冬日清晨，山东日照港的一处码头，开启了一天的繁忙。河北邯郸的钢板、湖南株洲的挖掘机、河南郑州的排水管……它们在此集结，走向世界各地，成为全球经济贸易一体化的一份子。
和一般码头有点不一样的是，这里专做件杂货。
件杂货，是对论件计数、形状各异、大小不一货物的统称。它们无法使用集装箱运输，装卸工艺流程复杂、人机交互频繁，长期存在作业效率低、时间长等问题。很多时候，一个货单数据录入的错误，就有可能耽误很长时间寻找，麻烦至极。
“和世界上其他地区的港口一样，中国的港口正在积极地推进数字化转型，包括设备管理数字化，生产经营管理数字化等，采用诸如像物联网、大数据、人工智能等先进的技术，提高港口的运营效率和安全性。”英特尔中国智慧城市和关键基础设施商务拓展总监何君瑜表示。
人工智能，为难题的突破指明一条可行路径。
现在，依托于百度智能云打造的智能化系统，码头整体运转效率提升10%，设备利用率提升20%，堆场周转率提升20%，堆场利用率提升15%，并实现了大模型在港航领域的成功应用。
看似简单的装卸周转，起落之间，全是精密计算和反复预演。港口，担起的是振兴区域经济、带动产业集聚的重任，攻下件杂货码头作业的难题，对日照港而言，意味着港口的安全平稳运行，有了坚实保障。
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亟需提“智”的特殊码头
“许工，这个设备没有吊点。”
“用于3吨的5米的两根吊装带，下面两根托重块，上面用复合较大的绿码吊装带，20吨的，离地面30公分的时候，看下货物的平稳度，然后再起吊。”工作多年、经验丰富的山东港口日照港三公司工程师许工，绕着货物转了半圈，很快做出研判。
穿行于井然有序堆放的集装箱、散货之间，对许工和他的同事们而言，将钢材、设备、原木、车辆等大小不一、材质各样的件杂货妥善完成装卸，是每天的日常。
效率怎么最高，方案怎么最合理，如何确保安全，这都依赖于工作人员长期工作经验的积累。
从流程来看，不同货物在码头的流转，其实过程大同小异。货物先被分批次运进港口，在堆场整理集结，同时等待完成相关的报关手续，匹配到合适的货船后，再从堆场运送到码头，完成装船。
但不要小看从港口大门到货轮的这短短2公里路。当货物本身“个性化”十足，完成任务的难度，便指数级提升。
例如，一个巨型烟囱运输时，当其长度超过船本身，就需要将它截断保存，分段进行上船作业。
件杂货货物本身包装形式不同、货物类别不同，会导致装卸工具和方案的选用不同，再加上还有不同的存放需求，不同的上船时间。这里头的操作过程越多，港口完成货物装卸所需耗费的人力、物力和机械也就越多，同时装卸过程中安全和货运质量风险较大，生产组织的跟踪、管理要求较紧密。
大量的准备工作，得赶在货物抵达港口的前头。比如一件88吨的超长、超重件装船作业，工作人员需要从货物出厂的道路运输就开始制定方案，过程中需要协调交通及海事部门，召开多次专题会议，敲定作业方案，并安排专人专盯。
“我们会依据月度计划和旬度计划，结合收到的货单信息、船舶信息，做接下来的三天计划。”山东港口日照港三公司石臼操作部副主任张为晓表示，货物卸在哪里，什么时间装卸，由什么样的人员和设备进行吊装，这些都需要提前确定。
尽管计划周密，但当遇到人工造成的数据错误和极端恶劣天气，货物甚至无法精准定位，时间会被极大浪费。
提升件杂货码头标准化、精细化作业水平，营造规范、高效和安全的生产作业环境，对山东日照港而言，是实现高质量发展的关键一环。
尽管人工智能技术已经应用在港口的很多环节中，但总体情况仍然处于初级应用阶段，人工智能的准确性和可靠性还有待提升。比如，即使在自动化程度较高的集装箱码头，装卸货作业的最后一步操作，还是需要人工干预。
与此同时，和集装箱港口相比，件杂货港口实现自动化和智能化的难度更高，原因有二。
一是目前件杂货港口的信息化程度和数据共享程度不高，导致了实现智能化的基础较弱。其二，集装箱有标准的外形和尺寸，而件杂货物的种类、包装、外形尺寸，甚至摆放方式都是完全不固定的，这就需要更可靠和准确的图像分析或人工智能算法，对货物进行有效识别、定位并进行智能配载。
对症下药的组合拳
如何让无法装进集装箱的货物，通过调度“人、机、货、船、场”等生产要素的快速流动，实现高效运转，是百度智能云工程师与日照港方面团队共同努力的方向。
这张复杂的智能化蓝图，从一张白纸开始，用数学和算法来绘就。
描画的第一步，是有效识别货物，让机器理解不规则货物的形态。在百度智能云团队眼里，这是提升整个链条效率的突破口。
通过OCR视觉识别技术，在货物即将进港时，工作人员就会识别货单信息，将一个具象化的货物实体，抽象为普适的、算法能理解的数学逻辑。由此，也能避免人工录入造成的失误，提升数据录入的准确性，降低货代数据录入的工作量。
接下来的一步，是对整个港口的堆场，进行厘米级的地理信息采集，实现人员、车辆、设备、货物、场地、船舶等要素的精准定位，形成一张“综合地图”。数字化堆场系统会从TOS系统（Terminal Operating System，码头智能生产管理控制系统）中获取各生产要素的实时信息，并在高精地图中进行实时监控展示，助力业务人员挂图作战、远程作业。
基于以上步骤，百度智能云还给码头安上了一个数字化大脑。“运用百度的AI求解器，进行多目标、多约束的求解，将成千上万种不同类型的货物，进行统筹优化，帮货物找到合适的位置。”百度智能云调度优化高级产品经理卢杰表示。
这意味着，从拿到货物信息开始，智能算法就可以综合各种限制条件，规划出最合理的工作方案，直观地呈现在调度人员面前。
比如，一批从河南运来的桥梁钢夹，提炼其体积、重量等信息后，系统会给出放置垛位的最优解，等到几天后这批货装上货轮，从这个位置上船也是效率最高的。
百度智能云与山东日照港集团合作打造的这套解决方案里，百度文心大模型的作用难以忽视。
在实现多维生产要素和生产流程的数学建模的同时，基于调度优化大模型的调度算法，提供包括智能堆场计划、智能泊位计划和智能配载计划等最优调度计划策略，再通过实时人员排班调度、港机作业调度和水平运输车辆调度等，才能实现码头的自动化、智能化的运转。
此外，以调度优化大模型能力提高运行优化全过程的协同能力，将AI算法下沉到各类机械的调度和控制当中，大大降低了码头的整体运转的控制难度，提高了控制精度，实现了智能化港口的再升级。
通过智能优化调度系统和数字化堆场系统的建设，日照港码头率先实现了大模型在港航领域的成功应用，为行业积极探路。
智描新型工业化的未来
传统港口从人工劳动向人工智能劳动跨越的这一步，意义非凡。
对日照港而言，传统行业的数字化升级，虽难但必要。通过智能化系统的投入使用，减轻现场作业人员的劳动强度和密集度，能更加准确地提取数据，达到信息化省人、智能化减人的目的，为安全保驾护航。
整体来看，智慧港口建设，不能一蹴而就，得立足港口发展条件因地制宜。
首先，考虑到每个港口都不一样，需要结合自身的业务特点、基础条件、优势和发展目标做好顶层设计。
其次，应尽可能将自动化的基础打扎实，其不仅包括装卸货的自动化，也包括流程自动化（如OCR的应用），决策自动化（如TOS），以及数据自动化。自动化是智慧化的基础，提高自动化水平可以提高作业效率，提高产能。
再次，找到优质的合作共赢的技术伙伴。
接下来，百度工程师团队预备通过AI技术攻克更多难点和痛点，为港口的信息化、智能化建设转型升级，持续赋能。
“未来我们会更多去做泊位计划和配载计划，提升整个装配载的效率，提升实时调度能力，来做实时的作业引导。”百度智能云港航方向解决方案架构师黄永亮表示。
对此次合作的实施成果，日照港集团相关人员给予了高度评价，称其是一次具有行业标杆意义的尝试和探索。
“我们和百度智能云的合作，将传统的件杂货码头与新技术做了行业的结合，具有示范性和标杆性，也为未来的港口智能化建设提供了更多的可能性。”山东港口日照港三公司石臼库场作业队队长王永鹏表示。
为复杂的件杂货码头操作，引入“AI规划大师”，实现提质增效，是科技力量与产业端各自发挥优势、强强联合的结果。
术业有专攻，港口方面拥有长期工作经验的积累和行业洞察，给出具体需求，专注自己的业务；百度、英特尔作为懂行又懂技术的合作伙伴，负责实操落地，配合完成数字化、智能化的任务，获得1+1>2的双赢效果。
实现智慧港口，离不开性能可靠的硬件。
英特尔中国智慧城市和关键基础设施商务拓展总监何君瑜表示：“英特尔提供了丰富的软硬件产品，以支撑智慧港口的各类场景。例如，第四代英特尔®至强®可扩展处理器带有创新的高级矩阵扩展技术即AMX技术，将AI推理和训练性能较上代产品最高可提升10倍。运行在至强处理器之上的百度AI求解器，能将多维生产要素和生产流程进行数学建模，进而实现港口的智能优化调度，实现从工厂到堆场再到船舶的全过程精准监控和高效作业。”
在软件方面，通过英特尔®oneAPI 工具套件，开发者能够使用一种通用、开放且基于行业标准的编程模型访问英特尔®CPU/GPU/FPGA。这不仅能够释放底层硬件的性能潜力，同时能降低软件开发和维护成本，并且在部署加速计算方面，英特尔®oneAPI 工具套件与专用的、受限于特定厂商的方案相比风险更低，2023年发布的OpenVINO 2023.0版本开始，提供了面向生成型人工智能的更广泛模型的支持。
当前，国家正加速推进新型工业化，提升产业链供应链韧性和安全水平。人工智能的兴起，正在加速港口由自动化、智能化，向智慧化迈进，物联网、大数据、人工智能和港口业务的深度融合进程，才刚刚开始。
有赖于山东日照港、百度智能云与英特尔等科技和产业力量的共同推动，工业这一“大国重器”的智能化转型，正酝酿更为澎湃的动能。
