港口無人化、智能化升級是大勢所趨。
近日，2020世界人工智能大會的分論壇之一，未來城市論壇順利落下帷幕。論壇上，西井科技COO章嶸說：“港口促進區域經濟發展及城市繁榮，港口變革勢在必行。以無人駕駛為代表的新一代港口機械正在向全智能的方向推進發展，可以加速港口的升級換代。”
作業效率對于港口至關重要。在“新基建”、“工業4.0”、“互聯網+”大發展的時代背景下，港口也在進行智能化轉型升級，“無人碼頭”正逐漸成為現實。
“無人碼頭”是大勢所趨
2020年，新冠疫情蔓延全球。在疫情防控壓力下，大部分企業對無人生產、遠程操作的重要性都有了新的認識。西井科技COO章嶸認為，“雖然部分無人駕駛項目落地會有一些延后，但從長遠來看，我認為它是危機中的‘機’”。
從長期來看，駕駛員勞動力短缺、港口降本增效、保障安全生產是推動智慧港口建設加速的三大直接原因：
我國港口內集卡司機勞動力短缺的日益凸顯。中國道路運輸協會數據顯示：我國港口內集卡司機以40-50歲的中年男性為主，缺口總量占行業總需求20%。由于勞動強度大，工作條件艱苦，當下“90后”、“95后”青年從事卡車運輸工作的意愿不強，可以預見不久后將出現卡車駕駛員“青黃不接”的斷層跡象。
由于在碼頭駕駛集卡拖掛車需要A駕照，按照國內的交通法規，一名司機想要從C增駕到A，至少需要五六年。培養一名優秀的港口駕駛員時間周期長，投入成本高。
近年來，各港口集裝箱吞吐量不斷上升，造成眾多碼頭運能不足。如何降本增效成為各港口管理面臨的首要難題。
根據《2019年交通運輸行業發展統計公報》統計數據，2014-2019年中國港口集裝箱吞吐量逐年上升。全國港口完成集裝箱吞吐量2.61億TEU，比上年增長4.4%。其中，沿海港口完成2.31億TEU，增長3.9%;內河港口完成3015萬TEU，增長8.5%。
與此同時，84%的卡車司機每日駕駛時間超過8小時，其中40%超過12小時。卡車司機疲于高強度滿負荷工作的矛盾凸顯，直接影響物流運輸效率。
一個集裝箱年吞吐量200萬TEU的中等碼頭司機人力成本就高達7200萬元，而機器只要維護得當，可以24小時作業，且駕駛質量標準、穩定高效。以自動化運輸方式替代人力是港口降低成本、提高效率的有效手段。
除此之外，由于涉及到高空作業和疲勞駕駛，傳統港口屬于安全事故高發場所。基于安全生產需要，港口無人化轉型也將成為必然趨勢。
“根據西井科技目前已有27個用戶的數據分析，我們發現在這個單點上給用戶提升至少300%的效率，并且能夠降低80%的人力成本。”西井科技創始人CEO譚黎敏表示。
智能如何落地港口場景?
橋吊司機從室外來到室內，從窄小空間來到了寬敞舒適的遠程操控室里，碼頭引進的自動化系統會自動規劃作業路徑，絕大部分工作由設備自動完成;橋吊司機只需面對屏幕，動動手，即可同時操作三四臺機器，讓碼頭上如“鋼鐵俠般”的軌道吊機，像夾娃娃一樣將巨大的集裝箱又準又穩地放下或抓起……世界自動化碼頭的發展已經有30多年的歷史。中國自動化碼頭還處于起步階段。截至目前，全球自動化集裝箱碼頭34個(含在建3個)，其中，全自動化碼頭13個，半自動化碼頭21個;歐洲10個，亞洲17個，美洲4個，澳洲3個。截至2019年3月，內地僅有廈門港遠海、青島港、上海港洋山四期3個自動化碼頭。
隨著吞吐量逐年上升，國內港口運營商也在迫切尋求自動化乃至智能化的港口改造方案。
立足于5G基建大爆發的時代背景下，邊緣計算、人工智能、計算機視覺等先進技術加速落地，促使了國內多個港口開始面向數字化、智能化轉型升級。以天津港為例，隨著5G、AI、物聯網等先進技術在港航領域的逐步展開，碼頭自動化、智能化水平不斷提升，無人駕駛集卡、工業機器人、岸橋遠程控制、港口全監管等全場景智能化應用不斷啟動，開始實現智慧港口在卸、運、堆等項目的全鏈條自動化建設。
“要打造一個完全無人的港口，必須要優化運輸環節，所以自動駕駛在港區是一個剛需。舉個例子，港口的集卡通常需要24小時運行，如果按照每輛車需要三到四個駕駛員、一個中型的碼頭需要兩百輛車來算，港區需要大量的駕駛員，但現在很多人不愿意從事這部分工作，港口也缺乏相應的勞動力，我們看到了這些痛點。”章嶸說。西井科技作為國內較早一批創立的人工智能科技企業，在港口智能理貨系統、無人駕駛智能跨運車、港口無人集卡等領域已經走在世界前列，客戶擴展至歐洲和東南亞。今年3月，西井科技助力振華重工自主研制的無人駕駛智能跨運車，在瑞典斯德哥爾摩碼頭正式交付，是疫情發生后上海人工智能大型裝備的首個出海項目;4月，西井科技的6輛無人駕駛電動重卡Q-Truck抵達泰國港口，助力中國智造走出國門。
筆者了解到，廣州港數據科技有限公司的“互聯網+”智慧港口工程已經在黃埔老港東門閘口落地。“對傳統集裝箱閘口的改造升級了，黃埔老港東門閘口，是廣州鋼集團內首條采用單側箱識別方案解決老碼頭閘口場地受限等問題的一次成功實踐。”據介紹，視頻流和AI深度學習的集裝箱智能閘口具有動態箱號的識別、多畫面結果校驗的功能。系統可以像人眼一樣對殘缺的字符進行加強識別，實現了車輛無感通行的自動化效果。其中，廣州港數據科技有限公司AI的深度學習，突破了傳統OCR箱號識別的技術瓶頸，僅僅不到一個半月的時間內，機器的識別率已經達到96.3%。
據悉，廣州港黃埔老港碼頭、廈門新海達集裝箱碼頭、招商局旗下大榭招商碼頭等已經應用人工智能集裝箱視覺識別方案。
通過科技手段降本增效，是現階段各碼頭的訴求，但目前中國碼頭的自動化水平與國外尚有距離。目前，人工智能目前在中國港口的應用尚在幼年階段，以一線生產作業為主，要進一步推進人工智能在港區作業的落地應用，加快智慧港口的建設，主要的解決方案集中在：
港口集裝箱的智能流轉——全流程識別、水平運輸和垂直運輸；
港口的智能管理——通過運營管理系統TOS、設備控制系統ECS和車隊管理系統VMS，實現港口內部自主管理的服務閉環，提高服務效率，降低管理成本；
全方位物流體系——基于5G技術的建設和覆蓋，利用物聯網和大數據，打破傳統港口物流的“信息孤島”。
隨著產業革命4.0的深入，本輪人工智能的浪潮已經開始向港口滲透。中國港口從信息化建設到數字化建設，再到如今的智慧港口建設，正經歷著關鍵的轉型時期，中國的港口正在從傳統意義上的自動化向智慧港口轉變。
港口智慧化需“一港一策”
近兩年，國家層面的政策支持和國內廣闊的應用環境，為人工智能在中國的發展提供了良好的落地。新一代科學信息技術的推陳出新，不斷迭代，以其集聚融合的快速發展態勢，成為推動智慧港口建設的重要驅動力之一，物聯網、云計算、移動智能終端應用、大數據輔助、人工智能、系統仿真與預演技術、智能診斷與評估技術、裝卸機器視覺與自主控制、港口綠色能源和5G技術的支撐與調度，都是實現智慧港口落地的重要手段。
為助力智慧交通發展，《中國港口》雜志、西井科技與畢馬威三方首次共同提出了“一橫一縱一鏈一網”的全局化體系解決方案。一方面，從港口內部生產作業角度，將人工智能應用分為集裝箱橫向流轉過程( “一橫”)、縱向運營管理(“一縱”)兩個層面；更進一步，從整個大物流體系角度出發，將智慧港口作為智慧物流的重要組成部分，探索人工智能在物流服務鏈( “一鏈” ) 、區域/全球港口協同網(“一網”)兩個角度的應用。未來，“一橫一縱一鏈一網”的構建將帶動交通領域單業務的技術革新、數據融合與多業務聯動、交通樞紐業務聯動、交通與智慧城市其他業務聯動，促進港口智慧轉型。
不過，筆者了解到，隨著吞吐量逐年上升，國內港口運營商進行自動化改造勢頭積極。但當前自動化港口離真正的智慧港口尚有距離。目前自動化港口均為新建港口，如要在已運營的港口中推動自動化改造，還面臨如下實際問題：首先，普及推廣難的重要因素是建設成本壓力。建設年吞吐量200萬TEU的中型自動化碼頭一般投入10億元以上，AGV集裝箱水平運輸方式，需要地下埋設幾萬枚磁釘，投入大，耗時長；其次，技術標準待統一，可靠性和穩定性有待檢驗;自動化碼頭構造精密復雜，試錯成本高；第三，港口運營商角色不同，自動化改造需要多管理主體協調，平衡各方訴求；最后，不同港口存在不同的建設需求和目標，需要不同的改造策略和方案，要形成研發、推廣和合作產業鏈尚有一定距離。
為此，業界人士建議，對于企業而言，不同港口面臨各異的環境背景、資源、發展歷程和目標，因此，港口管理者需明晰自身港口的頂層定位和規劃，選擇符合自身情況的發展策略，使人工智能技術的應用契合港口業務目標。港口生產作業，作為人工智能的細分行業場景，存在著較高的專業壁壘。那些具備人工智能技術，又對港口實際場景深耕的企業，才能成為領域技術應用的引領者。同時，碼頭運營者需要建立一支機智的、有創新能力的、具備人工智能能力的工作團隊。港口需整合優勢資源，統籌引進技術人才“鏈式”聯動發展，才能充分利用人工智能所能提供的力量。
“人工智能更多偏向于底層的技術，其價值的最終實現要落實于具體的場景。我們相信人工智能技術未來會在智慧港口的建設上添上濃墨重彩的一筆。”畢馬威信息與科技行業主管合伙人吳劍林先生總結道。
