在智能体的帮助下,原先人工需2至3小时的泊位计划编制,现在最快一分钟就能完成推优,计划员只需针对智能推优结果进行微调

　　◆大众新闻记者　范薇　　　　　　　　　　　　　　

　　排泊智能体自动整合船期、泊位、潮汐、气象等132项核心要素,将靠泊方案最快推优时间缩短至1分钟；CV模型实时识别船舶角度、速度、距离,构建船舶靠离泊设备避让算法,一名门机司机可以兼顾两台门机作业……7月中旬,在青岛港,记者看到了人工智能在多个生产场景的“生长”。

　　凭借自动化设备以及自主研发的核心控制系统,青岛港自动化码头创造了集装箱装卸的“中国速度”,成为智慧港口的典型代表。如今,人工智能的加入正在重塑码头的作业流程,让港口的效能打开新的想象空间。

联合共创AI产品,启动建设26个首批示范场景

　　2025年9月9日,一块沉甸甸的“国字号”招牌落地青岛港。作为全国首批、港口行业唯一的交通领域国家人工智能应用中试基地,这里承载的使命很明确——“让人工智能技术在真实的港口场景中接受检验、迭代优化,最终形成可复制、可推广的解决方案”。

　　近一年过去,这块“试验田”里长出了什么?

　　走进位于青岛港的中试基地,人工智能生态伙伴的开发人员正与青岛港人工智能专班成员坐在一起商讨、交流。

　　中试基地成立后,青岛港梳理了港口行业的人工智能应用场景图谱,针对行业关注的痛点、难点,选取了其中高价值场景作为突破口。

　　“这里不仅为山东港口培育AI技术,我们还要搭建测试环境,为相关产业发展提供‘摇篮’。”青岛港人工智能专班工作人员刘福乾说。例如,在无人驾驶领域,基地能为合作厂商开放港口真实场地、车辆、网络资源等,联合共创AI产品。

　　在这里,港口、科技企业、科研院所各施所长。港口懂业务、懂场景,科技企业有算力、有模型,科研院所则能在前沿课题上施展拳脚。

　　自中试基地启动建设以来,青岛港汇聚产业、数据、算力、人才等资源,围绕港口安全、生产、港航服务等领域,全面启动建设26个首批示范场景。目前,已建成全栈国产异构算力平台,打造了28个高质量数据集,青岛港成功入围国家数据局高质量数据集建设先行先试单位。

　　在中试基地的规划中,应用场景被划分为五大板块:码头生产、港航协同、全域安全、具身智能、经营管控。每个板块下面,又细分出一个个具体的智能体。目前,基地已研发出全要素调度、集装箱船舶配载等19个智能体。

　　一个个细分模型背后,是中试基地推出的港口行业首个大模型——“星港”大模型。它整合百亿级港口数据,对港口的事理解得更深、更准,作为交通运输部交通运输大模型的垂域模型,成功入选工信部工业大模型五十佳典型案例。使用方式上,它既可以像对话一样直接交互,也可以通过API接口被其他应用调用。

　　此外,青岛港联合国内头部科研机构,推出了全国首款港口AI芯片“山港智芯·星屿SA5200”。该芯片搭载定制化视频压缩算法,有效破解港口码头轮胎吊远程操控、近海船舶航行操作视频传输带宽瓶颈,针对性解决港区海量监控视频传输难题。

AI“思考”逻辑进阶,打破生产力天花板

　　AI进港口,首先走进的是自动化场景。人工智能需要一定基础,数据就是其中之一,传统码头采集不到数据,也就无从进行模型训练。

　　近年来青岛港持续推进的集装箱、干散货、纸浆等码头自动化改造,为叠加AI能力打下了良好的基础。

　　2020年,青岛港启动干散货码头智慧化改造,逐步完成了多类设备、皮带流程的自动化升级,还建成了智慧库场,既降低了库场管理人员的劳动强度,也大幅提升了生产安全水平与作业效率质量。但改造瓶颈也随之显现:比如门机抓斗下方人员或车辆的识别率始终无法提升,受限于当时的技术条件,改造难以继续推进。

　　人工智能来了,技术团队看到了希望,排泊作业成为最先突破“天花板”的场景之一。据介绍,这项工作涵盖卸船、装船、直取直装等六大类二十子项,既“吃经验”,又费脑力。计划员不仅要手动整合100多项船舶要素,而且受环境、货种等因素制约,一旦一船有调整计划,就需要重算全局。

　　青岛港从2022年就开始探索排泊作业的智能化,采用的是运筹优化技术来实现自动生成港口生产作业计划,但是经过长期探索,在面临码头生产条件复杂多变的场景时,运筹优化技术难以精确完成数学建模,根本无法投入实战。

　　中试基地成立后,AI头部企业将思维链、智能体、大模型等技术带进了青岛港,融入了码头生产系统。有了新的能力加持,AI学会了综合考虑多种因素之间的关系,不再是走一步看一步的直线思维,从而给出相对合理的排泊方案。训练两三个月后,排泊智能体给出方案的正确率就已经达到80%。

　　在智能体的帮助下,原先人工需2至3小时的泊位计划编制,现在最快一分钟就能完成推优,计划员只需针对智能推优结果进行微调。

　　除了“大脑”层面的智能体,AI也走入人机协作的场景。青岛港已部署20余类机器人,覆盖码头装卸、油品罐区、电力巡检等多个作业场景,而人工智能让它们的“眼睛”更尖了。以前机器人也搭载了识别的算法,但相关的大模型出来以后,识别准确度大大提高。

从内部应用走向行业复制

　　在AI应用从单点突破走向系统集成的同时,中试基地也在不断推动内部应用走向行业复制。

　　在青岛港人工智能基地,一个其貌不扬的金属箱摆放在桌面上,这是中试基地联合生态伙伴打造的“星舟一体机”。这台一体机搭载了多个模型,具备皮带异物检测、清舱作业识别、船舶靠离检测等多项能力。凭借这些能力,它可以管控10台左右的门机。例如门机作业时,如果人进入了抓斗下方的危险区域,系统会让设备停止作业。

　　据介绍,这些AI功能可以直接利用门机现有监控摄像头,不需要新增前端硬件,降低了部署成本。但最大的节省,在于模型训练中的资金投入,这正是中小港口的痛点所在。

　　现场数据采集标注、大规模训练算力消耗,是研发AI的两大投入。如果一台一体机定价几十万元,背后的研发成本可能达到数百万元甚至上千万元。把价格打下来,正是中试基地的意义所在。中试基地承担了数据收集、训练、测试的任务,形成成熟的产品,在推广中仅需要微调,价格就相对更能接受了。

　　中试基地成果正在复制推广中被检验。国内层面,成果优先在山东港口内部烟台港、日照港复制；海外层面,积极拓展至东南亚、中东等海外港口。此外,青岛港还与厦门等其他国家人工智能应用中试基地签署了战略合作协议,推动技术成果的互通和跨行业协同创新。

　　人工智能应用的推进,带来的不仅是算力需求的增加,还有高质量数据的缺口。设备智能运维就是一个典型的难题,需求急迫,可训练条件尚不充分。“设备故障的数据太少了——设备本身出故障的概率就不高,积累的数据更少,而且故障发生的时间、原因都需要人工标注,前期的工作量很大。”一位技术人员坦言。目前,中试基地正从传感器普及着手,推进设备运维数据收集。

　　港口运输场景的复杂性也给具身智能带来了挑战。有些特殊情况只有在实际作业中才可能出现,实验室里模拟不出来,可以“动手”操作的机器人在港口作业中大规模应用,可能还需要一段时间。

　　不过,山东港口的方向依然清晰。在这里,人工智能并非替代人,而是先做人的助手,让人工智能先走进复杂、劳动量大以及安全管理相关的场景。在人工智能的成长中,人机交互是一个必经的阶段。

　　这块国家级“试验田”还在继续成长。一方面,中试基地将持续迭代成熟产品,攻关新型场景。另一方面,作为新技术的“摇篮”,中试基地将继续完善中试验证开放条件,将“技术研发—场景验证—产业培育—生态塑造”的链条打造成型,结出能真正解决行业共性难题、可以在全国港口推广复制的“果实”。