7月的南京港江北集裝箱碼頭,集裝箱卡車在碼頭主干道上來回穿梭,數(shù)個攝像頭正將實(shí)時畫面?zhèn)鬏斨?0公里外南京港(集團(tuán))有限公司大樓內(nèi)的大屏。車輛違章時,算法會自動標(biāo)記記錄,同步通報并完成后臺閉環(huán)處理。這套高效運(yùn)轉(zhuǎn)的系統(tǒng),正是中國聯(lián)通元景大模型的典型應(yīng)用場景之一。
“港口環(huán)境復(fù)雜,雨雪天考驗視覺識別算法魯棒性(指系統(tǒng)或方法在面臨不確定性、干擾或參數(shù)變化時,仍能保持其核心功能和性能穩(wěn)定的能力);場景種類多,涉及人、機(jī)、環(huán)境等,導(dǎo)致定制周期長、成本高。”中國聯(lián)通數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能研究院首席科學(xué)家、聯(lián)通數(shù)據(jù)智能有限公司副總經(jīng)理廉士國點(diǎn)出現(xiàn)代港口運(yùn)轉(zhuǎn)的核心難題。
破局關(guān)鍵在于更智能的“眼”與“腦”。 人工智能尤其是大模型技術(shù)帶來了新的生產(chǎn)力和解決方案。
當(dāng)前,港口安全監(jiān)管面臨諸多挑戰(zhàn)。
聯(lián)通數(shù)智工作人員告訴記者:“人工巡檢就像在大海撈針,稍不留神就會漏掉設(shè)備老化、違規(guī)操作這些關(guān)鍵隱患。這種方式難以覆蓋所有區(qū)域,且受主觀因素影響易誤判或遺漏隱患?!?/p>
“一旦脫離人工監(jiān)控時段,碼頭起重機(jī)超載、船舶違規(guī)??康蕊L(fēng)險根本防不勝防?!惫ぷ魅藛T補(bǔ)充說,缺乏24小時全天候監(jiān)控與智能預(yù)警機(jī)制,導(dǎo)致超過80%的港口安全事故都是因未能及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警隱患所致。數(shù)據(jù)利用方面也存在瓶頸,港口雖積累大量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù),但利用率不足10%,且缺乏智能化分析手段,難以有效提取有價值信息輔助安全監(jiān)管決策。
在南京港,AI技術(shù)的應(yīng)用正悄然改變作業(yè)生態(tài):30米高的龍門吊下,工人誤入危險區(qū)域瞬間觸發(fā)“岸橋關(guān)下站人預(yù)警”;拖輪機(jī)艙內(nèi),AI自動巡檢精準(zhǔn)捕捉設(shè)備異常;駕駛室攝像頭識別到司機(jī)揉眼動作,“疲勞駕駛監(jiān)測”即刻報警;流動機(jī)械作業(yè)區(qū),未戴安全帽的工人靠近時,后臺已能及時提醒。
這些實(shí)時干預(yù)的背后,聯(lián)通元景大模型立了大功。其深度嵌入港口六大核心環(huán)節(jié),覆蓋集裝箱碼頭、散貨碼頭等17類場景的100多個算法模型,如同全天候在崗的“AI哨兵”。
南京港作為聯(lián)通元景大模型在港口場景落地的首個重要“戰(zhàn)場”,項目實(shí)施曾面臨惡劣天氣下視覺識別穩(wěn)定性不足,以及多場景定制的高成本難題。
為攻克雨雪天氣識別難關(guān),廉士國帶領(lǐng)團(tuán)隊扎根一線,帶頭攀爬30米龍門吊、登作業(yè)駁船。他們在暴雨中調(diào)試設(shè)備,在寒風(fēng)中校準(zhǔn)算法,采集了涵蓋各類極端天氣的海量作業(yè)數(shù)據(jù)。通過創(chuàng)造性地融合傳統(tǒng)計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù),團(tuán)隊大幅提升了算法在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。
兩座港口的實(shí)踐驗證了AI賦能的實(shí)效:
在南京港,聯(lián)通元景大模型讓碼頭作業(yè)綜合效率提升近20%,每年節(jié)約監(jiān)管人工成本約400萬元,避免安全事故成本近千萬元。
在江陰港,吊車駕駛室內(nèi)高清攝像頭配合36個AI算法,通過“5G+MEC”(5G 技術(shù)與多接入邊緣計算的融合應(yīng)用)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時分析駕駛行為,實(shí)現(xiàn)了2000余路攝像頭覆蓋14類作業(yè)場景,安全事件響應(yīng)速度從小時級縮短至秒級?!耙郧翱坷蠋煾刀⒈O(jiān)控,現(xiàn)在系統(tǒng)自動抓取疲勞打哈欠、接打電話等動作,10秒內(nèi)推送告警到管理人員手機(jī)?!爆F(xiàn)場安全員介紹。
6月中旬,在上海舉行的世界移動通信大會上,記者看到,聯(lián)通數(shù)智最新演示的“智能體”已具備近似人腦的決策體系。
這種進(jìn)化使系統(tǒng)突破傳統(tǒng)安防邊界。當(dāng)某碼頭出現(xiàn)吊具定位偏差時,系統(tǒng)在報警的同時啟動三重響應(yīng):調(diào)度備用機(jī)械臂接管作業(yè)、觸發(fā)周邊設(shè)備安全距離監(jiān)測、生成維修工單并同步至備件管理系統(tǒng)。
聯(lián)通數(shù)智工作人員向記者介紹:“其核心技術(shù)依托于創(chuàng)新的大小模型協(xié)同機(jī)制:采用視覺amp;多模態(tài)大模型與CV小模型結(jié)合,大模型負(fù)責(zé)全局特征提取,小模型專注場景細(xì)節(jié)識別;通過‘精準(zhǔn)初篩+深度復(fù)判’模式,既提升整體分析準(zhǔn)確率,又加速新增場景冷啟動效率?!?/p>
元景大模型智慧港口項目已實(shí)現(xiàn)市場化收入超1000萬元,計劃2026年完成區(qū)域規(guī)?;瘡?fù)制,拓展至工業(yè)通用場景,目標(biāo)年營收突破2000萬元并落地30家以上客戶項目。
事實(shí)上,不只是聯(lián)通數(shù)智在為智慧港口建設(shè)添磚加瓦,國內(nèi)眾多港口也在積極擁抱AI。
在寧波舟山港穿山港區(qū),全新的“AI 智慧港”配載系統(tǒng)運(yùn)用智能配載方案完成3000自然箱的配船方案,較人工配載平均可減少翻箱次數(shù)超30次,縮短龍門吊移機(jī)時間上千分鐘;
在粵港澳大灣區(qū)智慧港口建設(shè)浪潮中,廣州港糧通公司裝卸系統(tǒng)全過程自動化升級改造項目讓作業(yè)效率提升15%,整體生產(chǎn)效率提高20%,節(jié)約人力成本約74%,高溫、粉塵等職業(yè)病以及機(jī)械故障發(fā)生風(fēng)險降低至零;
遼港集團(tuán)已將AI廣泛應(yīng)用于集裝箱、散雜貨、理貨等業(yè)務(wù)領(lǐng)域,打造出“大窯灣·智慧港口2.0”、集裝箱智能理貨等多個成功的港口AI應(yīng)用案例;
……
隨著AI技術(shù)在國內(nèi)港口的廣泛應(yīng)用,一個由數(shù)據(jù)定義效率、算法保障安全的時代正在加速到來。
責(zé)編:郭霽瑤 guojiyao@ceweekly.cn
美編:孫珍蘭