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- 2025年1月15日 14:14
工聯網消息(IItime) 空中飛云流轉，江面碧波蕩漾，滿載貨物的輪船伴著汽笛聲緩緩靠岸，一排排自動化軌道吊正井然有序地在長江龍潭水道南岸的堆場上作業。
提起港口，總是令人聯想到熙熙攘攘、嘈雜忙碌的碼頭。而在南京港這座全長110公里的現代化港口，無論是從主干道到岸橋內，還是從起重機到集裝箱，雖然機械的轟鳴聲依舊不絕于耳，但一切卻秩序井然。這歸功于聯通數據智能有限公司和南京聯通共同建設的5G智慧港口MEC+AI項目。
目前，項目已完成港區內5G基站建設7個站點建設，支持預調度+雙載波+切片技術承載港區內5G創新應用。基于聯通元景大模型，將人工智能與港口業務場景深度融合，打造南京港5G安全生產智能管控平臺，該平臺深入6大港口場景14個生產作業環節，開發集成了人員安全行為識別、港區安全環境監測、作業合規監測3大類共41個典型場景的AI算法，打造智能化時代更懂港口行業的模型服務。
AI站崗，港口安全“智”在必得
港口作業任務繁重且存在很多安全作業風險，即使專人盯守核心作業區域也不能及時有效預警，監管和安全成本居高不下。針對以上痛點，南京港5G安全生產智能管控平臺采用云邊大小模型協同兩級架構：邊緣側負責視頻流的接入、解碼和AI小模型分析，將結果上報給云端平臺并實時預警；云端的AI大模型對小模型分析結果進行過濾，并通過模型的持續訓練迭代和更新，從而提高自動化監管系統識別的準確率。此外，借助元景MaaS平臺的‘選改用’工具鏈，能夠實現智能化場景應用快速定制開發和上線。據悉，經過三年的運營，平臺已形成南京港集團自有算法模型倉庫，實現算法的統一建設、管理和運維，能夠實現對集團下屬各個港口安全生產態勢全面感知和分析，在港口生產過程中充分發揮AI算法的生產力。
聯通助力打造的南京港5G智能管控平臺界面
走進南京港碼頭，門式起重機、橋式起重機分列兩側，龐大的機械臂將卡車上的集裝箱抓起、升空、下降、裝船……周而復始。不需提醒，就能感受到，與這些龐然大物一起工作，“安全”是最要緊的。
輪胎龍門吊360°環視防碰撞安全識別。在輪胎龍門吊大型設備作業過程中，高空司機室中的操作人員在吊臂周圍存在視覺盲區，容易造成疏漏而發生碰撞事故，輕則設備損壞，重則危及人員生命。中國聯通在龍門吊吊臂上安裝360°環視攝像頭，利用大模型和計算機視覺技術，全方位監測吊臂周圍是否有障礙物進入，第一時間觸發聲音報警，提醒司機室及時停止作業和確認風險情況。
輪胎龍門吊360°環視防碰撞安全識別
岸橋/門機關下關路安全作業識別。岸橋、門機分別指“岸邊集裝箱起重機”“門式起重機”，他們是港口搬運貨物的主力軍。作業時，因起吊物料不同可能會出現高空墜物或者碰撞現場工作人員的情況，所以在作業期間，關下關路禁止站人，否則可能出現嚴重安全事故，平臺不僅能識別岸橋/門機作業運行狀態，還能實時識別關下關路站人情況，最大程度保障人員安全。
關下關路站人情況識別
拖輪安全作業合規AI識別。拖輪是用來拖動駁船和輪船的船舶，拖輪作業有著嚴格的安全操作規范，如工作人員必須通過左右船舷的安全網上下船；工作人員在船頭、船尾作業時必須正確穿戴救生衣；駕駛室司機禁止長時間玩手機；工作人員必須按規定定時巡檢機艙等。以往在這種移動和封閉場景下的安全監管難度較大，中國聯通運用5G網絡和邊緣智能分析盒子，基于元景大模型構建了拖輪作業場景下的合規AI監測系統，能夠在復雜場景下識別出人員安全違規情況并現場預警和上報。
安全網上下船識別
工作人員是否穿著救生衣識別
AI巡檢，違規操作難逃“慧”眼
港區外集卡、內集卡、叉車、通勤車、保障車車輛眾多，幾十種大大小小不同類型的車輛往返穿梭，同時港區內集裝箱、龍門吊、岸橋等作業區域情況復雜，因此港區內的人員和車輛違規行為識別是一項龐大而精密的工程。“以前，工作人員無法兼顧海量監控實時視頻畫面，只能采用輪巡甚或出現事故事后追查調閱的方式，造成監管漏洞”南京港工作人員表示，“現在，港區AI監測系統能夠自動、全量捕捉違規行為，并及時預警，幾乎解放了這部分人力，極大地提升作業規范和效率。”
駕駛室內違規使用手機識別
港區駕駛員違規行為AI識別。基于深度學習和計算機視覺技術構建的移動車輛司機違規行為AI監測系統，讓司機在駕駛過程中吸煙、打電話、玩手機和疲勞駕駛等情況在港區幾乎“銷聲匿跡”。工作人員表示，“以前這種情況都是見一個罰一個，現在違規事件較系統上線前下降近90%。”
移動車輛司機違規行為識別
港區車輛違規行為AI識別。南京港江北集裝箱碼頭有限公司工作人員告訴我們，“港口作業任務繁重，監管工作量巨大，車輛一旦發生超速、違章等現象，往往會造成車輛和貨物損壞，造成財產損失，還會面臨人員傷亡，后果慘重。”而現在，在南京港集裝箱堆場運輸主干道，一輛輛集裝箱卡車在碼頭主干道穿梭，在車流量大的主要路口處，數臺攝像頭將實時畫面傳輸到20公里外的南京港（集團）有限公司大樓內的大屏上，卡車如有闖紅燈、逆行、超速等違章現象都會被算法自動標記、記錄在案，不僅在港區主干道進行違章通報，還在后臺進行閉環處理。
主干道車輛闖紅燈、逆行違規行為識別
車輛違規掉頭行為識別
散雜貨碼頭運輸車輛噸袋裝卸作業識別。在散雜貨碼頭，車輛頻繁進出進行噸袋裝卸作業，班組必須在規定的時間內完成噸袋的裝卸操作，否則將會影響船舶的進出港計劃和運行效率，以往需要管理人員通過監控盯梢噸袋裝卸手動計時，極易發生記錄數據的不準確，費時費力，人力成本高昂。中國聯通利用AI算法準確區分車輛裝和卸的操作類型，并且自動統計每天每個作業班組裝卸操作的時長，精確到秒級，從而有效輔助管理人員及時發現裝卸作業效率低下的原因。
運輸車輛噸袋裝卸作業識別
AI應用場景之廣 為港口業內首例
提起AI大模型，可能很多人的認知還停留在ChatGPT這樣的通用大模型上。事實上，在當前的大模型建設浪潮當中，行業大模型越來越多。不同于發展通識能力的通用大模型，行業大模型側重為特定行業提供高級別的感知、決策支持和自動化服務，如能源、制造、交通行業大模型等。在2024年合作伙伴大會上，中國聯通推出的人工智能創新成果——元景大模型2.0，已經形成37個行業大模型和100多個標桿應用，致力于成為更懂行業的大模型，賦能經濟社會新質發展成效顯著。南京港就是邁入AI大模型時代的智慧港口典型案例。
聯通數據智能有限公司南京港項目負責人林義閩在介紹項目時難掩自豪，“南京港項目利用聯通自主研發的元景大模型港口AI算法倉庫和41項港口AI算法，賦能南京港集團旗下的多家子公司，涵蓋了集裝箱碼頭運營、散雜貨碼頭運營、水上運輸、港口資產管理、港口理貨經營、港機制造等多項港口業務，AI應用場景之廣，為港口業內首例。”
人工智能在智慧港口領域的應用，不僅標志著港口管理方式的革新，更是對未來港口生產模式的一次深遠探索。未來，中國聯通將進一步探索應用場景，不斷打磨完善元景大模型能力，持續完善細分行業場景，讓人工智能技術更好地賦能千行百業。
