境作业， 劳动强度大、作业难度高。在可以预见 的将来，港口行业的人力缺口会加大。 智慧港口从根本上解决了效率、管理、 安全等问题。 政策方面，中国开始布局智能港口 建设。2017年交通运输部、水运局出 台了关于开展智慧港口示范工程的通 知，选取一批港口开展智慧港口示范 工程建设， 以带动我国港口信息化、 智能化水平的提升。 未来一段时期，中国港口发展要继 续强化战略引领，推动智慧港口高质量 发展，把港口改革发展作为交通强国建 设的重要内容，加强顶层设计和系统谋 划，推动智慧、绿色港口建设，创新港 口发展新模式。2 . 人工智能 发展与应用概况12 版权所有，不得转载。中国印刷。 本轮人工智能浪潮以从实验室走 向商业化为主要特点 人工智能，自1956年在达特茅斯 会议被美国博士约翰麦卡锡首次提出， 发展至今共经历了三次浪潮。行业对 人工智能的定义，通常是指人类通过 分析数据和进行机器学习来赋予机器 类人的能力，使得机器人能代替人类 进行包括认知、识别、分析、决策等 智能行为的过程。 00s-至今，深度学习算法走向盛 行，为人工智能的蓬勃发展奠定了基 础。伴随着芯片、超级计算机、云计 算带来的算力提升，物联网、大数据 技术带来的数据爆发和深度挖掘利用， 加上行业人才的积累，促使着人工智 能从实验室走向了商业化场景应用。 尤其交通、金融、零售、教育、医疗 等行业，成为了人工智能落地的领先 赛道：市场规模、企业数量、投资额 度，经历着超前的增长。 虽然目前人工智能应用还受限于 需要人工标注的专用型人工智能，只 能解决特定领域问题，且距离未来以 类脑技术为基础的、具有自主学习能 力的通用性人工智能还有很长的路径； 但从现实发展角度，技术层面上大量 数据集的构建、迁移学习以及小样本 学习，必将会进一步驱动行业发展； 进而在应用层面上，人工智能与机器 人、大数据、云计算以及边缘计算等 技术应用的逐渐融合，将进一步促进 多元化应用场景逐步实现。 下图中人工智能产业价值链，直 观的反应了人工智能处理过程， 信息 从底层基础设施进入，到软件技术层 对信息进一步分析与处理，再到应用 层，处理完善的信息通过不同的应用 场景以产品的形式展现在用户面前。 （一）人工智能发展阶段 应用层 具体应用层：物流 、安防、机器人、金融、医疗、政务、家居、制造业、交 通业等 通用技术层：自然语言处理、计算机视觉、智能语音、智能图谱等 软件技术层 算法层/软件框架：首先通过软件框架封装算法，帮助应用层解决大量运算再 通过传统机器学习，深度学习进行处理 软件虚拟编译层：底层基础设施和软件层之间的桥梁 基础设施层 智能芯片 1.通用型芯片 2.半定制化芯片（FPGA） 3.全定制化芯片（ASIC） 4.类脑芯片 传感器 1.智能传感器 基础平台 1.分布式计算框架 2.互联互通网络 价 值 链 表2-1 人工智能价值链13 版权所有，不得转载。中国印刷。 （1）对劳动力的赋能和替代， 提高业务效率 人工智能最直接、显著的促进， 在于自动实现工作任务，除了替代传 统自动化所能够完成的重复性、危险 性工作外，人工智能技术的学习能力 能够解决一些复杂的、专业的、灵活 的工作。这在劳动力成本增加、企业 高效发展的商业竞争环境中，举足轻 重。比如，通过人工智能技术，审计 师不必花费大量时间仅获得取样调查， 而能够快速实现对企业票据全面审查。 （2）对管理决策的智能支持， 精准运营 未来进行商业决策的过程中，管 理者会依赖于人工智能系统提供的建 议，以数据驱动的模拟计算，辅助决 策流程。比如，营销管理就是目前典 型案例之一，人工智能实现了对用户 画像的精确描绘，依靠多元异质数据 联合建模，实现精准营销投放和个性 化广告流。未来，智能机器助理、顾 问，将成为管理者的标配。 目前的技术层主要集中在： 自然语言处理：研究人类如何与 计算机通过自然语言进行有效的交流， 需要通过语言建模，语言表达，机器 翻译，语言生成来实现。 计算机视觉：通过模仿人类的视 觉系统从而获得近似于人类获取、分 解、理解图像以及系列图像的能力。 可以分为图像分类、目标检测、目标 跟踪以及图像分割。 智能语音：通过分析理解合成人 类的语音从而达到机器人与人类进行 语音交流的过程。可以分为语音合成、 语音识别以及语音评测技术。 知识图谱：通过节点和关系组成 图谱，将知识以网状的形式呈现出来。 应用层： 如产业价值链图上，人工智能的 行业应用，需要基础的算力、算法、 行业大数据，同时需要对场景的理解。 目前专用型人工智能已经覆盖各 大商业化应用场景，关注消费者的领 域首先成为商业化落地的主流，如教 育、零售、医疗。伴随着产业互联网 转型的趋势，人工智能+产业正在成 为下半场的深耕领域，以制造业为代 表的传统领域正在数字化转型的探索 中迎来人工智能赋能的新机遇。 如图2-1，技术作为生产要素之 一，人工智能技术又赋能于其他生 产要素，“AI +要素”驱动应用层 行业发展。14 版权所有，不得转载。中国印刷。 （3）对信息/数据的产生和应 用，创新业务开拓 随着人工智能的场景化应用，基 于信息/数据的更多创新业务机会被 激发。比如，自动驾驶汽车在行驶过 程中产生实时道路环境和交通数据， 帮助城市道路规划、调整收费模式、 布局区域商铺等；而在车辆内部对乘 客识别的数据，促生了新的广告、内 容、电商、娱乐商机。或者如，智慧 孵化器通过识别企业访客数量、会议 室使用等数据，帮助政府向企业提供 更有针对性的税收优惠。 （4）对资本/资源的有效利用， 降本增效 凭借着人工智能的自主学习、适 应和升级能力，行业实际应用中，产 生可观的长期回报，提升投资回报比。 比如在港口集装箱流转过程中，采用 机器视觉识别集装箱号码，对比传统 技术投入小、效率高，经济效益明显。 另一方面，建立在大数据分析基 础上的人工智能，能够快速把握市场 流动性，在未来发现一些新机会，优 化资本的效率、准确性与速度，将资 本/资源投向更关键的领域；并且通 过使用基于人工智能的风险管理技术， 实现对风险的有效管理以及资本/资 源优化。 图2-1 人工智能赋能生产要素 劳动力 管理 技术 信息/数据 资本/资源 AI （二）中国人工智能行业现状 政策利好、资金支持 2016年国务院发布“十三五” 国家科技创新规划，明确人工 智能作为发展新一代信息技术的 主要方向。 2017年国务院印发新一代人工智 能发展规划，强调”1+N”规划体 系，聚焦人工智能基础理论和关 键技术，支持对人工智能交叉学 科研究的探索。在应用层面中国 关注人工智能在制造、农业、物 流、金融、家居、教育、医疗等 领域的重要作用。 2018年11月工业和信息化部印发 新一代人工智能创新重点任务 揭榜工作方案部署智能产品、 核心基础、智能制造、支撑体系 等重点任务方向，选择出一批拥 有核心技术，创新能力强的企业 和科研院所。 2016 2017 另外，我们认为，人工智能技 术的应用，对企业管理结构也会带 来新的变化。重建管理架构，创造 新的合作模式，以便更高效地运作 组织，也会是企业在积累的行业竞 争中的重点考虑之一。 201815 版权所有，不得转载。中国印刷。 1 资料来源：南华早报， 国家科技技术信息系统，2018 2 资料来源：全球人工智能产业地图 ，中国 信通院 ，2018 3 资料来源：人工智能TOP50，中金 投，2018 4 资料来源：中国人工智能发展报告 ，清华 大学中 国科技 政策研 究中心 ，2018 根据清华大学中国科技政策研究 中心发布的中国人工智能发展报告： 1.对比国外人工智能技术，国内 技术层主要专注于视觉和语音方面， 对于基础硬件的应用相对较少。 2.对比国外人工智能企业的行业 分布，我国企业更关注智能机器人、 无人机和智能驾驶的市场，而国外企 业更关注于“AI+”以及各大垂直领 域的应用 4 。 语音 视觉 自然语言处理 基础硬件 国内 国外 图2-2展示了截止到2018年4月， 在过去6个月中国政府资助的人工智 能企业各个项目的金额对比。此外， 中国政府也积极投入到人工智能企业 的投资和全方面扶持中，推动人工智 能产业发展，促进人工智能与实体经 济融合 1 。 企业数量、规模领先 根据中国信通院2018年发布的 全球人工智能产业地图，截止到 2018年四月，中国人工智能企业数量 接近1500家，在全球中位居第二 2 。 中金投2018年发布的人工智能 TOP50中，有14家人工智能独角兽 公司，其时总价值超过405亿美金。 其中含5家机器视觉公司，2家语音识 别公司，2家机器人公司，2家AI芯片 公司，1家自动驾驶领域等 3 。 目前中国人工智能主要发力在技 术层和应用层。 0 50 100 150 智能医用设备 领先电子材料 战略技术 量子与高性能计算 智能机器人 云与大数据 智能汽车 政府资助 单位“ 百万美元” 图2-2 中国政府资助的人工智能各项目金额 图2-3国内外人工智能技术对比 图2-4国内外人工智能行业应用对比 AR/VR 大数据及数据服务 无人机 智能驾驶 智能机器人 AI+ 国内 国外16 版权所有，不得转载。中国印刷。 物流后端服务 物流过程精准预测 物流前端环节 1.智能机器分选： 嵌入式机器视觉和机器学习，配合 机器手臂，自动实现在移动的传送 带上对货品按标签分类，从而降低 人力成本，提升准确率。 2.仓储AGVs/高速自动驾驶： 通过机器视觉、智能传感器和基于 深度学习的算法，系统可以优化导 航路径、分区和运行速度，以自动 化的方式完成整个货物运输过程。 3.人工智能视觉检测： 通过机器视觉，系统能通过摄像头 识别出损害，并根据损害采取相应 的措施去修复资产。 1.预测网络管理： 机器学习工具可以提前帮助企业预 测物流过程中晚点情况，从而可以 采取措施，并分析出晚点的原因。 2.风险预测管理： 通过自然语言处理和机器学习，系 统可以通过线上网络和社交媒体监 测供应商，从而预防风险。 3.智能路线优化： 通过开发实时路线规划算配合数字、 卫星地图等帮助物流业可以高效完 成运输任务。 1.金融异常检测： 通过自然语言处理，识别关键信息，并 通过RPA输出结果。 2.合同信息分析： 通过自然语言处理，将长达几百页的合 同条款提取关键信息，交由人检验。 3.顾客信息实时更新： 通过自然语言处理，系统可以保证顾客 联系信息的准确性和完整性。 4.报关服务： 通过自然语言处理和深度学习，系统可 以自动化的将报关服务的信息进行整理 审核，并交给工作人员复查。 图2-5 人工智能在物流行业落地应用示例 人工智能在物流行业应用示例 物流行业，包含货物分类、转运、 运输、存储的过程。从大物流角度来 说，港口，可以作为物流转运的一个 关键中转节点。从微观角度看，港口 内部集装箱的接收、转移、运输，又 与物流过程较类似。 在智慧物流趋势中，人工智能无 论是在物流实体运输过程的软件、硬 件升级，还是企业数字化转型都能起 到很大的帮助。更重要的是，实体运 输与数字化转型需要高效协作，才能 实现智能化运营，即以较低的成本、 无缝时间节点把控，高效运输大量货 物。人工智能可以通过优化网络编排 （network orchestration）将效率提 升到人类无法达到的水平。 此外，人工智能对物流行业的供 应链管理很有帮助，可以帮助分析供 应链中结构化和非结构化的数据。从 长远来看，供应链数据的应用，会促 进物流行业产生更多创新价值。 （三）人工智能行业应用17 版权所有，不得转载。中国印刷。 感 知 层 RFID，传感器，视频监测，车载终端，地 感线圈等 结构化数据采集能力，实时动态数 据采集能力，数据来源全域覆盖能 力 平 台 层 智能地图，交通云，智能决策平台，车联网 平台，交通仿真平台 地图更准确，云平台处理海量信息， 实时数据，仿真平台提高决策准确 性，车路协同，智能分析决策 应 用 层 实时动态自适应交通管理 实时决策，交通系统自主优化,人工智能发 现、大数据预测事故，拥堵，主动管理 治理拥堵，交通信号智能控制,交通 异常报警，交通规划辅助决策,智能 公交调度需求管理 全出行链个性化服务 全景式交通信息平台，定制化服务提升出行 效率、精准用户画像，个性化出行服务 交通信息发布，全出行链交通信息 服务，出行即服务 自主控制的可互动载运工具 形成完整自然交互体验，自动感知周边环境， 多场景控制方案 人车交互，自主泊车，汽车信息安 全 智能网联交通基础设施 全面掌握基础设施运行状态、通信情况，提 高道路安全性和服务水平 交通基础设施运维，智能停车体系， 智能枢纽 2017年，国务院印发新一代人工 智能发展规划，其中对于智能交通的 规划是，研究建设营运车辆自动驾驶与 车路协同的技术体系，研发交通信息综 合大数据应用平台，检车智能交通监控、 管理和服务系统。 应用方面，人工智能在智慧交通里 已有许多落地的应用尝试，比如：高清 视频监控系统，L2L4自动驾驶系统， 道路交通流量、车联网系统以及GPS监 控系统。 人工智能在交通行业应用示例 智慧交通，依靠物联网、大数据 以及人工智能等多种信息技术，以国 家智能交通体系为指导，通过优化城 市交通管理系统，提高城市交通运行 效率，保障城市交通安全，致力于建 成高效、文明、安全、环保、舒适的 城市交通运输体系。人工智能在智慧 交通中的应用，对港口内部运输管理， 尤其水平运输环节，具有一定的参考 意义。 横）、港口业务的智能运营管理（一 纵）、港口物流服务链的多业务联动 （一链）、多港口间及与城市/区域经济 网络的联动（一网）。本报告下文将对 人工智能在港口 “一横一纵一联一网” 中的应用和展望展开详细描述。 人工智能助力智慧交通的未来发 展趋势，将会是交通领域单业务的技 术革新、数据融合与多业务的联动、 交通枢纽的业务联动、交通与智慧城 市其他业务的联动。 对应于港口未来的发展趋势，即 港口生产作业的单点技术革新（ 一 表2-2 人工智能在交通行业落地应用示例3 . 人工智能 在智慧港口的应用19 版权所有，不得转载。中国印刷。 打造全局化智慧港口解决方案 人工智能在港口的落地处于初级应用阶段，主要集中在港口生产作 业一线。 从港口内部生产作业角度，将人工智能应用分为集装箱横向流转过 程（ “一横” ） 、纵向运营管理（“一纵”）两个层面。 从整个大物流体系角度，智慧港口作为智慧物流的重要组成部分， 探索人工智能在物流服务链（ “一链” ） 、区域/全球港口协同网 （“一网”）两个角度的应用。 （一）一横：集装箱在港口智能 流转过程 集装箱码头典型的生产作业过程， 即集装箱在港口的流转过程。如图3- 1，码头采用闸口场桥集卡岸桥 的工艺系统，配备适合码头作业的装 卸船设备、堆场吊装设备和水平搬运 设备。外集卡通过配有电子称重系统、 视频监控系统、信息采集系统等设备 的闸口，到达场桥进行装卸作业；码 头内部内集卡在场桥跨下装卸集装箱， 再转运至岸桥跨距内作业。 在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 集装箱水平运输环节 场桥、岸桥垂直运输环节 图3-1 集装箱在港口流转过程示意图 外集卡 (水平运输) 外集卡 (水平运输) 场桥 (垂直运输) 岸桥 (垂直运输) 内集卡/跨运车/AGV (水平运输) 闸口 (水平运输)20 版权所有，不得转载。中国印刷。 1. 集装箱全流程识别 集装箱，关联着整个世界的贸易 物流。无论是理货，还是码头生产， 均需要公正、快速的集装箱数据获取。 如何兼顾码头生产作业、理货等需求， 在岸桥、堆场远控化改造的当前趋势 下，是人工智能识别项目研发基本出 发点。 人工智能对集装箱识别主要节点： 闸口、场桥、岸桥 覆盖集装箱流转的各个环节： 装卸船、堆放、理货、验残、提 箱、出关 识别内容包含： 集装箱的箱号、集装箱箱型、装 卸提箱状态、铅封有无、箱体残 损程度等 这些数据的发送、传输、统计， 直接影响着整个物流大数据的流转效 率。港口和航运企业特别注重对集装 箱数据的采集及追溯。 集装箱流转的数据采集难点： 集装箱种类繁多、尺寸多样，仅 现行的国际标准化集装箱达13种 集装箱印刷字体多样、图案复杂、 箱号排列方式各异 箱号并非在平面，而是在曲面上， 字符区域附近复杂的纹理与噪点 箱体油漆脱落情况常见 复杂的光照条件及恶劣天气条件 场景复杂，摄像机内会出现多个 集装箱入镜的现象 集装箱数据的采集方式目前主要 包括人工识别、OCR光学字符识别、 人工智能视觉识别三种方法。因闸门、 岸桥、场桥实际情况不同，加上传统 OCR的技术局限性，数据采集效率不 理想。 闸口 GATE 依靠红外、激光、地感线圈等触 发装置，易受灰尘、雨水等干扰导致 “罢工”；RFID射频卡容易失效；闸 口集卡来往频繁，地感线圈容易发生 断裂，平均每半年需要更换新线圈。 岸桥 Ship-to-shore Crane 安装十余个摄像机传感器，借助 PLC信号触发摄像机进行拍照，再通 过保存的图片的后台分析和记录，识 别准确率为85%左右，且夜间识别准 确率低，无法识别残损字符。 场桥 Yard Crane 安装多个摄像头，仅能识别集装 箱箱号和内集卡作业号，不能借助摄 像头直接视觉识别集卡的车牌信息。21 版权所有，不得转载。中国印刷。 图片来源：西井科技，广州港黄埔老港码头闸口AI识别系统 机器视觉技术，可以实现岸桥、 场桥的箱号自主识别，提高箱号识别 的效率和准确率，并可在此基础上进 一步实现港区无人智慧闸口、无人智 慧吊装等功能。 中国广东广州港黄埔老港码头 集装箱码头闸口通过速度直接影 响收发箱效率及码头的总体操作效率， 也是与外界如海关、箱站、货代等交 接设备与信息的汇集点。 2018年8月，广州港集团有限公 司旗下黄埔老港码头完成了东门闸口 改造项目的系统部署工作，利用西井 科技人工智能单侧箱识别方案解决老 码头闸口车道狭窄、场地受限等问题。 此外，针对AI移动识别箱号的非 结构化结果，利用字符串相似算法， 结合TOS数据的统计建模，进一步地 提升箱号识别率。 中国福建厦门新海达集装箱码头 厦门集装箱码头集团有限公司 旗下海沧新海达集装箱码头远控改 造项目，需要理货系统识别，以及 未来配套无人驾驶的岸桥区域识别。 由厦门新海达码头、厦门电子 口岸、西井科技、振华智慧集团共 同推动落地了远控岸桥人工智能识 别系统，采用地面识别方式，通过 人工智能视频流方式，解决了OCR 空中识别造成的生产效率下降问题。 该系统多个识别功能同步进行 识别，除了传统理货识别系统功能 外，新增了集装箱箱门面朝向识别、 压车位置、装/卸船状态、空/重车状 态、铅封有无、危险品标识等识别 模块。同时，预留了今后传统码头 改造使用自动驾驶集装箱水平运输 时所需配套的新识别功能模块。 成本比较 识别率比较 稳定性比较 人工识 别方式 三班倒，劳动力 成本逐年上升 人工记录容易出现差 错，需要额外人力复 核 作业环境恶劣，存在 作业安全隐患，重复 劳动工作疲劳，稳定 性亟待加强 OCR &