智赋港航 潮涌新程 ——2026年港口科技创新大会侧记

宁波舟山港，无人驾驶集卡穿梭如织，智能调度系统精准规划每一条行驶路线；青岛港集装箱自动化码头，新一代智能管控系统驱动着装卸设备高效运转，无人化作业井然有序；平陆运河建设现场，数字孪生平台将三大枢纽、20余座桥梁一一映射到虚拟空间，工程师轻点屏幕就能对工程建设情况进行仿真推演。这些场景，不是科幻电影中的桥段，而是我国港航业正在发生的现实。

5月27日，千年港城宁波见证了一场关于港航发展未来的思想盛宴。来自行业主管部门、科研院所、港航企业及科技公司的数百名代表齐聚2026年港口科技创新大会，聚焦“推动‘AI+港航’场景创新，构建智慧港航新生态”主题，分享创新实践、碰撞思想火花，共探人工智能赋能港航高质量发展的创新路径，为加快建设交通强国、海洋强国注入澎湃动能。

多点攻坚 前沿成果密集涌现

当前，我国港航业正加速从经验驱动向数据驱动、从单点自动化向全域智能化迭代升级，在数据底座搭建、垂域大模型开发、系统平台构建等方面取得了重要突破，形成了从底层基础到应用终端、从硬件支撑到软件架构的全链条技术体系，为“AI+港航”深度融合筑牢了底层根基。

“高质量数据集是智慧水运发展的基石。”会上，交通运输部天津水运工程科学研究院（简称部天科院）副院长冯小香表示，行业科研院所应建立科学数据全生命周期的标准化、可信流通与高效处理体系，夯实数字底座，将数据资源转化为驱动水运科研智慧跃迁的核心生产力。

据冯小香介绍，我国水运基础设施体量大、服役周期长，开展长期性能观测工作意义重大，为此，部天科院搭建起多尺度多层级观测指标体系，通过物模试验、数值模拟、机器学习等多手段融合，获取海量水运基础设施性能观测数据并有序归集，支撑构建“观测站点—区域分中心—国家中心”三层级国家水运基础设施长期性能观测网，为开展相关理论研究提供了高质量数据土壤。

青岛港在数据集建设方面也已取得初步成效。“我们以港口业务需求为牵引，形成了港口船舶作业调度、港口安全生产、港口智能理货等40余项高质量数据集，成功入围国家数据局高质量数据集建设先行先试单位。”山东港口青岛港集团有限公司常务副总经理吴宇震说。

数据底座逐渐夯实，那么，如何让这些数据真正“活”起来呢？大模型技术的逐步成熟给出了答案。“过去，港口不同作业场景都要单独训练小模型，开发周期需2至3个月，且模型泛化能力弱，换一个环境准确率就大打折扣。”华为港口智慧化军团总裁陈海永说，“如今，基于高质量数据集打造的人工智能大模型，具有强大的泛化能力，训练周期短，开箱即用，越用越准，可大幅降低重复开发成本。”

基于这一技术路线，垂直领域的行业大模型应运而生。据吴宇震介绍，青岛港整合行业标准、业务案例、设备参数等核心数据，基于国产先进算力和思维链多专家混合架构，研发出百亿级参数多模态大模型——星港大模型。该模型融合超5万港口行业知识，具备港口专业思维和决策能力，可为港口生产、设备运维、安全监管等业务提供智能决策支撑。

不止青岛港，浙江省海港投资运营集团有限公司（简称浙江省海港集团）也积极布局行业大模型。“我们以‘四港’云平台的海量数据资源和复杂业务场景为支撑，研发了‘四港智运’大模型。”浙江省海港集团党委书记、董事长陶成波表示，该模型覆盖物流运输全流程，在精准度、专业性与实用性上具备显著优势，可为客户智能提供时效最优、成本最低的全程物流解决方案。

依托大模型，各类专业智能体正在成为人工智能技术与港航业深度融合的关键载体。陈海永在会上分享了华为研发的港口计划智能体，据介绍，该智能体涵盖引航计划、泊位计划、岸桥计划、堆场计划等多种业务，通过大模型赋能，可将人工经验100%固化，实现分钟级计划生成与按需更新，提升作业效率和资源利用率。

智能体能够在局部业务中进行自主决策，但面对港航领域复杂的作业链条，构建统一的系统平台成为实现全局智能的关键。会上，中国工程院院士胡亚安结合平陆运河建设期运用的数字孪生平台展开分享：“从三大枢纽到20余座桥梁，全部在这个虚拟空间中建立了精准的数字映射。它拥有多模型交互滚动预测预报、分级分类预警、多尺度滚动预演、优选最佳调度预案等‘四预’功能，工程师可基于它开展项目远程监管和智能监测分析。”

浙江智港通科技有限公司打造的OPTIMA全景智控平台也具备同类能力。该平台基于高精地图与多源数据，将人、车、场、船、物等全生产要素在一张图上数字化映射，实现“全景洞察、一键智控”。“通过集成智能算法与远程控制能力，该平台可仿真推演形成最优方案，并以数字指令调度物理设备，最终实现以虚控实。这让调度决策从经验走向智能，从被动走向主动。”该公司首席运营官吴晓芬介绍道。

从数据底座到算法模型，再到系统集成，“AI+港航”的技术根基正在一步步夯实。这些底层能力的跃升，正在为更广阔的场景落地铺平道路。

深耕场景 落地应用走深走实

技术的价值，最终要在实际应用中彰显。与会嘉宾一致认为，坚持需求导向、场景驱动，把技术创新扎根于港航业发展的真实痛点、堵点，才能让人工智能技术真正走进港口一线，转化为实实在在的生产力。

安全是港口发展的底线。如今，人工智能的应用，正不断推动港口安全管理模式从“被动处置”向“主动预判”转变。

据冯小香介绍，针对港口危险货物这一安全风险防控的重难点，部天科院积极开展专项研究，提出危险货物综合运输“船—港—罐”重大风险高效协同防控理论方法，建立多要素、多层级、立体化防控系统与技术标准，实现重大风险“全域感知—动态识别—智能预警—全链跟踪—主动防控”全闭环，目前相关成果已在船舶、港口、储罐风险交互协同防控的多场景实现工程化应用。

交通运输部水运科学研究院也作出了积极探索。“我们自主研发的Port AI港口智能安全管家，能够实现复杂场景风险超前预测、现场秒级预警，把常规安全管理的耗时压缩至分钟级。”该院副院长冯玥介绍道。

冯玥还分享了人工智能在行业监管中的应用成效。他提到，长江三峡通航大模型安全监管智能体，可对三峡航道内的非标记船舶进行自动监控预警，预警准确率达98%；长江海事部门在三峡水域推行无人自主巡航，推动船舶违规装载行为减少60%。“人工智能的赋能使港航业形成了非现场、全时段、高精度的监管能力，有力促进港航本质安全水平提升。”冯玥说。

在助力筑牢安全底线的同时，人工智能也在全面重塑港航作业流程与运营管理模式，推动码头生产、船闸通航、多式联运等环节效率实现跨越式提升。

在上海港，全域多场景协同的多智能体系统集成平台正持续赋能码头自动化建设。“基于该平台，桥吊智能体、水平运输智能体、龙门吊智能体、道口智能体等多种智能体可高效协同运作，实现港口多场景自适应生产调度，提升生产效能。”上海国际港务（集团）股份有限公司副总裁柳长满介绍道。

与此同时，上海港聚焦陆路集疏运场景，打造集疏运虚拟—物理智能协同管控平台，推动集卡港区内跨域、港区间跨域协同管控。据柳长满介绍，该平台可完成每日3.7万辆社会集卡的有序预约与650辆自营集卡的全程智控，目前已在外高桥港区、芦潮港区、洋山港区等多个区域落地应用，有效疏解集疏运压力，提升港区整体运行效率。

在内河航运效能跃升方面，人工智能也发挥着重要作用。据胡亚安介绍，西江长洲船闸运用人工智能对船舶过闸全过程进行行为监测和计时打分，据此构建船舶过闸诚信积分管理制度，推动船舶高效有序过闸，两年间该船闸过闸货运量提升44.5%。“基于这一有效实践，我们正致力于打造自主可控的全时空智能孪生船闸，基于孪生智能体定期分析历史数据，预判未来船闸饱和程度，提前制定管理策略，提升船舶过闸效率。”胡亚安说。

浙江省海港集团副总经理江涛分享了集团以人工智能赋能多式联运方面的实践成果：“在义乌苏溪国际枢纽港，我们构建了‘铁路装卸线远控轨道吊+堆场自动化轨道吊+智能无人集卡’协同作业体系，将‘港务、关务、船务’功能全链条前移，实现一次申报、一次查验、一次放行，创新构建‘内陆即海港’的海铁联运新模式。”

随着“双碳”目标的持续推进，人工智能也成为港口绿色低碳转型的重要抓手。

交通运输部规划研究院信息所所长陈琨提到，当前港航业正依托人工智能，构建精准、动态的能耗与碳排放智能管控体系，通过能耗实时监测、碳排放精准核算、船舶航线优化、能源智能调度等手段，推动港口与航运绿色化转型。冯玥介绍了厦门港的有益实践：“依托数字孪生技术，该港口对集装箱流转路径进行全面优化，配合无人驾驶集装箱卡车等智能设备，能耗成本减少25%。”

北京力博明科技发展有限公司董事长李宝明在会上带来了港口堆场治理方面的全新解决方案。该公司研发的“翼龙”智慧生态机器人，融合多维感知、AI决策、精准喷淋、云边协同及多工种融合五大技术，推动堆场抑尘从大水漫灌向精准智能转型。在京唐港首钢码头有限公司矿石堆场的实际应用中，“翼龙”交出了亮眼的成绩单：节水50%，能耗降低10%。

安全管控模式革新、作业效能持续跃升、绿色转型加速推进……人工智能赋能港航业高质量发展的实效，已在多个落地场景中得到验证。

协同发力 共筑智慧港航新生态

港口作为全球供应链的关键节点和对外开放的前沿窗口，既是实体经济的关键支撑，也是人工智能的重要应用场景。政产学研用协同发力，共筑智慧港航新生态，成为与会嘉宾的共识。“要以生态为魂，打破行业壁垒、加强协同合作，推动技术共享、数据互通、标准共建、人才共育，凝聚产业协同发展的强大合力。”中国港口协会会长顾金山倡议。

在冯玥看来，夯实行业数字底座，是推进智慧生态建设的首要着力点。他认为，应归集产业链上下游数据，建设港航数字化平台，推动港口、航运、海事、物流等领域数据标准统一、互联互通和协同共享，同时，完成数据归集、统一数据要求、梳理业务语义、确认数据授权，系统开展水运行业人工智能数据治理，为人工智能模型训练、智能决策提供高质量数据支撑。

胡亚安在会上分享了下一阶段平陆运河的数字化、智慧化建设规划。他表示，项目团队将进一步深挖数据价值，在江河海一体化协同调度的架构上，增加船—港—货信息交互，实现船—货—港—航—闸一体化协同调度，让数据在全链条上流动起来；同时，在算法和技术加持下，推动平陆运河人工智能应用实现从感知智能到认知智能再到具身智能的迭代升级。“希望通过平陆运河建设，为水运基础设施建设数字化、智慧化发展提供新的路径和范式。”胡亚安说。

开放场景资源是人工智能价值释放的重要落脚点。会上，顾金山建议，以场景为牵引，坚持需求导向，鼓励港口企业开展技术创新试点示范，让人工智能技术深度融入生产作业、调度指挥、安全监管、客户服务、绿色转型等核心环节，促进技术与业务真正握指成拳。

“我们将面向各类人工智能技术创新主体，开放港航物流场景、数据资源和模型工具，支持创新成果开展场景适配、能力测试、效果验证和产品化熟化，推动人工智能技术从通用能力验证走向行业能力验证，切实提升研究成果面向复杂行业场景的适配性、可用性和产业化效率。”柳长满表示。

陈琨认为，要实现人工智能与港口业务的深度融合，除了依托小切口场景进行快速落地验证，也要推进业务流程的智能化原生重构。他提到：“一方面要聚焦港口安全主动防控、铁水联运智能调度等高价值场景开展试点，鼓励有条件的企业和地区先行先试，打造全流程自动化码头、智能铁水联运等可复制、可推广的标志性成果；另一方面要积极探索港航领域的业务智能原生模式，将人工智能融入业务设计之初，重构港航业务流程，从根本上提升港口运营综合效能。”

当前，“AI+港航”发展存在算法标准不统一、场景应用规范缺失、安全防控标准滞后等问题，制约了技术规模化推广，加快建立健全标准规范体系，成为智慧港航生态建设的重要保障。冯玥认为，应构建覆盖基础、技术、服务、产品的港航人工智能标准化框架，加快制修订港航领域通用规则、应用算法、数据规范等系列化标准。“我们将牵头参与港口领域团体标准、行业标准研制，重点完善智慧港口、绿色港口、安全港口标准体系，以标准先行引领技术应用规范化、行业发展有序化。”中国港口协会副秘书长杨晓光表示。

人才是第一资源，国家科技创新力的根本源泉在于人。陈琨在会上提到，新港航人才培养是推动“AI+港航”发展的重要支撑，行业应聚焦懂港航业务、懂人工智能算法、懂数据治理的复合型人才缺口，构建人才培养体系，通过产学研深度合作、企业联合培养、实战场景历练等方式，为行业持续输送跨界专业人才。

推动人工智能与港航业深度融合，需要各方携手、凝聚合力。“中国港口协会将继续发挥桥梁纽带作用，搭建交流合作平台，推动行业资源整合，助力构建上下联动、左右协同、内外开放的智慧港航新生态。”顾金山表示。

从核心技术的硬核突破，到多场景的深度赋能，再到全域生态的协同共建，“AI+港航”正逐步从试点示范走向规模化、体系化发展的新阶段。潮平岸阔，风正帆悬，一辐智慧、绿色、韧性的港航发展新画卷，正徐徐铺展。