深度學習技術作為人工智能的核心技術之一,目前已經克服了傳統機器學習算法依賴人為特征建立與篩選的限制,在計算機視覺與自然語言處理等諸多方向都取得了較好的實踐結果,應用于港口智能理貨、智能安防、自動駕駛、風險預測管理、金融異常檢測等多個領域。在技術進步的
作為“21世紀海上絲綢之路”的重要節點,港口在“一帶一路”建設中有著舉足輕重的作用。近年來國家出臺多項 利好智慧港口行業發展的相關政策,加快智慧港口建設。2021年9月與2022年1月,交通運輸部與國務院分別發布《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案(2021—2025年)》與《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》, 都對具體港口的智能化改造要求進行明確,如“推進廈門港、寧波舟山港、大連港等既有集裝箱碼頭的智能升級,建設天津港、蘇州港、北部灣港等新一代自動化碼頭”,“推進大連港﹑天津港、青島港、上海港、寧波舟山港、廈門港﹑深圳港、廣州港等港口既有集裝箱碼頭智能化改造。建設天津北疆C段﹑深圳海星、廣州南沙四期、欽州等新―代自動化碼頭。”多項政策落地,使得我國智慧港口行業的發展方向和發展目標逐漸清晰。
深度學習技術作為人工智能的核心技術之一,目前已經克服了傳統機器學習算法依賴人為特征建立與篩選的限制,在計算機視覺與自然語言處理等諸多方向都取得了較好的實踐結果,應用于港口智能理貨、智能安防、自動駕駛、風險預測管理、金融異常檢測等多個領域。在技術進步的推動下,智慧港口有望進入智能化發展的新階段。
當前,中國是世界第一貿易大國,也是港口大國。根據Alphaliner數據,2021年在全球港口貨物集裝箱吞吐量排名前十名的港口中,中國港口占據七席,且集裝箱處理量年增速仍較高,對港口效率的提升提出了挑戰。與此同時,傳統港口發展既面臨勞動力成本攀升、勞動強度大、工作環境惡劣、人力短缺等痛點,又面臨港口腹地重疊、貨類重疊的同質化競爭,降本增效成為 港口企業的共同訴求。智慧港口利用互聯網和大數據實現港口的智能化、自動化和無人化,助推港口轉型升級和企業提質增效,是港口發展的必然趨勢。自2019年以來,我國港口資源 整合速度明顯加快,如山東省和遼寧省的港口資源整合,統籌全省港口發展,這對提升港口作業效率,實現對港口的統一調度管理提出了新要求。在此背景下,提升港口管理水平,打造智慧港口迫在眉睫。
智慧港口產業競爭格局
目前,全球智慧港口第一大技術來源國為美國,美國智慧港口專利申請量占全球智慧港口專利總申請量的 24.39%; 其次是日本,日本智慧港口專利申請量占全球智慧港口專利總申請量的 19.75%。中國緊隨其后,中國智慧港口專利申請量占全球智慧港口專利總申請量的 14.47%。從趨勢上看,2010-2019 年,美國智慧港口專利申請數量遙遙領先,但是在 2020 年后被中國反超。2020 年,中國智慧港口專利申請量為 1272 項,美國智慧港口專利申請量下降至 786 項。日本和韓國智慧港口專利申請量呈現 " 你追我趕 " 的態勢,兩國每年度專利申請量差距不大。2021 年,日本智慧港口專利申請量為 149 項,韓國智慧港口專利申請量為 170 項。
中國方面,江蘇為中國當前申請智慧港口專利數量最多的省份,累計當前智慧港口專利申請數量高達 930 項。上海、山東、廣東當前申請智慧港口專利數量均超過 500 項。中國當前申請省 ( 市、自治區 ) 智慧港口專利數量排名前十的省份還有北京、天津、浙江、湖北、遼寧和河北。趨勢方面,2010-2016 年期間,江蘇、上海、北京智慧港口專利申請量基本一致,自 2017 年后,江蘇逐漸拉開與其他省市專利申請的距離,并一直位居榜首。除江蘇之外,廣東、山東、上海地區智慧港口專利申請量增長速度也相對較快。
未來依托海陸一體化,擁有廣闊且交通便捷的經濟腹地的第四代港口,將進一步挖掘、分析與應用港口數據資產,通過機器學習算法優化,大幅提升港口智慧大腦的運籌優化和智能決策水平,真正做到智慧決策,減少對人力的依賴。此外,作為多式聯運的結合點,港口供應鏈上下游企業之間的信息流、物流、資金流的協調整合需要強有力的連接。隨著數字經濟及智慧港口時代的到來,依托信息網絡支撐,延長對上下游企業的服務鏈條成為港口創新營收的新出路。未來,提供多式聯運、保稅物流、全程物流服務、供應鏈金融等高附加值數字供應鏈服務,將成為推動港口發展的重要方式之一。
當前,我國智慧港口建設已從探索階段逐步走向成熟,各地智慧港口落地進程加快。然而,由于智慧港口建設投資大、周期長、要素多,再加上技術儲備、資本積累、創新能力、人力資源等不足現實情況,決定了智慧港口發展將是一個長期、持續和漸進的過程。基于各港口智慧化技術賦能,以及國家優化港口布局、協調地域經濟等供給側的頂層戰略規劃,未來區域港口整合將成為大勢所趨。
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