海關智慧實驗室建設及關鍵技術探索

杜 進，徐 進，萬旺軍，張葉娜，裘 慧，嚴穎鵬

（杭州海關技術中心，杭州 310008）

0 引言

2021 年2 月，習近平主席在中國-中東歐國家領導人峰會上做主旨講話時指出，中方愿探索同中東歐國家海關開展“智慧海關、智能邊境、智享聯通”合作試點，將“智慧海關”發展建設提升到全新的層次。與此同時，浙江省政府提出建設“整體智治、唯實惟先”的現代政府，將數字化改革打造成為“重要窗口”的標志性成果。站在海關系統和政府機構向數字化、智能化發展轉型的交匯點，面對口岸復雜多樣、瞬息萬變的進出境監管需求，海關智慧實驗室的建設探索既有豐富的時代內涵，又有著突出的現實意義。由于海關實驗室涉及專業領域眾多，在守護國門安全，保障進出口食品、消費品安全方面具有一定的特殊性，如何吸收消化數字化轉型中的新概念和新技術，高效管理人員設備，深度挖掘實驗數據，逐步打造適應海關系統需求的智慧實驗室體系，從而更好地完成海關系統內外的檢驗檢疫檢測任務，為海關執法把關提供技術支撐和決策依據，是值得研究的問題。本文圍繞這一個問題，基于“兩數一移”的框架給出初步探索和思考。

1 海關智慧實驗室內涵分析與需求梳理

1.1 內涵分析

智慧實驗室的構建是海關技術機構踐行科技興關、實現發展升級的長期目標，是一個需要因地制宜，全盤規劃的戰略問題。機構改革后，新海關管理包括進出口商品檢驗、進出境動植檢疫和出入境衛生檢疫三大領域的實驗室，擁有大批專業技術人員、大量先進儀器設備和海量檢驗檢疫實驗數據?？v觀海關技術機構數十年的發展歷程，面對不同時期和不同監管對象的需求，實驗室都在對應領域建設和培養了較為權威的技術力量和專家團隊。然而，從“整體智治”的數字化改革視角來看，這些分散孤立的技術能力和碎片化的數據仍然有很大的優化整合空間。海關智慧實驗室建設的核心內涵，即以海關監管對象為中心，將云、大數據、物聯網、人工智能、移動互聯網等技術應用于檢測、監管、評估、研究等各個領域及流程節點，實現實驗室人、機、料、法、環全要素協同，持續提高檢測工作的能力、效率和質量，進而形成一個“能感知、會思考、可執行、能進化”的口岸技術支撐智能體。這一內涵的實現，既是數字化變革時代的必然趨勢，也是新海關技術機構轉型發展需要解決的本質問題。

1.2 需求梳理

實驗室是海關技術機構保障執法把關，維護國門安全，開展科學研究的重要場所，是機構核心競爭力的體現。目前，海關實驗室大多已借助信息技術和計算機技術手段，建立起了實驗室信息管理系統（Laboratory Information Management Systems，LIMS）、電子化人員管理系統等信息化系統，對實驗室的業務和管理工作進行輔助，在一定程度上提高了實驗室工作的自動化程度和效率。

近年來，隨著物聯網、大數據及人工智能技術的迅猛發展，以數字化、網絡化、智能化為特質的新技術驅動各行各業進入數字化轉型的快車道［1］。在這一背景下，各個領域的實驗室都在以數字化轉型為契機，全方位重塑與再造傳統業務與機制，向信息化和智能化方向不斷升級進化［2-3］。但目前海關實驗室的運行和信息化基礎普遍薄弱，運用先進信息技術進行管理以及數據分析的能力差距明顯［4］。具體體現如下：①儀器設備離線工作，未形成物聯網，缺乏大數據感知和交換能力；②信息系統各自孤立，形成了信息孤島和資源浪費；③數據離散化、碎片化，缺乏系統性整合分析手段，無法形成有價值的數據資產；④操作依賴位置固定的PC端，缺乏靈活便捷的操作手段。

為此，本文研究了“兩數一移”的方案框架，即“數字孿生扎根，數據智能滋養，移動應用開花”。以下分別展開論述。

2 “兩數一移”概念闡述及框架分析

傳統的海關實驗室的主要工作流程可以抽象為：針對海關監管對象，通過人員投入耗材，操作儀器，對樣品進行檢測，并根據測試結果出具相應的報告，工作框架圖如圖1 所示。

圖1 傳統海關實驗室工作框架圖

上述工作流程涉及了實驗室管理領域經典的“人、機、料、法、環”五要素理論，并產生了對應的人員管理、設備管理、物料管理、樣品和體系管理以及環境控制要求。一般而言，不同要素的管理系統也是相對獨立的。以H 海關技術中心為例，該機構2019 年上線了對檢測業務進行集中管理的GLIMS7.0 系統，同時，利用MIS系統對人員、行政、質量體系等方面進行管理。隨著移動互聯網的發展，機構于2020 年用釘釘系統替代了原有MIS 系統中的人事管理模塊。另外還有管理員工卡權限的實驗室門禁系統、實現設備狀態采集和共享的Z省大儀設備管理服務協作平臺等。這些信息化系統確實提高了實驗室的電子化程度，但中心設備離網、系統孤立、數據碎片，終端不靈活的問題仍然制約著實驗室向更高效、更智能的智慧實驗室形態發展。

針對上述問題，本文從架構層面，提出了“兩數一移”即“數字孿生扎根，數據智能滋養，移動應用開花”的方案框架。其工作架構的原理框圖如圖2 所示。這一架構以物聯網、中臺架構、人工智能和移動互聯網4項技術為支撐，構建起多維感知，全域中臺，智能中樞和智慧應用的4 層架構。①基于數字孿生技術的多維感知是智慧實驗室的“五官”，是聯通實驗室物理世界和數字世界的基礎。通過匯集萬物互聯的數據信息，打破信息孤島，實現數據協同、組織協同和應用協同；②以中臺架構和人工智能技術構成的數據智能中樞是智慧實驗室的“大腦”和決策系統，通過對數據的資產化治理和智能化挖掘，可以使能數據、賦能應用，對實驗室的運行有著實時、全局、深度、可視化的掌控，支撐實驗室數字化、智能化轉型；③靈活多樣的移動終端是智慧實驗室的“軀干”和交互平臺，可以接納更多的創新要素，豐富各類場景下的解決方案，從而實現智慧實驗室的全場景智能。

圖2 基于“兩數一移”構建海關智慧實驗室架構框圖

3 “兩數一移”關鍵技術與實現路徑

基于“兩數一移”框架的海關智慧實驗室面對的是從物理、數據、信息、決策到交互呈現的5 層信息體系，涉及數字孿生、數據智能、移動應用3 個領域的技術。

3.1 數字孿生

數字孿生是實現物理系統向信息空間數字化映射的關鍵技術，它利用布置在物理實體各部分的傳感器采集數據，輔以人工智能、機器學習和軟件分析手段，在信息化平臺內建立一個對應的多時間尺度、多物理參數的數字化模型，進而全面、實時地掌握物理實體的狀態，并可對預定義的交互單元進行控制。數字孿生作為一種將物理世界和信息世界深度融合交互的技術，多次入選世界著名咨詢公司Gartner發布的十大戰略性科技趨勢［5］，受到了學術界和產業界的廣泛關注，并已在智能車間［7］、智能制造［8］、智慧城市［9-10］、智慧醫療［11］等領域得到了深入研究和初步應用。這種大數據驅動和模型化管理的思維為解決海關實驗室數字化改革面對的難題提供了解決思路。

數字孿生最早可以追溯到Grieves教授于2003 年在美國密歇根大學的產品全生命周期管理課程上提出的“鏡像空間模型”，但在目前并沒有被普遍接受的統一定義。換言之，在不同的應用場景，面對不同的物理對象，數字孿生有著不同的內涵。仔細分析數字孿生的基本思路，可歸納出數字孿生包含的3 個部分，即：物理世界的真實對象，信息世界的虛擬實體，以及連接兩者的硬件和數據。根據這一本質，可分析出海關智慧實驗室場景下數字孿生實驗室的構成，見圖3。

圖3 海關智慧實驗室數字孿生應用原理框圖

對于海關智慧實驗室，應用數字孿生技術，就是利用各類讀取設備、識別裝置和傳感器，采集人員身份、設備工作狀態、儀器測量數據、樣品標識和狀態、耗材消耗與庫存以及環境狀態參數等實時數據，通過物聯網傳輸，在信息平臺內建立一個可以反映物理世界的虛擬實體，以數據和數字化模型驅動實驗室的業務運行和發展優化，最終實現為實驗室高效運轉和智慧管理提供可靠的底層信息基礎。

3.2 數據智能

在應用數字孿生技術作為海關智慧實驗室底層架構后，由各類傳感器集收集到的多維、豐富的大數據樣本自然而然地成為適合用數據智能滋養的土壤。通過中臺架構和機器學習等技術，對數字孿生產生的數據進行采集、加工、分析和挖掘，提取數據中所包含有價值的信息形成數據資產，解決現有問題并實現需求預測，從而實現實驗室的智慧運行，這便是在海關智慧實驗室運用數據智能技術的核心意義。

從架構上來看，運用數據智能技術，必須引入數據中臺。數據中臺這一概念是阿里巴巴公司在2015 年根據自身業務需要提出來的概念，隨后，各大互聯網公司紛紛推行中臺戰略并進行了相應的組織架構調整，將“中臺”的概念推向高潮［12］。其實，所謂數據中臺，其核心是以數據資產化為導向進行數據治理，通過構建中間平臺，打通業務和數據環節，實現數據共享，減少冗余，增加復用，快速響應用戶需求，實現數據驅動業務創新［13］。在傳統的數據系統中，一般是將業務產生的數據錄入報表系統和數據庫等系統，數據處于被動和從屬的地位；而在應用基于物聯網的數字孿生系統后，數據的數量和類型都發生了很大改變。與傳統的少量操作數據和結果數據不同，海量而豐富的狀態數據和過程數據的出現，勢必要引入數據中臺這種以全域數據共享和豐富數據資產為導向的數據驅動的信息系統。根據上述分析，海關智慧實驗室數據中臺銜接著數字孿生的硬件底層，并為上層智慧應用帶來無限可能，是海關實驗室業務數字化的核心基礎設施。

數據智能平臺由如下關鍵模塊構成。首先是面向現有異構系統和各類API 接口的數據抽取模塊，對數字孿生及各類管理信息系統產生的離散數據進行定時采集。隨后，基礎數據在數據加工模塊中轉換為統一的標準格式，并根據應用領域形成人員動態、設備使用動態、環境實時狀態、耗材庫存動態等模型。在完成了數據的結構化后，為各類數據庫以及機器學習、深度學習等人工智能程序提供統一的接口支持，實現數據共享，支撐進一步的數據挖掘和和智慧分析應用，從實現數據智能。其原理框圖如圖4 所示。

圖4 數據管理和智能分析平臺架構

3.3 移動應用

近年來，移動互聯網和相關應用發展迅速。據統計，我國9.4 億網民中，使用移動終端的用戶高達9.32億人，占比99.2%［14］，這一現象為移動應用帶來了巨大的想象空間。

海關智慧實驗室移動應用既是實驗室框架的最高層，是內容和價值呈現的窗口，同時又是用戶、實驗人員與實驗室接觸溝通的最前線。研究表明，移動應用可采用Web 頁面，微信小程序［15］或者專用應用［16］來實現。盡管APP 開發已經是較為成熟的軟件工程問題，但由于海關實驗室涉及口岸監管、涉稅鑒定等敏感信息，特別要注意移動應用的信息安全問題，嚴格執行保密要求。針對客戶委托、申請、查詢的應用模塊，可使用現有外網平臺如釘釘、企業微信等，開發便于應用；而對于內部信息查詢與錄入、設備管理控制以及更高層次智能應用模型的需求，則應開發可以運行在現有單兵系統或智能手機硬件上的專用APP，通過數據中臺和服務平臺的API接口讀取和調用相應的數據和服務，并根據預設的操作接口功能進行遠程控制。

4 海關智慧實驗室應用與成效

根據“兩數一移”思維搭建了實驗室感知層、結構層、智能層和應用層4 層框架，其本質是形成一條從物理世界萃取數據、匯集信息、形成決策進而多維呈現數字化業務鏈條。這一框架顛覆了傳統實驗室中信息管理系統被動方式和輔助地位，其應用取得較好成效。

4.1 數字孿生支撐的運行狀況實時顯示

得益于智慧實驗室框架采用的數據孿生技術，實驗室內人員、設備、樣品、耗材和環境在虛擬的數字世界中得以鏡像再現。在此基礎上，通過對各類數據的整理、統計和深入挖掘，可以對活躍人員、在線設備、環境狀態、在測樣品、耗材用量及庫存、業務分析及預測等實驗室運行狀況進行全面的把控匯總及分析預測，并通過移動終端、固定終端以及智慧大屏多維呈現，進而實現對實驗室更加全面、實時管理，如圖5 所示。

圖5 實驗室運行狀況和智能分析預測全景呈現

4.2 實施數據智能賦能的風險管理和評估

當前，海關系統正在大力建設口岸風險監測、評估和預警體系，風險管理思維已經深入人心。然而，現有的實驗室信息系統卻很難為風險評估提供支撐。目前通常以單批次抽檢不合格項和評估組專家經驗為依據，對存在質量安全風險的產品開展定性風險評估。而在智慧實驗室框架下，由于將海量的歷史檢測數據經過結構化處理，形成針對各類風險因子清晰、全面的風險頻次及危害程度模型，進而可為風險評估工作提供精準的數據支撐。同時，通過對外部最新傷害案和事故通報的自主收集，還可對各類產品的質量安全風險形成趨勢預測和監管預警；通過智能算法，可以對潛在的風險等級進行多方面因素的綜合智慧評估。數據智能賦能的海關風險監測和評估可以很好地克服傳統工作模式中風險因子來源局限、風險等級判定易受人為因素影響的問題，實現更高效、更智能的風險管理。

4.3 實現全流程無紙化工作

在現有LIMS 系統協助下，海關實驗室采用電子化流程，在一定程度上減少了紙張的使用。但在原始記錄填寫、設備使用登記、人員檔案管理等方面仍然需要紙質記錄。智慧實驗室投入運行后，在移動端應用的支持下，實現了全流程無紙化工作。原本需要工程師手工填寫錄入的試驗原始記錄，可在移動端APP上完成開單、信息錄入、試驗參數和結果填寫；設備使用等級、人員檔案更新等也可在APP上一站式完成。全無紙化的實現提高了內部工作效率、節省機構運行開支，同時為實現“碳達峰、碳中和”目標，海關技術機構利用科技優勢，節約資源、降低碳排放的具體實踐，有著突出的示范效果和社會意義。

5 結語

在“智慧海關”和數字化改革背景下，運用數字化架構和智能化技術建設海關智慧實驗室，全方位重塑與再造傳統實驗室業務與機制，既是實驗室高效管理的內在需求，也是海關技術機構邁向新征程的良好機遇。針對上述趨勢，提出了“兩數一移”框架方案，詳細探討了利用數字孿生，數據智能和移動應用建設海關智慧實驗室的關鍵技術和實現路徑，實現海關實驗室人、機、料、法、環全要素協同，持續提高實驗室開展工作的效率和質量，并進一步拓展海關實驗室的業務能力和領域。為海關技術機構的數字化、智能化改革提供理論和技術上的參考。