推进海上安全治理现代化——2020数字中国创新大赛助力智慧海洋建设
▐ 导 读
向海而兴，拓海而荣，海洋孕育着巨大的发展潜力。2020数字中国创新大赛•数字政府赛道设置“智慧海洋建设”赛题，旨在利用相关渔业监管数据构建算法模型，加强渔业生产智能管理，驱动海洋经济健康发展，打造“蓝色引擎”。
日前，2020数字中国创新大赛·数字政府赛道21强正式公布。数字政府赛道于1月1日启动报名通道，基于阿里云天池平台，在两个月里吸引了全球16个国家和地区的4494支队伍报名参赛。
经历初赛选拔后，3月18日至4月1日，来自福建省海洋与渔业局、数字中国研究院（福建）、阿里巴巴达摩院、知名高校、创投基金等机构的专家评审团，对“智慧海洋建设”“建筑智能普查”“人机交互机器人”“智慧社区建设”四个赛题的50余支入围复赛团队，围绕技术创新、落地能力、团队竞争力和发展潜力多个维度进行了考核评审，最终21支队伍晋级决赛圈，其中6支围绕智能算法赛题“智慧海洋建设”交出亮眼“智慧答卷”。
依海而生，向海图强。海洋是福建鲜明的特色，更是发展优势、潜力所在。从耕海牧渔到经略海洋，现代海洋产业是福建省高质量发展战略要地。党的十九大报告指出“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”，这为建设数字化、网络化、智能化的智慧海洋吹响了集结号。
当前，我国的智慧海洋建设进入战略加速期，海上航行安全问题也日益凸显。台湾海峡作为我国最繁忙的航道之一，商船航道、锚地与周边地区渔民的习惯捕捞渔场相互重叠，复工复产当下，捕捞作业的渔船、瞄泊的商船汇聚于此，船舶航行和作业时安全距离难以保证，海上安全风险骤升。同时，我国近海台风较为频繁、现有渔船海上作业时通信不畅通等原因，都导致渔船航行和生产安全存在潜在威胁。
当前，海洋船舶安全管理问题已经引起社会的广泛关注，成为政府部门不可忽视的重要课题，更牵动着群众利益。值得一提的是，数字化的运用可以为船舶系上“安全缆”，确保渔业生产安全与规范，这也是我国智慧海洋建设的重要构成。
为了加快海洋科技成果转化，通过智能算法解决智慧海洋、智慧渔政建设面临的问题，推进海上安全治理体系和治理能力现代化，在福建省海洋与渔业局的支持和指导下，2020数字中国创新大赛·数字政府赛道中设置了“智慧海洋建设”赛题，旨在利用相关渔业监管数据构建算法模型，加强渔业生产智能管理，驱动海洋经济健康发展，打造“蓝色引擎”。
（建设数字化、网络化、智能化的海上福建）
实际上，目前我国的智慧海洋建设仍存在不少“短板”，比如海洋数据获取困难、数据处理和共享不足；海洋网络重复建设、又各自物理隔绝；深海、远海通信能力不足，海洋业务系统各自为政，信息孤岛等问题严重，这些都成为政府部门治理海上安全的挑战。
而在这次的“智慧海洋建设”赛题下，不少参赛团队就“对症下药”，基于遥感数据、时空地图、北斗、AIS等海洋数据，对海上目标进行智能识别和作业行为分析，通过一系列数字化手段让船舶信息一目了然，从而帮助政府顺利开展海上安全治理工作。
案例1：
参赛团队Champion Chasing Boy，完美结合算法与可视化系统，搭建了完备可应用的“智慧海洋大数据系统架构”。
通过实时展示船舶的画像图谱、轨迹分布等数据，原本枯燥的数据生动起来，从而反馈渔船作业类型识别，判断具体是拖网作业、围网作业还是流刺网作业，帮助渔业部门实现全天候、全海域、全天时监测。
值得一提的是，沿着“人工海事、数字海事、智慧海事”的时间线，这套以海事、渔业场景为核心的智能化系统，秉承快速建设、多次迭代、小步快跑的模式，强调数据的多渠道采集，能够通过所提供数据进行数据存储，再分析数据组成，从而启用系统中的相关模型，更加“智慧”的赋能数据应用。
（智慧海洋大数据系统架构图）
同时，这个解决方案还进一步挖掘不同导航设备的匹配度，帮助渔业管理部门发现一船多设备或多源轨迹。
从算法模型角度来看，这支团队使用了TWS（时间加权相似）和SWS（空间加权相似）两种算法，不仅能够从多角度进行轨迹匹配，同时高效的完成匹配检索。
从系统角度来看，以安全为核心，这套系统通过机器学习、人工智能等对海洋渔船流量进行预测，并以动态分布图形式刻画渔船行为迁移规律，可以帮助职能部门安全监控，从而进行渔船调度、防碰撞预警、资源安排等工作，提升整体管理效率。
（智慧海洋管理系统展示）
案例2：
由中国海洋大学等科研机构，以及数据挖掘、渔船动态管理系统的工业界专业人员组成的参赛队伍“天才海神号”，也呈现了非常吸睛的表现。
基于多年积累的海洋船舶轨迹方面研究成果，以及渔船动态监管的工程实践经验，该队伍搭建了一套成熟的渔船动态监管系统，首先解决了轨迹融合、处理、匹配、预测以及轨迹可视化呈现问题，提出了如何解决本次比赛算法如何落地的问题，将其应用于渔业安全管理、渔业资源保护等方面，具有很强的实操性。
（渔船动态监管系统）
在此基础上，该队伍还创新性地提出了渔船关系网络挖掘算法，利用海量轨迹数据生成渔船的关系网络，挖掘渔船之间的社群关系，分析渔船社群的演变。对于政府部门而言，安全生产及渔船捕捞强度变化趋势的研究对治理工作都有很大的帮助。
同时，该队伍搭建的渔船风险控制模型，也有助于管理部门有针对性地监管高风险渔船，减少安全事故发生。
（某市渔船关系网络可视化及演变）
在复赛团队中，这些数字化解决方案都提出了新的研究和应用方向，得到专家们一致的认可和点赞。
“智慧海洋建设”赛题复赛评委专家、国家卫星海洋应用中心研究员安文韬就介绍道：“这个赛题采用对北斗船舶监测信息和AIS信息的渔船进行分类识别和信息挖掘，形式很好，对吸引社会各类人才参与智慧海洋建设、发掘优秀的专业人才具有重要的意义，建议长期、规范化的开展。”
中国工程院院士、海洋遥感专家潘德炉表示：“智慧海洋是信息与物理融合的海洋智能化技术革命4.0，是经略海洋的神经系统和海洋强国建设的长远战略抓手。”他认为通过打通海洋信息的“大动脉”，可以给传统产业注入新活力，给新兴产业注入新动力，给服务产业赋予新能力，来提升海洋产业未来的创新力。
此次大赛在福建省海洋与渔业局的指导下，借助数字政府赛道承办方——阿里云等企业的力量，带动社会广泛参与“智慧海洋建设”赛题，从海上安全治理等社会真实需求出发，跳脱出技术层面，让赛事真正作为平台引导和推动相关领域的创新和升级。
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来源 / 数字中国建设峰会大赛组供稿 审稿 / 方杰
编审 / 杨燕媚 编辑 / 郑佳玲
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