當下，數(shù)字化和智能化轉型對各行業(yè)產(chǎn)生了深遠影響，港口行業(yè)作為全球貿(mào)易的重要樞紐，也正面臨著數(shù)字化、智能化轉型帶來的機遇與挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等新技術賦能港口加速轉型升級。港口數(shù)字化信息管理平臺實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，能夠為客戶提供一站式服務，增強服務能力。自動化碼頭、無人集卡、智能閘口等技術的應用，能夠大幅提升港口裝卸效率、堆場利用率及通關速度，推動港口自動化水平迭代升級。

山東港口青島港全自動化碼頭。

港口業(yè)數(shù)智化轉型受多重因素驅動

港口業(yè)數(shù)智化轉型受到多重因素影響，主要有以下幾個：

——全球貿(mào)易增長與船舶的大型化趨勢帶動港口基礎設施升級。RCEP等區(qū)域貿(mào)易協(xié)定的生效，促進了區(qū)域內貿(mào)易的自由化和便利化，也對港口的通關效率提出了更高要求。港口需要借助數(shù)智化技術，如區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)海關、港口、航運企業(yè)等各方信息的實時共享和協(xié)同作業(yè)，以縮短通關時間，提高貨物周轉速度。

2024年，全球海運貿(mào)易量127.5億噸，同比增長約3.2%。持續(xù)增長的海運貿(mào)易量，也促使著船舶不斷向大型化發(fā)展。而大型船舶對港口的硬件能力要求較高，需具備強大的吞吐能力和更高的作業(yè)效率，以適應大型船舶的?？亢脱b卸需求。同時，受設備使用年限等因素影響，港口也在不斷升級改造，配備岸橋、起重機、無人引導車（AGV）等智能化設備，提高作業(yè)效率。

——碳中和目標下推動綠色港口建設發(fā)展。在全球碳中和目標的背景下，港口作為能源消耗和碳排放的重要場所，也面臨著綠色轉型帶來的壓力。數(shù)智化技術可以幫助港口實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)能減排，如通過智能監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化設備運行，減少能源浪費。

與此同時，綠色船舶的興起也為港口發(fā)展帶來了新的契機。綠色船舶通常采用清潔能源如液化天然氣（LNG）、綠色甲醇以及電力等作為動力來源，以減少傳統(tǒng)的燃油動力船舶對環(huán)境造成的污染。但隨之而來就是港口加注設施的建設和改造問題，需要港口在能源供應方面進行建設升級，加快建設LNG加注站、岸電系統(tǒng)等基礎設施。

——港口行業(yè)傳統(tǒng)作業(yè)模式的效率與成本問題日益凸顯。隨著各港口間的競爭加劇，對于港口的作業(yè)效率提出了更高的要求，這也驅動著港口設備的迭代更新。不管是為減少支出成本或追求更高的效率，港口的數(shù)智化轉型勢在必行。

根據(jù)相關數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工碼頭的單機平均作業(yè)效率約為25-28自然箱/小時，而自動化碼頭在作業(yè)效率上有著顯著提升。國內的山東港口青島港自動化碼頭的橋吊平均單機作業(yè)效率可達到60.9自然箱/小時，多次刷新了自動化集裝箱碼頭裝卸效率世界紀錄。上海港洋山四期在完成自動化改造后，憑借AGV、遠程操控雙小車集裝箱橋吊及自動操控軌道式龍門起重機等智能設備，作業(yè)效率較傳統(tǒng)碼頭提升了30%，且人力成本節(jié)約了70%。

此外，港口傳統(tǒng)運營管理模式的高成本、低效率與當前客戶對更高服務質量的需求之間的矛盾，迫使港口通過數(shù)智化重構核心競爭力，即從“勞動力依賴”轉向“技術驅動”。

全球港口進入智慧發(fā)展時代

隨著港口數(shù)字化和智能化轉型的深入發(fā)展，港口業(yè)逐步實現(xiàn)從傳統(tǒng)作業(yè)向全要素數(shù)字化管理的轉型。

不同技術之間的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新，是推動港口行業(yè)數(shù)字化轉型的核心力量。例如，隨著港口數(shù)據(jù)信息資源的增長，大數(shù)據(jù)與云計算等技術的聯(lián)合使用，將成為支撐港口數(shù)字化轉型的核心力量。同時，數(shù)據(jù)也將成為港航企業(yè)的核心資產(chǎn)。通過深入分析相關數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠更準確地預測市場的變化趨勢，優(yōu)化資源配置，提升服務質量。

大模型是港口行業(yè)技術革新應用的重要方向之一。近年來，大模型的興起對于各行業(yè)都產(chǎn)生了深遠影響，它操作的便捷性和高效的處理能力為未來航運業(yè)的數(shù)字化轉型提供新的發(fā)展方向。

在國內，2024年6月，天津港集團聯(lián)合華為發(fā)布了港口大模型PortGPT1.0，通過將華為的盤古大模型與港口的相關業(yè)務場景等信息融合創(chuàng)新，實現(xiàn)了大模型的在港口生產(chǎn)方面的應用。由印度公司Marine Insight開發(fā)的海事大模型Marine GPT，通過融合航運領域大量的相關知識，為進行船舶的管理及海事相關研究等提供了一個專業(yè)化平臺。

部分地區(qū)對自動化碼頭持審慎態(tài)度

港口的自動化發(fā)展并非一帆風順。當前，部分地區(qū)碼頭工人對建設自動化港口并不積極，認為港口自動化將會減少就業(yè)機會。

2023年，美國西海岸港口工人因發(fā)現(xiàn)長灘碼頭的工作崗位比未實現(xiàn)自動化時減少了392個，引發(fā)勞資糾紛。國際碼頭工人協(xié)會（ILA）也提出了禁止使用自動起重機、自動門等自動化設備的要求。

美國政府也在試圖緩解工會和工人對自動化的擔憂。2024年11月，美國拜登政府宣布將撥款30億美元用于賓夕法尼亞州、佐治亞州等27個州的港口現(xiàn)代化項目。針對此項投資計劃，在白宮的相關公告特別提到，這些新設備將由“人類操作和維護”，預計將會提供約4萬個高薪工作崗位，以緩解工人對于自動化的緊張態(tài)度。此外，歐盟也對建設自動化碼頭持審慎態(tài)度。

根據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，洛杉磯港和長灘港的在泊時間遠高于其它全球主要集裝箱港口。從以往案件中不難看出，碼頭運營商對于自動化發(fā)展是持支持態(tài)度的，以期望能夠提高碼頭運營效率和綜合競爭力。如何在推動技術進步和保護工人權益之間找到平衡，也是未來亟需解決的問題。