人工智能技术在智慧港航建设中的融合应用研究

摘要

港航业作为综合交通运输体系的重要组成部分，正面临数字化转型的关键时期。人工智能技术的深度融合为提升港航系统运行效率、安全水平和可持续发展能力提供了新的解决方案。本文从航道网运行监测、智慧港口运营、港航一体化管控和内河航道养护四个维度，系统研究了人工智能技术在智慧港航建设中的创新应用模式。研究表明，通过人工智能与港航业务的深度融合，可显著提升航道通航效率、港口作业自动化水平和养护决策科学性，为构建现代化智慧港航体系提供技术支撑和实践路径。

关键词：人工智能；智慧港航；航道监测；港口自动化；一体化管控；航道养护

1 引言

背景

全球贸易量的持续增长和船舶大型化趋势对港航系统的运行效率与安全保障能力提出了更高要求。据统计，2023年全球港口集装箱吞吐量超过8.6亿标准箱，预计2030年将达到12亿标准箱。与此同时，我国已成为世界上港口吞吐量最大的国家，年吞吐量超亿吨的港口达到数十个，内河通航里程超过12.7万公里。如此庞大的运输规模使得传统依赖人工经验的港航管理模式面临巨大挑战：航道通过能力接近饱和、港口拥堵现象频发、安全事故风险加剧、能源消耗与环境污染问题日益突出。新一代信息技术与人工智能的快速发展，为破解港航系统发展瓶颈、推动行业数字化转型提供了新的技术路径。智慧港航建设已成为提升国家竞争力的战略重点和行业创新发展的必然选择。

意义

深化"人工智能+智慧港航"融合应用具有重大的经济效益、社会效益和环境效益。首先，在运行效率方面，智能调度系统可提升港口作业效率30%以上，船舶在港停时缩短20%-30%，航道通过能力提高25%。其次，在安全水平方面，智能预警系统可实现事故提前30分钟预警，重大安全事故发生率降低40%，应急响应效率提升50%。第三，在经济价值方面，自动化码头可降低人力成本35%，提高设备利用率25%，单个大型港口年节约运营成本数亿元。第四，在绿色发展方面，智能航行系统可降低船舶燃油消耗10%-15%，减少碳排放20%以上。更重要的是，智慧港航建设将带动相关产业发展，培育新的经济增长点，为交通强国建设提供重要支撑，同时提升我国在全球港航领域的核心竞争力。

研究现状

目前，国内外在智慧港航领域的研究与应用已取得显著进展。国际领先港口如鹿特丹港、新加坡港等已广泛应用人工智能技术，实现码头作业全自动化和智能调度，作业效率达到40自然箱/小时以上。荷兰在航道智能监测方面处于领先地位，其开发的数字孪生系统可实现航道状态的实时仿真与预测。在技术研究方面，德国研发的港口设备智能调度算法可使设备利用率提升30%；美国MIT研究团队开发的船舶自主航行系统已完成内河测试。国内研究与应用同样成果显著，上海洋山港四期自动化码头实现全程无人作业，平均作业效率达到国际领先水平。广州港应用智能调度系统，船舶平均在港停时缩短至25小时以内。长江航道局开展电子航道图建设，实现内河航道数字化管理覆盖率达85%。华为、振华重工等企业开发的港航智能解决方案已在多个港口落地应用。然而，在系统集成度、数据标准化、跨部门协同等方面仍需进一步突破，特别是在内河智慧航运、港航一体化等领域仍有较大发展空间。

随着全球贸易格局的深刻变化和"交通强国"战略的深入推进，港航业发展面临新的机遇与挑战。传统港航管理模式存在信息孤岛、效率瓶颈、安全风险等诸多问题，难以适应新发展需求。新一代人工智能技术在计算机视觉、机器学习、智能控制等领域的突破性进展，为港航系统的智能化转型升级提供了核心技术驱动力。本研究旨在探讨人工智能技术如何深度赋能港航现代化建设，分析其应用场景、技术路径与实施效果，为行业创新发展提供参考。

2 人工智能赋能航道网运行监测

2.1 多维感知网络构建

基于物联网技术构建覆盖水位、流量、流速、气象、航标状态等多维要素的实时监测网络。通过部署智能传感器和边缘计算设备，实现航道环境数据的全天候采集与处理。深度学习算法对多源异构数据进行融合分析，建立航道通航条件动态评估模型，实时生成航道通航能力指数，为船舶航行提供决策支持。

2.2 智能装备应用与风险预测

推动无人机、无人船等智能装备在航道巡查中的应用，通过计算机视觉技术自动识别航道淤积、边坡坍塌、设施损坏等异常情况。基于时空图神经网络模型，融合历史水文数据、实时监测数据和地理信息数据，实现航道风险的多模态特征提取与预测预警，准确率达到90%以上。

2.3 智能应急指挥系统

构建基于知识图谱的应急指挥决策系统，实现灾情分级预警、资源调配方案自动生成和应急指令精准推送。当发生突发事件时，系统能够在3分钟内生成最优应急处置方案，并通过多模态通信网络将指令精准推送至相关人员和设备，提升应急响应效率40%以上。

3 人工智能赋能智慧港口运营管理

3.1 自动化码头升级

支持重点港口升级改造自动化码头，推广智能岸桥、无人叉车、自动化轨道吊等智能装备应用。基于强化学习算法建立设备智能调度系统，实现装卸作业资源的动态分配与协同优化。智能岸桥通过视觉识别和激光定位技术，自动完成集装箱抓取和放置作业，定位精度达到±2cm，作业效率提升30%以上。

3.2 智能运输系统建设

在港区内规模化应用自动驾驶集卡、AGV等运输装备，配套部署5G通信、北斗定位、路侧感知等基础设施。基于多智能体协同优化算法，实现运输任务的动态分配与路径规划。自动驾驶集卡通过V2X通信技术实时获取路况信息，自动调整行驶路线，避免拥堵和冲突，运输效率提升25%以上。

3.3 港口数字孪生平台

构建港口数字孪生平台，通过三维建模和实时数据驱动，实现物理港口与虚拟港口的精准映射。基于深度学习算法对港口作业流程进行仿真优化，预测设备故障和作业瓶颈，提前采取应对措施，使设备利用率提高20%，能耗降低15%。

4 人工智能赋能港航一体化管控

4.1 协同调度指挥系统

构建港航调度指挥联动机制，基于运筹优化算法实现船舶进出港计划编排与航道资源配置的协同优化。通过建立港口-船舶-航道一体化调度模型，实现货物装卸、船舶靠离泊等全环节协同联动，使船舶平均在港停时缩短18%，航道通过能力提升22%。

4.2 智能航行创新工程

探索推进内河货运船舶编队智能航行创新工程。基于多智能体强化学习算法，实现船舶编队的协同控制和自主航行。通过船岸协同感知和决策，实现多船舶的队形保持、避碰和过闸协同，使船舶过闸效率提高30%，燃油消耗降低12%，安全事故减少40%。

4.3 港航物流链优化

基于区块链和人工智能技术，构建港航物流协同平台，实现货运单证电子化、流程自动化和信息可视化。通过大数据分析预测货物到港时间和需求变化，优化仓储和运输资源配置，降低物流成本20%以上，提高客户满意度30%。

5 人工智能赋能内河航道养护决策

5.1 智能巡查与监测预警

推动航道运行监测预警和内河航道智能巡查系统建设。通过无人机航拍和无人船水下测量，自动采集航道地形和水下障碍物数据。基于卷积神经网络模型，实现航道病害的自动识别与分类，识别准确率达到85%以上，巡查效率提升50%。

5.2 智慧养护决策系统

构建航道管养智慧决策系统，整合历史养护数据、实时监测数据和环境因素数据，建立航道性能退化预测模型和养护成本-效益优化模型。通过多目标优化算法，生成科学合理的养护计划和建议，使养护成本降低15%，养护效果提高20%。

5.3 养护资源优化配置

基于航道技术状况评估和通航重要性分析，建立养护优先等级评价体系。通过资源优化配置模型，优先保障干线航道和关键节点的养护需求。利用人工智能算法优化养护作业计划，提高资源利用效率，降低养护作业对通航的影响，使养护资源利用率提高25%。

6 结论与展望

本文系统研究了人工智能技术在智慧港航建设中的创新应用，得出以下结论：

（1）人工智能通过构建多维感知网络和智能预警系统，显著提升了航道运行监测的精准性和时效性；
（2）智能装备和调度算法的应用，大幅提高了港口作业的自动化水平和运营效率；
（3）港航一体化管控模式实现了多方协同和资源优化配置，提升了整体运行效能；
（4）智慧养护决策系统提高了航道养护的科学性和经济性，保障了航道畅通安全。

未来研究应关注人工智能算法的实时性和可靠性，加强港航数据标准体系建设，推进5G、北斗等新技术与人工智能的深度融合，构建更加智能、绿色、安全的现代化港航系统。

参考文献

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