当“吞吐量为王”的时代过去，港口产业如何数字化转型突破？

“大湾区、深圳特区”，让人自然联想到经济的高速发展，科技的突破创新，但深圳还有着另外一面——口岸城市，它是连接中国海运进入华南经济腹地的贸易要道，位居中国十大港口前列，其中深圳三大港口之一的赤湾港，是中国改革开放最早、最大，最成规模的首批涉外港口、以及进境粮食的指定口岸，年吞吐量超过800万吨，服务着世界五百强和诸多大型央企，如益海嘉里、中粮粮油、中央储备粮等。拥有如此多光环的深圳赤湾港，在数智化浪潮的历史机遇中，又将如何转型突破？

图/深圳赤湾港“水平”运输车辆作业

创新与破局

港口作为重要的货物转运枢纽，赤湾港内每天约有3750车的运输作业量，从事着散粮、钢材、集装箱的装卸与运输，其中仅港口自有的内拖车，就保持着7*24小时的不间断作业，单车运行每天达25次以上。对于司机而言，作业中存在高负荷、车辆运行区域大、疲劳驾驶、视野局限难监测等难题；对于运营管理者，日常车联网的数据分散不统一，为高效的调配造成了困扰，而这些已成为赤湾港首要的破局之困。

不仅如此，因为港口的人力作业密集、机械化设备多、设备复杂、与外界交互少等问题，使得在生产操作过程中无法避免存在各种安全隐患。整体来看，“运输”、“装卸”、“仓储”三个关键环节问题尤为突出，而对于“装卸”，由于港口内的作业环节较多，如装卸、堆垛、拆垛等，任一操作主体如存在操作不当，就可能导致重大事故的发生；“仓储”，货物的种类众多体量大，存储的方式和要求也不尽相同，存在监控和安全隐患防控难等问题。

京东云联合合作伙伴盖恰智能科技，将AI能力与港口产业中“运输”、“装卸”、“仓储”等实践经验相结合，基于部署在港口的边缘计算智能终端，采集海量数据，并利用人工智能对图像数据进行自动标注与识别，对风险进行预测，改变了传统物联网设备仅用于监测的短板，而将风险识别算法前置到终端设备，实现了监测与预测的结合，为作业风险防控、应急响应提供可靠、高效的智能决策支撑。

图/实时预警与云端监测

人工智能如何“驶入”百年港口？

以“水平”运输车辆的防御性安全智能驾驶为例，利用京东云的计算机视觉感知技术，ADAS（高级驾驶辅助系统）对作业车辆前方各种类型的车辆、行人、车道线、护栏、交通信号灯、交通标志牌等目标进行识别，对可能发生的车距过近、前向碰撞、行人碰撞、车道偏离等危险进行本地预警，避免交通事故发生，这也是下一阶段港口实现自动驾驶的基础条件；除此之外，在经过驾驶员授权的情况下，DMS（驾驶员监控系统）采用了传统识别+深度学习技术对驾驶员的面部变化进行分类判别，跟踪分析眼睑开合状态、嘴唇开合状态和头部位置，如识别打哈欠，长时间或者频繁闭眼、低头等，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态或者分神、接打电话等状态，以及是否存在未系安全带的隐患，系统利用实时的图像自动标注算法，会以毫米级进行标记识别，当驾驶员存在安全隐患时，车内的机器人会迅速发出语音预警提醒，避免潜在的交通事故发生。

在港口的逐步数智化升级中，“运输”仅是其中一环，货物的“装卸”同样是港口常见的作业场景。门机，作为港口搬运各种集装箱、散杂货物的主要设备，起重量从几十吨到上千吨，一旦出现安全事故，后果无法想象。深圳赤湾港，利用计算机视觉、毫米波雷达等技术，对作业区可能发生的人或车辆“入侵”进行预警，避免大型集装箱在装卸、搬运过程中发生碰撞，造成人员的受伤和货物的损失。

图/智能终端正在辅助深圳赤湾作业人员进行门机操作

对于“仓储”环节监控难度大的难题，拥有34座筒仓的深圳赤湾港，根据不同类型货物存储方式，运用与之匹配的物联网传感器，对筒仓内的温度、湿度、烟气、粉尘浓度、设备的电流电压等参数进行实时安全监测。当参数达到预设阀值时，系统将发出报警提醒，并采取应对措施，以达到预防的目的，确保筒仓安全运行，逐步实现对货物的“穿透式”的管理，确保货物安全看得见。

安全与效率，矛盾吗？

不矛盾。仅从港口的运输作业升级来看，自2019年11月系统上线至今，深圳赤湾港内作业车辆事故和违章均降至为0，大幅度降低了安全隐患，效果明显，与此同时，港口车辆的运营管理工作效率也得到了40%的显著提升，并形成了车辆运营监管平台上值班人员/班长/上级领导的预警分级推送机制，以及每天3750车的部署车辆和作业司机的安全驾驶奖励机制。安全不仅是效率的前提，亦是效率提升的引擎。

海运承担着全球80%以上货物的贸易运输，港口是全球海运的交接点，发挥着至关重要的物流服务和商业功能。京东云携手合作伙伴，将AI能力注入大湾区的百年港口深圳赤湾港，助力传统产业数智化升级，实现了安全与效率的双提升，在港口复杂丰富的场景中，这仅仅是一小步。当吞吐量不再是衡量港口的关键，取而代之的是港口产业数智化覆盖的环节有多少，效率的提升有多高，安全的可持续周期有多长，港口产业数智化的破局之道也就水到渠成。

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