粵港跨境貨車智慧通關信息系統研究

韓成果　王斌　賴新宇

關鍵詞：粵港跨境貨車；智慧通關；深度學習；信息系統

中圖分類號：TP315 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8228（2023）11-163-04

0 引言

海關總署廣東分署數據顯示粵港貿易規模從1997 年的2798.5 億元（人民幣，下同），大幅攀升至2021 年的1.17 萬億元。運輸方式上，粵港貿易以公路運輸方式進出口保持年均7.6% 的增速，占比提高至92.6%，高效且成本相對較低的粵港跨境公路運輸成為粵港進出口物流的首選通道。香港海關陸運邊境管制站車輛流量表顯示，2021 年全年跨境貨運車輛有611.6 萬車次。因此粵港陸路運輸的通暢、便捷和高效，對兩地深化貿易合作，增強區域國際貿易活力和競爭力具有重要意義。粵港在世界貿易中分屬不同海關關區，兩地跨境貨車在運輸和清關領域面臨海關監管規則和信息系統隔離的挑戰，通關效率急需提升。國內外最近對這個領域的研究逐步深入，武圣欽（2021）研究歐盟貨物自由流動原則對粵港澳大灣區的啟示，提出解決貿易糾紛解決的機制是核心問題[1]。彭玲（2019）側重廣東自貿區對接粵港澳合作發展研究，擴大粵港澳服務貿易合作[2]。史兆英等（2019）從物流視角探討粵港陸運通關問題，提高通關透明度，加強合作，優化通關環節，降低通關成本，提高通關效率[3]。拱北海關關稅處課題組（2020）研究在大灣區框架下，粵港澳三地通關征稅便利化合作，提出針對征稅對象、商品歸類、差別待遇、價格申報四個方面的五點通關征稅便利化建議[4]。在通關單證制作、審核智能化和自動化方面，許重建等（2021），研究基于深度學習的海關商品HS code 產品歸類方法[5]。Yao L（2019）研究基于卷積網絡的文本分類，為報關申報要素的自動拆分和提取提供增強算法[6]。Zavala R M等（2018）研究用于電子健康文檔知識識別的混合Bi-LSTM-CRF 神經網絡提取復雜文本信息[7]。

1 粵港兩地通關流程和信息系統現狀分析

根據海關總署第172 號令《中華人民共和國海關進出境運輸工具艙單管理辦法》規定，進境運輸工具載有貨物、物品的，艙單傳輸人應當在公路車輛抵達境內第一目的站的一小時以前向海關傳輸原始艙單主要數據。海關總署開發了全國統一的艙單系統管理運輸工具動態和申報、艙單核注核銷、進出卡口等整個物流鏈的信息。艙單系統與報關管理系統（H2018）[8]進行艙單數據、核注核銷信息等數據的交互。報關是指進出口收發貨人及其代理人、進出境運輸工具（如集裝箱運輸）負責人、進出境貨物的所有人向海關辦理有關貨物、運輸工具、物品進出境手續的全過程。廣東省使用“中國（廣州）或（深圳）國際貿易單一窗口”進行報關和公路艙單申報。

香港海關主要透過審閱文件，例如艙單，對所有經由航空、陸路或海路進出香港特區的貨物做出管制。如有需要，海關可向貨物做出查驗。所有進出口香港的貨物，需要通過“道路貨物資料系統”（RoadCargo System， ROCARS）和報關系統等多個系統完成，這些系統和中國的“單一窗口”未實現互聯互通，申報數據無法共享。

當前，企業開展粵港陸路運輸業務時，需在兩地海關不同平臺系統錄入數據開展業務申報，以跨境貿易貨物從深圳經香港轉運到海外為例，企業需先在“單一窗口”開展公路艙單、出口報關單、車輛確報等業務申報，再在香港道路貨物資料系統和香港海關系統上申報香港無縫、香港捆綁和香港報關（進口），然后再做香港到海外的報關（出口）等業務申報。如圖1所示。七個環節的跨信息系統操作和重復數據錄入，操作效率低，通關成本高。

2 粵港跨境貨車智慧通關信息系統建設方案

智慧通關信息系統建設框架如圖2 所示，建設方案主要包括四個方面的內容。

⑴ 系統架構采用Spring Cloud 微服務部署，包括通關參數、商品歸類、公路艙單、報關香港等核心模塊，集成“單一窗口”和香港海關系統，實現粵港兩地申報數據共享。

⑵ 報關智能制單。其中包含了報關單AI 導入：包含PDF 掃描件導入、圖片導入、復雜Excel 導入，多份文件同時導入、提取、合并。

⑶ 粵港報關單證數據共享。其中包含了商品編碼自動歸類、商品信息提取、相同商品項合并、金額自動轉換。

⑷ 智能審核。其中包含了粵港兩地公路艙單、報關單等單證的原始資料（裝箱單、發票、合同等）和申報表單的智能復核、智能糾錯等功能。

3 粵港跨境貨車智慧通關信息系統中的深度學習技術

深度學習是一種機器學習的領域，它模仿人腦神經網絡的結構和功能，利用大規模數據和高性能計算來實現對復雜數據的處理和分析。通過多層次的神經元網絡，深度學習可以從原始數據中自動提取特征，并進行分類、識別、預測等任務。深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域具有廣泛的應用，如圖像分類、目標檢測、機器翻譯等。同時，深度學習也是人工智能（Artificial Intelligence，AI）發展的重要方向[9]。

智慧通關信息系統的深度學習從應用場景和技術層面主要包括：系統應用層、AI 應用層、AI 計算層、數據層。AI 應用層的AI 導入部分，包括各種格式的報關單（PDF/圖片/excel/要素文本等）導入、商品編碼自動歸類、申報要素智能提取。涵蓋的AI 技術包括：圖片文字識別（Optical Character Recognition， OCR）、自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、表結構識別（Table Structure Recognition，TSR）等。總體AI 架構如圖3，主要涉及到四個方面：底層數據源、AI計算層、AI 應用層，以及最終提供AI 應用服務給智慧通關信息系統。

智慧通關信息系統AI 技術架構上可以分為三個部分：AI 導入、AI 學習庫收集、AI 學習，各部分的功能和技術原理簡述如下：

AI 導入的功能是解析客戶報關單文件。從接收客戶導入文件，經過文件轉換（PDF 讀取、圖片OCR、轉Excel 重新排版）、表結構識別和信息提取、復雜文本信息提取等技術處理后，將客戶非標準非結構化文件轉換得到報關單的結構化信息。

AI 學習庫收集的功能是為了收集AI 導入后和原始文件不一致的信息，和一些人工標注的模板信息，將各種信息匯總到AI 學習庫，用以AI 學習，增強AI導入的準確率。

AI 學習將AI 導入后有差異的信息作為學習數據，fine-tune 得到相關模型，并生成結構化的知識庫，在客戶二次導入的時候可以使用增強后的AI 導入層，提升效果。如圖4 所示。

AI 報關單導入系統，如果只有AI 導入功能，是不能實時自動的學習，本研究創新性的增加了AI 學習庫收集和AI 學習兩部分功能，實現了一整套閉環的AI學習平臺，從點到面的立體式的AI 系統平臺。

4 結論

粵港跨境貨車智慧通關信息系統覆蓋了粵港兩地一萬多輛跨境貨車，服務20000 家外向型的制造企業和超過5000 家報關行、貨代公司，每年有超過1000萬票粵港報關單證在此信息系統流轉。粵港跨境貨車智慧通關信息系統基于Saas 架構實現PC 端和微信小程序兩種操作模式，如圖5 所示，方便用戶操作。本文研究成果在中國（深圳）國際貿易單一窗口和前海粵港現代服務合作區等推廣應用，提高通關效率50%。降低報關成本60%。