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    關鍵詞: 智慧航運 智慧港口 人工智能

    人工智能+航運:從信息化到智能化

    作者:綦曉光 蘇京春 陳慶佳

    來源:第一財經

    2020年上半年,受到新冠肺炎疫情影響,全球經濟不振,但是集運業卻迎來好光景,班輪公司業績逆勢增長。二季度,全球集運業整體實現利潤27億美元。在智能化大潮下,航運業與人工智能的有機融合,會積極、有效貢獻智慧航運。


      人工智能當下炙手可熱,已與諸多行業深度融合。航運業可謂人類經濟發展中非常古老的行業,近年來凸顯出與人工智能的深入融合,通過全自動碼頭、智慧船舶配載、智能調度等各領域的應用,以及未來可能朝著無人駕駛船舶、智能解決方案設計等趨勢,不斷從信息化到智能化演化發展。


      全自動碼頭在全球各地均有涌現,技術應用已經較為成熟。我國的上海洋山港、青島港、廣州港等港口也都在全自動碼頭建設中走在了世界前列。


      以上海洋山港的出口集裝箱調運為例,自動化碼頭的作業流程大致分為6個步驟:使用自動化軌道吊起重集裝箱、自動化軌道吊自動將集裝箱堆疊至集裝箱堆場、自動化軌道吊將集裝箱從堆場自動運送至AGV(Automated Guided Vehicle,自動引導運輸車)運輸點、AGV將集裝箱運送至岸橋起重點、岸橋起重、遠程控制及調度中心將集裝箱起重運至運輸船。


      在上述流程中,AGV起到了關鍵性中介作用,這是一種具備電磁或者光學等自動導引裝置,能夠沿規定的導引路徑行駛,具有安全保護以及各種移栽功能,不但可以自動規避障礙物,還可以做出減速、剎車或繞行等遭遇突發狀況的各種決策并規劃最優駕駛線路。


      AGV自動導航的實現技術是多元的,其中在業內被廣泛采用的是磁釘定位導航系統。例如洋山港自動化碼頭四期工程中,就在地面埋設了61483顆螺釘,磁釘與磁釘之間就處于一種較為精確的定位狀態,再通過磁導航傳感器檢測磁釘的磁信號即可實現AGV的定位,此時可以依靠編碼器數等里程計量傳感器來計算位置,依靠陀螺等角度傳感器來確定方向角。


      有了自動引導設備,全自動化碼頭作為一個龐大系統,要實現協同運作,還需要通過人工智能、運籌學決策和系統工程理論來發展中央控制系統。上海洋山港的控制系統主要包含了全自動化碼頭智能生產管理控制系統(TOS)與設備管理系統(ECS),它們指揮著130臺AGV協同工作,共同發揮出最優的效率。


      自動運輸載體之外,人工智能也滲透到了全自動化碼頭的各方面,解決了傳統碼頭作業中的難題,極大提高了自動效率。例如,在碼頭上,軌道吊從集卡車上抓取集裝箱時,如何安全高效地進行全自動化交互作業,是全球港口一直未解決的行業難題。因為集裝箱與集卡車的拖盤鎖銷一旦沒有完全分離,軌道吊卸箱時容易造成集卡被吊起事故,存在安全隱患。青島港自動化碼頭團隊則通過用人工智能、圖像識別等技術研發了機器視覺集卡防吊起系統,實現集卡防吊起自動識別。這項新突破,讓自動化碼頭的全自動化范圍再次延展,從碼頭卸船作業一直延至陸側區域。這樣一來,碼頭收箱作業避免人工介入,進一步提升了安全性,解決了行業難題。


      除了已經應用的技術,全自動碼頭的發展也與相關技術的進步緊密結合。廣州港集團就積極引入高新技術,與華為公司開展了戰略合作,著力結合5G技術打造“車路協同”平臺,優化自動化碼頭的作業流程。華為已在廣州港等港口進行有關聯合創新和測試,探索5G在港口陸地和海域等特殊場景的覆蓋技術,實現港口遇險報警、輔助航行、智能理貨等業務運用。


      智能船舶配載通過人工智能技術和算法優化,可以結合船舶箱量分布、箱型比例、掛靠港、貨物堆存、機械設備狀態、班輪航線、泊位、貨源等信息,自動完成最優配載圖,實現貨物安全、高效裝船,有效提升船舶裝載效率。


      目前較為尖端的基于學習導向的船舶智能配載技術采用了深度神經網絡的學習方法進行學習,克服了大多數“抽象的配載策略無法用構造式的人工規則來描述”這一問題。同時,在配載求解過程中也采用了智能算法,但是在算法的上層還構造了一層工作流引擎用于快速調用配載特征庫進行配載,從而大幅提升了配載求解的速度。


      自動配載的效率約是人工配載效率的8~10倍。以裝船2000自然箱為例,自動配載的速度平均為15分鐘,人工配載則需要大約2~3小時。


      此外,智能配載還能夠降低勞動強度、固化員工經驗、提高夜間配載質量。針對超大型船舶,可大幅降低員工勞動強度,逐步使配載員從反復重復的操作者角色轉化成為規則的制定者。同時,通過計算機自動配載系統不斷地吸納與固化員工的配載作業經驗,即可穩步、有效地提高配載質量。系統配載的另一特點即是配載質量穩定,計算機超強的計算能力能夠有效避免人工因夜間疲勞導致的配載質量下降等不良情況。


      智能配載在諸多港口已經進入應用階段。寧波港大榭集裝箱碼頭是國內首個使用智能配載技術的集裝箱碼頭。截至2018年12月,應用智能配載船舶(裝載量大于300集裝箱的船舶)千余艘次,其中,大型超大型船舶應用率約占90%。該碼頭應用智能配載技術的船舶平均單機效率比往年同期顯著提升,平均作業路數比往年同期有所減少。智能配載技術大幅提高了配載計劃的編制效率,1000集裝箱積載時間可以在10分鐘內完成,公司吞吐量達300萬集裝箱時,計劃崗位人員編制仍保持不變,特別是針對短截關期狀況下的大型船舶,該技術可以平均將裝船作業開工時間提前3~4個小時,節能減排的同時顯著降低碼頭生產運營成本。


      上海港應用智能配載技術后,由于配載決策所需時間顯著縮短,可先根據放關情況提前數小時進行首次決策,靠泊前針對剩余出口箱進行二次決策,且首次決策時間大幅延后,減少了首次決策后放關出口箱數量,提升了決策效率和決策水平。


      全球首艘“無人集箱船”已于2017年9月29日下水測試,這艘名為“Yara Birkeland”號的船只由挪威康士伯海事(Kongsberg Maritime)和全球最大的化肥制造商——挪威Yara集團合作研發設計。全電動模式可完全實現零排放,長80米、寬15米,能夠裝載120個20英尺標準集裝箱,雖然載貨量很少,但該船的正式投入運營將會成為全球航運史上的一個巨大轉折點。據報道,“Yara Birkeland”號利用自身安裝的全球定位系統、雷達、攝像機和傳感器等,能夠在航道中實現避讓其他船舶,并在到達終點時實現自行停靠。


      在世界其他地方,無人駕駛船舶的研發也在如火如荼地進行著。2018年4月,丹麥航運巨頭馬士基集團和總部設在美國波士頓的Sea Machines Robotics公司展開合作,馬士基將在其新建造的一艘Winter Palace冰級集裝箱船上安裝計算機視覺、激光雷達和感知軟件,Sea Machines Robotics公司的人工智能動力感知和態勢感知系統則將利用傳感器收集船舶周圍的環境信息,識別和跟蹤潛在的沖突并在操舵室內顯示收集到的信息。馬士基因此成為世界上第一家在集裝箱船上試驗AI動力感知和態勢感知技術的公司。


      在2020年,IBM聯手海洋研究組織ProMare打造的“AI船長”也將掌舵無人駕駛船“五月花”號。“AI船長”可以使用攝像頭、人工智能和邊緣計算系統來安全地繞過周邊船舶、浮標和其他預計會在航行期間遇到的海洋危險。


      技術已經先行一步,接下來,隨著智能船舶控制系統,海洋、氣象、水文等智能識別技術的完善,以及相關法律法規的健全,無人駕駛船舶成為可能。而一旦無人駕駛船舶商業化運行開啟,必將重新定義集裝箱運輸業的參與主體和商業模式。在物聯網、大數據、區塊鏈、虛擬現實等技術不斷裂變式發展的背景下,人工智能技術亦將不斷推動集裝箱運輸業從信息化走向去中心化、走向系統分散化、走向智能化,其商業模式創新也將在技術浪潮中呈現出各個參與主體的數字化轉型而更加呈現出共生發展的模式,引領集裝箱運輸業真正步入智能化新階段,以航運互聯網生態系統的搭建啟動智慧航運的時代。


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