工作思考
当前，国际航运格局正在加速重构，航运物流业的数字化转型升级成为企业构筑竞争新优势的关键。近年来，新一代人工智能正在给千行百业赋能——一批人工智能通用大模型正在向生物医药研发、医疗、智能制造、教育、文旅等细分垂直领域不断渗透，成为不可逆转之势，也为航运物流业带来了更新的数字解决方案和数据驱动流程，极大地推动了航运物流业的智能化进程。英国劳氏与Thetius合作发布报告显示，2022年，航运业预计在人工智能解决方案上投入9.31亿美元，并有望保持23%的复合年增长率，在2027年达到27亿美元，这表明航运业正在加大对人工智能的投入，以推动行业的智能化进程，实现创新跨越式发展。
◆人工智能在航运物流业的应用进展
1.各国航运物流业加速拥抱人工智能技术
中国航运物流业乘势而为，从自主航行商用落地到服务平台和解决方案构建，多点出击，屡有建树。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，将智能船舶列为发展重点。2019年，交通运输部、国家发改委、工信部、科技部、财政部等7部委联合发布《智能航运发展指导意见》，提出我国到2025年成为全球智能航运发展创新中心，到2035年形成以充分智能化为特征的航运新业态。科技部国家重点研发计划项目“基于船岸协同的船舶智能航行与控制关键技术”实现从0到1的突破，推出自主研发的“智飞”号，率先实现了集航行辅助驾驶、视觉辅助、遥控驾驶、自主航行、海上智慧导航等技术为一体的全功能无人驾驶系统集成，总长117.15米，载箱量316TEU，满载排水量7775.6吨，是全世界最早投入商业化运行且吨位最大的新建自主航行船。自2022年4月投入运营以来，“智飞”号已航行近3万海里，自主决策生成建议次数超过80万个，遥控/自动靠离泊超500余次，智能航行系统始终安全运行。
英国提出800万英镑的智能航运加速基金资助计划，将支持从自动驾驶船舶到自动化港口等领域“尖端技术”的可行性研究，以推动海事创新，并利用人工智能的优势提高生产力。这笔资金来自2022年3月英国航运局公布的2.06亿英镑减排计划（UK SHORE），正需要私营部门提供匹配资金。
荷兰制定欧洲首个智能航运发展体系化纲领——智能航运发展路线图。2021年11月，荷兰智能航运平台（NFSS）发布智能航运路线图，提出面向2030年荷兰智能航运发展愿景。预计到2030年，该国25%的内河货船将达到R2远程遥控无人在船的水平，将拥有一支具备自主航行功能的内河渡轮船队，近海船将配备智能航行系统或部分功能。路线图涵盖智能航运技术的内河货船、内河渡船、近岸海船、远洋海船和无人船等5种应用场景，提出了包括技能和行业认可、责任与保险、立法、通信与安全、技术实施和市场接受度、航道船闸和桥梁、港口、导航和制导、船舶内部系统、远程和岸基控制等10个研发领域。
2020年2月，日本船舶振兴会汇集40余家日本机构组建5个合作联盟，拟投资34亿日元，分两期打造MEGURI2040项目，目的是缓解劳动力短缺、防止海上事故、维护偏远岛屿航道并支持稳定的国内物流和运输基础设施等。该项目计划在2025年实现无人船实际应用、2040年实现50%内航船舶自主航行的目标。项目针对小型观光船、大型客滚船、集装箱船、客船、水陆两栖船开展研发，围绕自主避碰、自动靠离泊、自主导航、岸基控制中心、应急监测与运营、路径跟踪等6项开展实验，验证自主靠离泊、自主避碰、目标视觉图像处理等关键技术在长航程中应用的可行性。该项目是全世界涵盖船种最多的自主航行研发项目，于2023年启动二期，计划2025年前完成标准规范和成果推广应用等多项任务。
2.降本增效实例不断涌现
传统航运物流业对人员依赖程度高，随着船员成本的不断上升，新增劳动力对海事的从业意愿日趋降低，高级船员缺口成倍增长。国际航运公会数据显示，全球约有13.5万名船员缺口。加之海事事故问题严重，全球平均每年会发生近3000次海损事故，其中八成源自人为因素。因此，通过实现智能化解决人员结构和产业安全问题，进一步降本增效，成为航运物流业的必然趋势。人工智能在海事行业具有广泛的应用领域，包括支持自主导航、航程优化、支持船舶维护和监测系统等。目前，在海事行业采用人工智能解决方案尚处于起步阶段，潜力巨大。
国际物流企业率先转型。“运去哪”云单，是基于人工智能的一站式国际物流在线服务平台，打造技术领先的面向海运订舱、截单等核心业务的一站式智能解决方案。自2015年成立以来，先后获得7轮融资，融资额超过3亿美元，成为中国国际物流数字化领域内首个完成D轮融资的独角兽。其以智能识别+数据互联的方式，替代传统人工操作，实现国际从业人员工作效率提升50%以上；通过平台数据库涵盖的百万量级行业数据以及收录的2000余条行业规则，取代传统凭经验操作，有效降低业务错误率30%以上；打造SaaS服务方式，兼容企业各类原有系统，快速融入客户原有的业务模式中，对接效率相比传统软件提升50%以上。在此基础上，“运去哪”打通产业各环节信息流，整合全球海运、空运、铁运、多式联运、拖车、报关、保险、海外仓、目的港等国际物流全链路优质资源，创新的快捷订舱、在线履约、物流追踪、船期预测、任务流驱动、全程可视化等数字化技术手段切实提高国际物流在线服务的标准化，可靠性，有效降低综合物流成本，国际物流不同需求方可通过在线查价、在线下单、在线履约，实现需求快速匹配，高效履约，有效解决传统国际物流渠道庞杂，报价不公开透明，信息不对称、交易信用低，服务缺乏标准性的行业痛点。
以建设世界一流航运科技企业为发展愿景的中远海运正加快智能化技术与航运传统业务的深度融合，旨在为客户提供更加智能、更加敏捷、精准和高效的供应链服务。如其结合人工智能和物联网技术打造的“智能冷箱”，对运营中的冷箱全面实时感知，实时调温调气，可以根据水果在国内超市的预计上架时间，在运输过程中控温催熟，匹配上市销售计划，整个过程客户完全可视。目前公司在供应链各环节中应用人工智能技术，已实现智能调箱、智能修箱、智能拖车调度、智能客服、智慧港口、智能报关、智能配载等智能化应用，大幅提升了运营效率。
在AI大模型赛道，中远海运科技股份有限公司通过融合航运领域专业语料和国产大语言模型技术，于2024年7月9日率先发布国内首个航运大模型Hi-Dolphin。Hi-Dolphin平台提供航运知识问答、航运数据查询、运力预测、智能应用四大核心功能，助力航运业数字化转型，也为大语言模型在垂直领域的应用提供了航运业范例。Hi-dolphin的发布仅仅是一个序幕，随着大模型AI软件的不断完善和创新，航运业将迎来更加智能、安全、高效、绿色的发展新时代，为全球经济社会发展作出更大贡献。
而随着航运业脱碳进程的加速，人工智能技术也率先应用于船舶航程优化，以减少船舶燃料消耗，降低二氧化碳排放和运营成本，并确保满足日益严苛的环境法规要求。劳氏船级社子公司i4Insight正积极开展这方面探索，并有望最终帮助船舶提高性能。其自主研发的AI模型打破了以往传统经验数据分析只能查看十分之一船舶数据的弊端，可以查看接近九成的船舶数据并即时分析处理，从而实时监测船舶的油耗、航速、纵倾、船体污损和功耗等，并输出最佳航行指令，可将航行总成本降低2%至3%。此外，劳氏还利用监督学习等人工智能技术管理船体污染等环境问题，优化了船体清洁计划，能防止过度清洁导致涂层受损，或清洁不足导致船舶阻力增大，从而帮助降低成本并减少排放。中远海运科技推出的低碳宝，深度融合船舶AIS数据、气象数据、行为动态数据、船舶档案和报文数据，基于大数据技术、人工智能算法，结合船舶运营能耗机理，形成碳系列工具集，探索发展数字化、智能化、个性化的“低碳宝”产品。通过数字化手段实时监控船舶能耗，跟踪计算CII评级、欧盟EUA配额和FuelEU罚款等，全方位覆盖船公司能耗排放管理数字化需求。目前，低碳宝已服务集团内外8家客户，有效帮助船公司实现对单船和船队运营的管理优化和效率提升。
RPA（软件机器人）应用正在供应链及物流系统普及。RPA是模拟人类与服务、系统和应用程序交互的软件机器人，可以执行将货物详细信息输入运输管理系统（TMS）、仓库管理系统（WMS）、自动订舱、自动对账或填写提单（BOL）等重复性任务，大幅减轻员工大部分日常工作的负担，减少人为错误，让员工腾出手来处理更多与客户相关的任务，从而有助于提高物流运营的效率，为客户提供完整的货运可视化并提高客户满意度。在新冠疫情期间，许多企业经历劳动力短缺，RPA被加速采用。Statista统计显示，全球对RPA软件开发的投资从2017年的5亿美元增加到2021年的近20亿美元。
目前，大批物流企业已经从RPA软件机器人中获益。第三方物流公司Redwood Logistics，在实施RPA技术之前，其员工必须手动跟踪数千个月度发货，不仅耗时且易出错。在采用RPA后，Redwood Logistics24个月内收入增加55%；每月出货量从3500件增加到12000件以上，增幅超过两倍。数字货代在线综合服务平台蚂蚁必达成功落地三个RPA项目：以前一个员工至少花6小时作业，在港区部署机器人后，员工只需每天1小时，相当于解放了1个员工。在实施RPA智能识别和提交检疫证书之前，每天每位员工最少工作7小时，实施后只需工作2小时；利用RPA处理缴税通知书，将以前4小时的工作完全自动化。全球最具创新顶级航运企业MKS也已陆续成功实施几个RPA项目，如开发Milestone Tracking系统，探索供应链可视化，通过机器人查询船公司、各港口和海关数据，通过接口、订阅和网页等方式实时更新给客户，并推出形象化的轨迹和路线，极大地改善了客户体验；引进银行水单识别方案，可及时掌握客户付款情况。
◆航运物流业引入人工智能面临的挑战
人工智能赋能航运物流业，遵循的是渐进式路线，在以数字化转型为基础的同时，加速推动数字化进程，从零碎智能化、部分智能化、高度智能化到完全智能化，最终推动航运物流业软件和硬件系统化工程化全流程升级。数据、算法、算力是人工智能发展和大模型落地的三大要素，在航运物流业场景应用和系统开发领域面临着不同程度的挑战。
在数据方面，人工智能做出决策的质量将与人工智能访问数据的质量直接相关。随着信息、通信技术的快速进步，建立覆盖全球的航运数据中心已成为可能。目前，欧洲内河信息服务（harmonized river information services,RIS）为用户提供了电子江图、法律法规、船舶登记等静态信息以及船舶位置、货物信息、预计到达时间等动态信息；我国内河船舶已在尝试全程远程监控船舶航行状态、机舱设备状态、驾驶员状态等；中远海运等知名航运公司已实现在全球范围内监控所属船舶的营运状态。但是，除了天气、海上交通或贸易量等公开或可交易数据，航运物流业依然存在数字壁垒，特定船只的特定数据（如燃料消耗、船舶航线、货物配载、客户信息和船员私人信息等），需要采集、存储和整理分析，属于高度私有化数据，第三方通常难以获得。因此，搜集和积累、归集整理全行业数据，难度很大。同时，还要兼顾数据安全、隐私问题及网络安全，不仅对AI大模型提出了更高的安全可靠性要求，数据准确性也确保了AI大模型输出结果的精度。目前，很多企业采用的大数据模型是黑箱模式，系统的组织架构和数据处理的过程并不透明，导致模型的准确性不可控并可能存在一定的偏离，结果输出就可能会存在不确定性。
在算法方面，数据的体量和质量也关系到航运大模型的训练和迭代速度。航运系统产生的数据满足大数据具有体量大、生成快速、种类繁多等特点。因而，有业内知名专家认为，人工智能的算法很难处理航运界的问题。虽然航运业拥有大量数据，但这些数据的有效内容实际上并没有那么多，加之航运业数据沉淀在各公司内部，公开渠道难以大量获得，因此用于大模型训练的数据量少。如何高效地挖掘这些数据并形成自主决策、过程优化，是航运大模型和智能航运系统当前需要解决的重要问题。
在算力方面，目前，人工智能大模型依托的智能算力的调用十分昂贵，训练大模型的成本居高不下，在行业整体发展低迷的当下，确实不利于人工智能技术在航运物流业的渗透。
此外，航运物流业营运成本高企，需要预设的安全冗余系数大，若要实现顺利转型，不仅取决于航运物流企业深刻认识智能化的过程，具备或掌握一定的自主数字化转型能力，还需要营造航运物流业智能化协同发展良好生态，智能船舶、智能港口、智能航保、智能航运服务、智能航运监管一个都不能少。
◆推动人工智能引领航运物流业发展的建议
从无人船舶驾驶、航线优化、船舶保养计划设计到货物管理、物流管理优化、港口运营管理、通讯和导航服务、市场预测等，航运物流业为人工智能发展提供了丰富的应用场景。然而，运用新一代人工智能技术赋能转型升级道阻且长，新理念普及、新生态构建、新业态拓展都需要新兴技术部门、航运物流企业、相关行业协会和各级政府共同参与，协同推进。
对人工智能系统服务商和智能设备供应商而言，要坚持需求导向和问题导向，为航运物流企业运营提供价值创造，助力其转型。不断拓展细分功能，应对复杂多样的突发问题，强化机器学习模型，优化人工智能算法，使其更全面、更具体、更有针对性，从而为每艘船或每个应用场景量身定制专属解决方案，以应用推广促进新兴市场成长，牵引航运物流业高质量发展，形成新技术和传统行业双向奔赴的良性互动闭环。
航运物流企业要尽快建立智能化思维和系统思维，乘势而进，把握数字化转型和智能化升级的战略窗口期，掌握人工智能生产工具，进而充分发挥其新质生产力属性，发展和确立市场竞争新优势。中国、日韩以及欧洲的船企近年来竞相布局自主航行船舶航行测试和商用。挪威在2022年4月下水由欧洲船企联手打造的零排放、全自动集装箱船YaraBirkeland。韩国现代重工旗下的子公司在2023年6月实现世界首次大型LNG运输船的自主导航跨洋航行。2023年11月20日，招商轮船推出航运大模型ShippingGPT。
对各级政府而言，需深刻认识全球产业链供应链重构对航运物流业的影响，高度重视航运物流业转型升级的迫切需求，科学规划覆盖转型全生命周期的产业政策，精准施策，培育和健全人工智能赋能航运物流业的产业体系，以政府投资带动社会投资，引导中国企业参与国际智能航运标准建设，联合上下游企业、基金、各类商协会打造智能化转型信息交流平台，坚持自主、安全为先，引领智能化转型风潮，形成百花齐放、友好安全的转型升级良好生态。
（作者单位系上海社会科学院应用经济研究所）