深度学习技术作为人工智能的核心技术之一,目前已经克服了传统机器学习算法依赖人为特征建立与筛选的限制,在计算机视觉与自然语言处理等诸多方向都取得了较好的实践结果,应用于港口智能理货、智能安防、自动驾驶、风险预测管理、金融异常检测等多个领域。在技术进步的
作为“21世纪海上丝绸之路”的重要节点,港口在“一带一路”建设中有着举足轻重的作用。近年来国家出台多项 利好智慧港口行业发展的相关政策,加快智慧港口建设。2021年9月与2022年1月,交通运输部与国务院分别发布《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》与《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》, 都对具体港口的智能化改造要求进行明确,如“推进厦门港、宁波舟山港、大连港等既有集装箱码头的智能升级,建设天津港、苏州港、北部湾港等新一代自动化码头”,“推进大连港﹑天津港、青岛港、上海港、宁波舟山港、厦门港﹑深圳港、广州港等港口既有集装箱码头智能化改造。建设天津北疆C段﹑深圳海星、广州南沙四期、钦州等新―代自动化码头。”多项政策落地,使得我国智慧港口行业的发展方向和发展目标逐渐清晰。
深度学习技术作为人工智能的核心技术之一,目前已经克服了传统机器学习算法依赖人为特征建立与筛选的限制,在计算机视觉与自然语言处理等诸多方向都取得了较好的实践结果,应用于港口智能理货、智能安防、自动驾驶、风险预测管理、金融异常检测等多个领域。在技术进步的推动下,智慧港口有望进入智能化发展的新阶段。
当前,中国是世界第一贸易大国,也是港口大国。根据Alphaliner数据,2021年在全球港口货物集装箱吞吐量排名前十名的港口中,中国港口占据七席,且集装箱处理量年增速仍较高,对港口效率的提升提出了挑战。与此同时,传统港口发展既面临劳动力成本攀升、劳动强度大、工作环境恶劣、人力短缺等痛点,又面临港口腹地重叠、货类重叠的同质化竞争,降本增效成为 港口企业的共同诉求。智慧港口利用互联网和大数据实现港口的智能化、自动化和无人化,助推港口转型升级和企业提质增效,是港口发展的必然趋势。自2019年以来,我国港口资源 整合速度明显加快,如山东省和辽宁省的港口资源整合,统筹全省港口发展,这对提升港口作业效率,实现对港口的统一调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。
智慧港口产业竞争格局
目前,全球智慧港口第一大技术来源国为美国,美国智慧港口专利申请量占全球智慧港口专利总申请量的 24.39%; 其次是日本,日本智慧港口专利申请量占全球智慧港口专利总申请量的 19.75%。中国紧随其后,中国智慧港口专利申请量占全球智慧港口专利总申请量的 14.47%。从趋势上看,2010-2019 年,美国智慧港口专利申请数量遥遥领先,但是在 2020 年后被中国反超。2020 年,中国智慧港口专利申请量为 1272 项,美国智慧港口专利申请量下降至 786 项。日本和韩国智慧港口专利申请量呈现 " 你追我赶 " 的态势,两国每年度专利申请量差距不大。2021 年,日本智慧港口专利申请量为 149 项,韩国智慧港口专利申请量为 170 项。
中国方面,江苏为中国当前申请智慧港口专利数量最多的省份,累计当前智慧港口专利申请数量高达 930 项。上海、山东、广东当前申请智慧港口专利数量均超过 500 项。中国当前申请省 ( 市、自治区 ) 智慧港口专利数量排名前十的省份还有北京、天津、浙江、湖北、辽宁和河北。趋势方面,2010-2016 年期间,江苏、上海、北京智慧港口专利申请量基本一致,自 2017 年后,江苏逐渐拉开与其他省市专利申请的距离,并一直位居榜首。除江苏之外,广东、山东、上海地区智慧港口专利申请量增长速度也相对较快。
未来依托海陆一体化,拥有广阔且交通便捷的经济腹地的第四代港口,将进一步挖掘、分析与应用港口数据资产,通过机器学习算法优化,大幅提升港口智慧大脑的运筹优化和智能决策水平,真正做到智慧决策,减少对人力的依赖。此外,作为多式联运的结合点,港口供应链上下游企业之间的信息流、物流、资金流的协调整合需要强有力的连接。随着数字经济及智慧港口时代的到来,依托信息网络支撑,延长对上下游企业的服务链条成为港口创新营收的新出路。未来,提供多式联运、保税物流、全程物流服务、供应链金融等高附加值数字供应链服务,将成为推动港口发展的重要方式之一。
当前,我国智慧港口建设已从探索阶段逐步走向成熟,各地智慧港口落地进程加快。然而,由于智慧港口建设投资大、周期长、要素多,再加上技术储备、资本积累、创新能力、人力资源等不足现实情况,决定了智慧港口发展将是一个长期、持续和渐进的过程。基于各港口智慧化技术赋能,以及国家优化港口布局、协调地域经济等供给侧的顶层战略规划,未来区域港口整合将成为大势所趋。
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