港口有了“慧眼”和“智腦”

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，數個攝像頭正將實時畫面傳輸至20公里外南京港（集團）有限公司大樓內的大屏。車輛違章時，算法會自動標記記錄，同步通報并完成后臺閉環處理。這套高效運轉的系統，正是中國聯通元景大模型的典型應用場景之一。

“港口環境復雜，雨雪天考驗視覺識別算法魯棒性（指系統或方法在面臨不確定性、干擾或參數變化時，仍能保持其核心功能和性能穩定的能力）；場景種類多，涉及人、機、環境等，導致定制周期長、成本高。”中國聯通數據科學與人工智能研究院首席科學家、聯通數據智能有限公司副總經理廉士國點出現代港口運轉的核心難題。

破局關鍵在于更智能的“眼”與“腦”。 人工智能尤其是大模型技術帶來了新的生產力和解決方案。

港口裝上AI“哨兵”

當前，港口安全監管面臨諸多挑戰。

聯通數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備老化、違規操作這些關鍵隱患。這種方式難以覆蓋所有區域，且受主觀因素影響易誤判或遺漏隱患?！?/p>

“一旦脫離人工監控時段，碼頭起重機超載、船舶違規?？康蕊L險根本防不勝防。”工作人員補充說，缺乏24小時全天候監控與智能預警機制，導致超過80%的港口安全事故都是因未能及時發現和預警隱患所致。數據利用方面也存在瓶頸，港口雖積累大量視頻監控數據，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管決策。

在南京港，AI技術的應用正悄然改變作業生態：30米高的龍門吊下，工人誤入危險區域瞬間觸發“岸橋關下站人預警”；拖輪機艙內，AI自動巡檢精準捕捉設備異常；駕駛室攝像頭識別到司機揉眼動作，“疲勞駕駛監測”即刻報警；流動機械作業區，未戴安全帽的工人靠近時，后臺已能及時提醒。

這些實時干預的背后，聯通元景大模型立了大功。其深度嵌入港口六大核心環節，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”。

南京港作為聯通元景大模型在港口場景落地的首個重要“戰場”，項目實施曾面臨惡劣天氣下視覺識別穩定性不足，以及多場景定制的高成本難題。

為攻克雨雪天氣識別難關，廉士國帶領團隊扎根一線，帶頭攀爬30米龍門吊、登作業駁船。他們在暴雨中調試設備，在寒風中校準算法，采集了涵蓋各類極端天氣的海量作業數據。通過創造性地融合傳統計算機視覺與深度學習技術，團隊大幅提升了算法在復雜環境下的魯棒性。

兩座港口的實踐驗證了AI賦能的實效：

在南京港，聯通元景大模型讓碼頭作業綜合效率提升近20%，每年節約監管人工成本約400萬元，避免安全事故成本近千萬元。

在江陰港，吊車駕駛室內高清攝像頭配合36個AI算法，通過“5G+MEC”（5G 技術與多接入邊緣計算的融合應用）網絡實時分析駕駛行為，實現了2000余路攝像頭覆蓋14類作業場景，安全事件響應速度從小時級縮短至秒級?！耙郧翱坷蠋煾刀⒈O控，現在系統自動抓取疲勞打哈欠、接打電話等動作，10秒內推送告警到管理人員手機?！爆F場安全員介紹。

碼頭嵌入AI“決策腦”

6月中旬，在上海舉行的世界移動通信大會上，記者看到，聯通數智最新演示的“智能體”已具備近似人腦的決策體系。

這種進化使系統突破傳統安防邊界。當某碼頭出現吊具定位偏差時，系統在報警的同時啟動三重響應：調度備用機械臂接管作業、觸發周邊設備安全距離監測、生成維修工單并同步至備件管理系統。

聯通數智工作人員向記者介紹：“其核心技術依托于創新的大小模型協同機制：采用視覺amp;多模態大模型與CV小模型結合，大模型負責全局特征提取，小模型專注場景細節識別；通過‘精準初篩+深度復判’模式，既提升整體分析準確率，又加速新增場景冷啟動效率。”

元景大模型智慧港口項目已實現市場化收入超1000萬元，計劃2026年完成區域規模化復制，拓展至工業通用場景，目標年營收突破2000萬元并落地30家以上客戶項目。

事實上，不只是聯通數智在為智慧港口建設添磚加瓦，國內眾多港口也在積極擁抱AI。

在寧波舟山港穿山港區，全新的“AI 智慧港”配載系統運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超30次，縮短龍門吊移機時間上千分鐘；

在粵港澳大灣區智慧港口建設浪潮中，廣州港糧通公司裝卸系統全過程自動化升級改造項目讓作業效率提升15%，整體生產效率提高20%，節約人力成本約74%，高溫、粉塵等職業病以及機械故障發生風險降低至零；

遼港集團已將AI廣泛應用于集裝箱、散雜貨、理貨等業務領域，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應用案例；

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隨著AI技術在國內港口的廣泛應用，一個由數據定義效率、算法保障安全的時代正在加速到來。

責編：郭霽瑤 guojiyao@ceweekly.cn

美編：孫珍蘭