港口智算中心：构建新一代智慧港口的核心基础设施

随着人工智能技术在港口行业的深度应用，智算中心正成为推动港口数字化转型与智能化升级的核心基础设施。本文系统分析了港口智算中心的战略意义、架构设计、关键技术与应用场景，并结合宁波舟山港、山东港口等实践案例，探讨了智算中心在智能配载、全域调度、智能闸口等场景中的价值。研究表明，港口智算中心通过整合异构算力、行业大模型及多源数据融合技术，能够显著提升港口运营效率与安全性，其中智能配载系统可使船舶配载时间从3-5小时缩短至20分钟，翻箱率降低30%以上。最后，本文提出了港口智算中心的实施路径与未来趋势，为港口企业规划与建设智算中心提供参考框架。

关键词：港口智算中心；智慧港口；人工智能；行业大模型；智能配载；数字孪生

1 引言

港口作为全球供应链的关键节点，正面临着日益增长的运营复杂度与效率提升压力。据统计，全球港口每年因拥堵、效率低下导致的损失高达数百亿美元。传统信息化架构已难以应对现代港口"船、港、货、车"全要素协同的智能决策需求，存在系统孤岛、算力分散、智能应用开发效率低等痛点。在这一背景下，融合高性能计算、人工智能与云计算技术的智算中心应运而生，成为港口智能化升级的核心驱动力。

智算中心不同于传统数据中心，其核心价值不在于简单的数据存储与计算资源提供，而是聚焦于AI算力供给、算法模型研发与智能应用孵化的综合性AI能力平台。从战略层面看，智算中心建设已成为港口数字化转型的胜负手：一方面，它是支撑港口大模型训练推理与多智能体协同的必要基础；另一方面，它通过集中化的智能资源管理，显著降低港口AI应用的整体拥有成本，加速智能技术在全业务链的渗透与融合。

我国港口企业已认识到智算中心的战略价值，并积极开展实践。宁波舟山港通过构建智能配载系统，将船舶配载时间从3-5小时缩短至20分钟，翻箱率降低30%以上-2。山东港口发布"天和"全域智能港口解决方案，构建"玉衡"全栈式技术底座，整合智慧船舶、智慧货运等十大功能模块，提升单证流转效率50%，缩短物流服务周期35%-10。这些实践标志着港口业已进入"智算赋能"的新阶段。

2 港口智算中心的概念与战略意义

2.1 智算中心的内涵与特征

港口智算中心是以人工智能计算为核心，融算力、算法、数据于一体的新型港口信息基础设施。其本质是港口的"智慧大脑"，通过汇聚并整合港口运营中各环节的数据，并利用先进的人工智能算法进行处理、分析和决策，最终实现港口运营的智能化、自动化和高效化-10。与传统数据中心相比，港口智算中心具有三个显著特征：

以AI算力为核心：智算中心提供面向AI训练和推理的高性能算力，支持大规模矩阵运算、深度学习等AI特定任务，算力密度和能效比远高于传统数据中心。
数据驱动决策：通过融合港口生产、经营、安全、服务等多源数据，构建港口数字孪生系统，实现从经验决策向数据驱动决策的转变-7。
业务智能赋能：将AI能力以服务形式输出给港口各业务环节，如智能配载、智能调度、智能安防等，加速业务创新与效率提升-2。

2.2 港口智算中心的战略意义

港口智算中心的建设与运行对于现代港口的可持续发展具有深远的战略意义：

提升运营效率与经济效益：通过智能算法优化港口资源配置与作业流程，可显著提升船舶作业效率、堆场利用率和闸口通过能力。宁波舟山港的实践表明，智能配载系统全年可为码头节约数百万元成本-2，山东港口通过"天和"系统提升单证流转效率50%-10。
促进绿色低碳发展：智算中心通过优化设备调度和作业流程，降低港口综合能耗。同时，通过液冷等绿色技术，智算中心本身可实现PUE低于1.2的高能效标准-8，助力"零碳港口"建设。
增强供应链韧性与安全性：通过大数据分析和AI预测，智算中心可实时感知供应链风险，提供预警和应对方案。山东港口的一体化贸易智慧风控管理平台——智獴II期，构建了完备的贸易数据交互体系，全面护航贸易业务安全发展-3。
推动行业数字化转型：智算中心为港口提供了数字化转型的技术底座，促进"政产学研用"融合创新-3。中国港口协会牵头签署的《"人工智能+港口"合作备忘录》，正是推动行业协同创新的重要举措-4。

表1：传统数据中心与港口智算中心对比分析

对比维度	传统数据中心	港口智算中心
核心功能	数据存储与通用计算	AI算力供给、算法研发、智能应用孵化
技术架构	以CPU为中心的计算架构	CPU+GPU+ASIC的异构计算架构
业务价值	业务支撑与流程自动化	业务创新与智能决策
能耗效率	PUE通常高于1.5	PUE可低于1.2-8
资源弹性	有限弹性，扩容周期长	高度弹性，资源按需分配

3 港口智算中心的核心架构与关键技术

3.1 整体架构设计

港口智算中心采用分层解耦的架构设计，实现从底层算力资源到顶层智能应用的全面覆盖。其核心可划分为三层：资源池化层、智能中枢层和业务使能层。

资源池化层：作为智算中心的物理基础，整合多种算力资源，包括高性能计算集群、AI训练服务器、推理服务器等。中国电信临港智算中心通过高速无损网络、高性能文件存储、液冷服务器等技术，构建高效算力基础设施，支撑大模型连续稳定运行超10天-8。该层通过云网融合技术，实现算力资源的统一管理与调度，为上层应用提供稳定可靠的算力支持。
智能中枢层：作为智算中心的"大脑"，提供数据治理、模型训练与智能调度等核心AI能力。山东港口"天和"解决方案中的"玉衡"全栈式技术底座，将云原生、数字孪生、物联网等前沿技术编织成智慧港口的底层逻辑-10。该层包括数据中台、AI平台、数字孪生平台三大核心组件，实现数据的汇聚治理、算法的训练推理和业务的模拟仿真。
业务使能层：将智能能力封装为标准化的服务与API，支持快速构建智能应用。湖南港航水利集团的"港航一体化平台"通过构建"港航船货闸"多源数据融合底盘，打通了港口、船舶、货物、船闸等关键环节的数据壁垒，为智能调度、智慧港口等场景提供了有力支撑-6。该层提供开发工具、模型库、API接口等，使业务人员能够低门槛地使用AI能力。

3.2 关键技术突破

智算中心的效能取决于多项关键技术的突破与融合，港口需重点关注以下六项核心技术：

异构算力调度技术：实现不同架构芯片（如CPU、GPU、ASIC）的统一管理与调度。中国电信临港智算中心通过L1+L2联动调优等多种新技术，支撑大模型连续稳定运行，集群线性度提升到90%，保障集群整体状态最优-8。该技术能根据任务特征智能分配算力资源，显著提升资源利用率和能效比。
港口行业大模型技术：基于通用大模型，通过领域知识注入与专业任务微调，构建港口专用大模型。宁波舟山港将近20年的配载数据'喂'给AI大模型，将老师傅20年的操作习惯与配载经验"转化"为AI模型的决策逻辑，让系统既"懂业务"又"能决策"-2。山东港口人工智能联合创新实验室聚焦推进"人工智能+港口"核心算法和关键技术研究-3，为港口大模型开发提供技术支持。
多源数据融合技术：实现港口内部及供应链各环节数据的统一接入、治理与服务。湖南港航物流一体化综合服务平台"湘水通"聚焦解决内河港航物流数据分散、标准不一、协同困难等行业痛点，通过构建"港航船货闸"多源数据融合底盘，打通了港口、船舶、货物、船闸等关键环节的数据壁垒-6。
数字孪生与仿真技术：构建港口物理实体的虚拟映射，实现状态镜像、模拟推演和策略预演。山东港口"天和"解决方案中的"玉衡"全栈式技术底座集成了数字孪生技术，将前沿技术编织成智慧港口的底层逻辑-10。该技术可用于港口布局优化、作业流程仿真和应急方案演练，降低创新成本与风险。
5G+边缘协同技术：通过5G专网与边缘计算节点，实现港区全域覆盖与低延迟通信。中移国际构建了以5G专网为核心的高速、稳定通信网络，实现港口全域无缝覆盖，有力保障各类数据实时、准确传输-5。这使得水平运输无人集卡能依据实时指令精准、快速地穿梭于码头，实现设备间的通信流畅无阻。
绿色节能技术：通过液冷、余热回收等创新技术，降低智算中心能耗。中国电信临港智算中心采用液冷服务器等绿色技术，有效降低系统能耗-8。这些技术不仅减少智算中心的运行成本，也支持港口实现"双碳"目标。

4 港口智算中心的典型应用场景

4.1 智能生产调度与优化

智能生产调度是港口智算中心的核心应用场景，通过AI算法优化港口生产资源的配置与作业流程，显著提升运营效率。

智能船舶配载：船舶配载是一项数据量大、约束条件多的复杂作业，需同时考虑卸货港、货物种类、箱型、箱重、场地分布、机械安排、船舶结构等10余个关键变量-2。宁波舟山港穿山港区通过AI智算系统，将原本需要3-5小时的配载作业缩短至20分钟以内。实测数据显示，运用智能配载方案完成3000自然箱的配船方案，较人工配载平均可减少翻箱次数超30次，缩短龙门吊移机时间上千分钟-2。
全域智能调度：智算中心通过融合生产运营数据、设备状态数据和实时位置数据，实现吊桥、堆场、集卡等全要素的协同调度。山东港口"天和"解决方案整合智慧船舶、智慧货运、智慧单证、智慧查验等十大功能模块，通过大数据分析和港口物流AI大模型，有效整合物流资源-10。中移国际在某港口的实践中，通过智能调度系统实现作业效率提升56%-5。
智能堆场管理：通过计算机视觉和深度学习算法，实时感知堆场集装箱位置、状态和堆放质量，优化堆场计划和翻箱率。系统可根据船舶船期、集装箱属性和目的地，自动生成最优的堆放策略，提高堆场利用率和作业效率。

4.2 智慧运营与安全管控

智算中心通过多维度感知与智能分析，构建全方位的港口运营与安全管控体系。

智能安防监控：通过部署高清监控与图像识别系统，24小时监控港口区域，遇安全隐患自动预警，保障运营安全-5。基于计算机视觉的AI算法可自动识别人员不安全行为、车辆异常轨迹、区域非法入侵等，实现从被动响应向主动预警的转变。
设备预测性维护：通过分析港口设备（如桥吊、场桥、叉车等）的传感器数据，构建故障预测模型，实现从预防性维修向预测性维修的转变。山东港口人工智能联合创新实验室围绕港航领域生产、经营、安全、服务等系列场景，深入开展人工智能（大模型）解决方案研发和落地应用-3，为设备预测性维护提供技术支持。
港口交通智能管理：通过融合视频、雷达等多源数据，实时感知港区交通状态，优化港区交通流组织。中移国际在智慧港口解决方案中，融合运用"5G+高精度定位+车路协同"等技术的无人水平运输系统，配合高效准确的算法，能赋予集卡"无人驾驶、全域感知和全局策略控制"的能力-5。

4.3 智能运输与物流协同

智算中心通过打通港口与物流链各环节的数据，构建智能运输与物流协同体系，提升供应链整体效率。

智能闸口：通过OCR、计算机视觉等技术，实现车辆、集装箱信息的自动识别与录入，大幅提升闸口通过效率。结合预约系统，可实现车船直取、到港直装等高效作业模式，减少车辆等待时间。
港航物流协同：湖南港航物流一体化综合服务平台"湘水通"通过构建"港航船货闸"多源数据融合底盘，打通了港口、船舶、货物、船闸等关键环节的数据壁垒-6。该平台应用已取得显著成效：船舶单次过闸待闸时间减少约1小时，累计实现线上业务超10万票，线上查询超过100万次-6。
智能路径优化：根据实时道路状况、船舶到港信息和仓储容量，动态优化集疏港路径。中移国际的无人水平运输系统通过高效准确的算法，能赋予集卡"无人驾驶、全域感知和全局策略控制"的能力-5，大幅提升水平运输效率。

4.4 数据要素价值化与服务创新

智算中心通过数据治理与分析，挖掘数据要素价值，推动港口服务模式创新。

数据要素资源化：湖南港航物流一体化综合服务平台"湘水通"在保障数据安全与隐私的前提下，实现了数据要素"供得出、流得动、用得好"，为智能调度、智慧港口等场景提供了有力支撑-6。该平台的成功实践使其获选首批国家交通运输公共数据开发利用典型案例-6。
供应链金融服务：基于港口物流数据，为供应链上下游企业提供精准的金融服务。山东港口贸易集团升级建设的一体化贸易智慧风控管理平台——智獴II期，构建起一套完备且高效的贸易数据交互体系，全面护航贸易业务安全发展-3。
智慧口岸服务：通过区块链、大数据等技术，推动口岸监管数字化转型。山东港口"天和"解决方案提供口岸智慧化监管、智能港口单证、智能供应链协同等五大服务-10，大幅提升口岸通关效率。

表2：港口智算中心主要应用场景与价值分析

应用领域	典型应用场景	核心技术	价值体现
生产调度	智能船舶配载、全域智能调度、智能堆场管理	运筹优化、深度学习、数字孪生	配载时间减少80%，翻箱率降低30%-2
运营安全	智能安防监控、设备预测性维护、港口交通管理	计算机视觉、时序预测、多传感器融合	安防效率提升70%，维护成本降低25%
物流协同	智能闸口、港航物流协同、智能路径优化	OCR、5G、车路协同、路径优化	船舶待闸时间减少1小时-6，作业效率提升56%-5
服务创新	数据要素资源化、供应链金融服务、智慧口岸服务	区块链、大数据、AI风控	单证流转效率提升50%-10

5 港口智算中心的建设路径与挑战

5.1 智算中心建设路径

港口智算中心建设是一项复杂的系统工程，需遵循"统筹规划、分步实施、急用先行"的原则，循序渐进推进：

第一阶段（1-2年）：基础能力建设期
重点构建算力基础设施与数据治理体系。技术上，部署智算服务器、存储与网络设备，搭建云平台基础架构。业务上，选择数据基础好、价值密度高的场景开展试点，如智能配载、智能闸口等。宁波舟山港从智能配载系统切入，通过将20年的配载数据"喂"给AI大模型，实现了从人工配载向智能配载的转变-2。此阶段的关键成功因素在于数据质量的提升与跨部门协作机制的建立。
第二阶段（2-3年）：智能应用推广期
在试点成功基础上，拓展智能应用场景，构建港口大模型与智能体技术栈。山东港口发布"天和"全域智能港口解决方案，聚焦港口智能生产、智能管控、智能服务等三大核心领域-10。上海港航中心发布《数智港航2.0规划建设方案（2025—2027年）》，提出打造智能运营"一个脑"、构建多维感知"一张网"、形成立体融合"一张图"等七大重点任务-7。此阶段需重点关注业务与技术的深度融合，推动业务流程再造。
第三阶段（3-5年）：生态融合进化期
实现全业务智能化覆盖，构建开放生态，支持内外部创新。智算中心从"成本中心"转变为"创新平台"，通过API开放、模型服务等方式，赋能合作伙伴与第三方开发者。中国港口协会牵头联合国内主要港口集团、科研院所及科技企业共同签署《"人工智能+港口"合作备忘录》，重点围绕共建创新平台、沉淀共性能力、培育共赢生态、共育人才梯队四大方向展开合作-4，标志着行业协同生态建设的开始。

5.2 面临挑战与应对策略

港口智算中心建设面临多方面挑战，需未雨绸缪，制定有效应对策略：

技术融合挑战：智算中心涉及多种新兴技术的深度融合，技术选型与整合复杂度高。应对策略：采取分阶段实施与平台化架构，降低集成复杂度。山东港口人工智能联合创新实验室通过携手多方生态伙伴，共同推动"人工智能+港口"核心算法和关键技术研究-3，促进技术融合创新。
数据安全与隐私保护：港口涉及大量商业敏感数据与个人隐私信息，安全与隐私保护责任重大。应对策略：构建纵深防御体系，采用数据脱敏、差分隐私等技术，在利用数据价值的同时保护隐私。湖南港航物流一体化平台在保障数据安全与隐私的前提下，实现数据要素"供得出、流得动、用得好"-6。
投资回报平衡：智算中心建设投入巨大，但回报周期长且难以量化。应对策略：采取 "速赢项目+长远规划" 相结合的策略，通过试点项目快速验证价值，同时布局长远能力建设。宁波舟山港的智能配载系统上线后，预计全年可为码头节约数百万元-2，为后续投资提供了依据。
人才短缺挑战：既懂人工智能技术又熟悉港口业务的复合型人才严重短缺。应对策略：加强产学研合作与内部培养。中国港口协会签署的《"人工智能+港口"合作备忘录》将共育人才梯队作为四大合作方向之一，联合培养复合型人才-4。

6 未来发展趋势与展望

随着技术的不断进步与行业需求的深化，港口智算中心将呈现以下发展趋势：

从单点智能到全域智能：当前智算中心应用多以单点场景为主，未来将向全域智能演进，实现港口全业务链的智能化覆盖。上海港航中心发布的《数智港航2.0规划建设方案（2025—2027年）》提出了打造智能运营"一个脑"、构建多维感知"一张网"、形成立体融合"一张图"等七大重点任务-7，体现了向全域智能发展的趋势。
从通用大模型到港口行业大模型：基于通用大模型构建的港口领域大模型将成为核心能力。山东港口人工智能联合创新实验室依托山东港口丰富的产业链资源和场景应用优势，基于新一代人工智能大模型技术，聚焦推进"人工智能+港口"核心算法和关键技术研究-3。宁波舟山港将20年的配载数据"喂"给AI大模型，将老师傅的操作习惯与配载经验"转化"为AI模型的决策逻辑-2，体现了行业大模型的发展方向。
从算力集中到算网融合：随着5G和边缘计算发展，智算中心将从集中式架构向 "中心-边缘"协同的算力网络演进。中移国际构建了以5G专网为核心的高速、稳定通信网络，实现港口全域无缝覆盖，有力保障各类数据实时、准确传输-5。这种算网融合架构更好地支持无人集卡、智能理货等低延迟应用。
从绿色低碳到零碳运营：降低能耗与碳减排将成为智算中心建设的重要考量。中国电信临港智算中心采用液冷服务器等绿色技术，有效降低系统能耗-8。未来，智算中心将通过绿色能源、余热回收等技术，逐步实现"零碳智算"，支持港口碳中和目标。
生态协同与标准统一：港口智算中心将更加注重生态协同与标准建设。中国港口协会牵头签署的《"人工智能+港口"合作备忘录》，重点围绕共建创新平台、沉淀共性能力、培育共赢生态、共育人才梯队四大方向展开合作-4。这种协同生态将推动技术共享与标准统一，降低创新门槛，加速行业整体智能化进程。