人工的智能与应用_人工智能（AI）、大数据在内河水运物流的探索应用现状简析

在技术革新的浪潮下，大数据分析、人工智能、块链等新名词、热概念不断涌入人们的视线。 所有的概念都改变了现在的烦恼，似乎能帮助我们走向美丽的新世界。 以人工智能为例，作为计算机科学的分支，其应用范围越来越广泛，越来越引人注目。

正如“2019年第二届中国物流创新企业年会”一样，上海交通大学中美物流研究院名誉院长、安泰经济管理学院教授朱道立表示，目前供应链正由传统供应链向数字供应链发展。 数字供应链通过创新的信息技术、物联网技术、大数据技术和人工智能技术等，改变传统供应链的各个运行环节，提高运行效率，降低运行成本，实现供应链各个环节的集成优化。 大数据和智能算法成为推动物流创新的重要推动力。

“大智物移行云”在大数据、智能、物联网、移动互联网、云计算等现代信息技术以及适应这些技术的新管理理念、管理思想在物流领域的应用与尝试不断涌现。 许多企业希望把最新技术应用于自己的管理和运营，使企业不落后于人，物流行业也是如此。

内河航运物流领域受行业信息化滞后状况的限制，人工智能、大数据、物联网这些新技术目前仅仅成为市场营销手段，大家都在利用这些高科技名词包装自己的产品以求更好的销售量，但在实际情况下，AI和DB是船位和轨迹、船货匹配 物联网技术仅仅是信息采集的一个价值，并应用传统的视频监控解决物流监控问题。 下面介绍当前内河航运物流领域共有三个典型，直接代表内河航运物流技术发展水平的案例。

江苏物润船联、核心产品是水陆联网、船舶来临、内河航运物流领域最早探索应用物联网技术和平台化建设的民营企业，自主开发的内河航运物流管理系统:一种自主开发的AIS (船舶自动识别系统)信号接收装置，沿海、沿江、 沿河建设500多个基站，通过这些基站，实现60万艘以上船舶的实时位置、航行轨迹等信息的另一个自主开发的“航运船舶影像监视系统”，该系统具有影像录像、影像播放、3G传输、AIS船位查询远程指挥操作等功能，船东、货主的可视化和船舶的

旗下的“航运AI脑”可以根据全国16万+货船8年航行数据，实现全国航运力的正确分析和预测，同时根据港口和地区未来某个时期进出港口的数据，预测区域内运力状况，客户可以提供分析和预测服务。

北京亿海蓝，核心产品是船讯网，是行业内河航运大数据应用的创始人和积极探索的企业。 其核心产品和技术基础应用于船舶的实时位置、航行轨迹。 根据船舶大数据形成的数据应用服务也值得关注:一是“航运+”，二是基于船位跟踪、云计算提供的运力匹配服务的航运大数据，追溯到全球所有船舶8年以上航行轨迹，数千万艘船舶的实际 目前实现的综合数据包括船舶数据、港湾数据、船期数据、航线数据等。

这两者以大的数据应用为切入点，以数据工具平台化服务的形式，通过商业化手段为货主和航运企业，甚至船东个人提供服务。 两者的核心基础依赖于同一AIS的基础地理位置数据，商业化产品也有极其相似之处，是可视化工具型平台+协同管理平台。 不同之处在于，(1)物润船联在数据维度上的发展，融入物联网动画技术这一点，笔者认为(2)物润船联更偏向平台化服务的亿海蓝与SAAS服务相近。

第三个案例企业是安徽彦思信息科技，与前两个老内河航运物流科技企业相比，属于创新创业企业，但为产品和技术创新开辟了新的道路，核心技术比前两个差别更大。 其产品的核心基础依赖于航运场景的多种AI算法，加上独特的航运场景视觉数据(船舶数据场景化)，实现了航运场景下船、货物两个核心的识别判断，目前对外提供的航运受到监控系统主要服务供应链核心企业的欢迎 但系统实现的航运全过程节点AI跟踪识别、船舱/货物AI监控识别未来可实现的服务和应用非常广泛。 值得注意的是，与AIS基站和垄断范围限制相对应，其核心产品流动监测采用多模式定位( GPS/北斗/WiFi/LBS )，传统情况下采用水运最高的AIS定位( AIS卫星+AIS基站)。

综上所述，从技术上看，大数据和AI在内河航运领域不能应用基础船舶的大数据、航道的大数据、场景的大数据，数据的维度展开有很大的挖掘空间，数据的应用离不开AI的支持。 否则，在实际应用和商业化途径上，效率诉求有很大障碍。 另一方面，从企业(供需双方的企业)的水平来看，要用新技术实现行业创新，还有两个重要因素之一是改变人工操作，实现信息化。 数据是信息时代变化的基础，如果数据零散不透明，就不能进行大的数据分析和人工智能的优化。 其二，企业管理层的开放态度和不懈推进的努力。 改变现在的内河航运往往不是一件容易的事情，人们总是习惯于操作方法，对新事物往往存在本能的拒绝。 这要求企业领导具有充分的决心和技术，在众多努力下推进新技术的普及。