科技日报记者 宋迎迎
巨幅电子屏上，船舶动态、泊位状态等海量信息实时跳动；调度人员轻点鼠标，智能体迅速综合上百项要素，仅用一分半钟就输出最优排产方案，作业指令随即下发至码头一线。
这一幕高效的场景，是科技日报记者近日在山东港口青岛港生产指挥中心大厅看到的情景。近年来，青岛港将AI嵌入生产、安全、服务全链条，一场从作业方式到港口运行模式的深刻变革，正在这座传统港口悄然发生。
生产组织，是港口效率的关键。一套完整的船舶靠离泊计划，要兼顾180余项业务规则、132个影响要素，工艺流程交叉复杂。“以前遇到突发变更，来回调整计划是家常便饭。”青岛港前港公司调度计划员张先进告诉记者，任何一艘船舶船期变动，都可能带来“一船变动、全局重排”。
如今，这样的局面正在被全要素调度智能体改变。其统筹七大维度要素自动测算推优，工作人员只需两步操作便可生成船舶排泊计划，在界面上简单拖拽微调，即可正式下发执行。
排产之外，配载是集装箱作业的另一道关键工序。在青岛港自动化码头生产指挥中心，屏幕上正加载一艘2.4万标箱超大型集装箱船舶的配载界面。
“配载相当于给船上数万个集装箱‘排座位’，要兼顾船舶稳性、堆场箱源、装卸顺序、翻箱控制等300多项硬性约束，变量多，方案选择海量。”青岛新前湾集装箱码头有限责任公司软件开发部经理陈强指着屏幕告诉记者。
放在过去，经验丰富的配载员完成这样一艘大船的配载，需要耗费3—5个小时。青岛港研发的集装箱船舶配载智能体改变了这一局面。AI吃透上千条港航业务规则，学习数千万条历史作业样本，历经500轮自主迭代寻优，将原本数小时的配载编制工作压缩至5分钟以内完成，配载效率相较人工提升263倍。
生产效率跃升的同时，安全底线如何守得更牢？以往，港口安全管控高度依赖人力，安全员在码头现场轮巡排查隐患，与此同时，作业人员、外来集卡司机出现的违规行为依靠人盯人的模式，隐患很难第一时间发现。
如今，全域安全管控智能体接替了人工盯防的重担，系统按照预置巡航路径自动巡检，对画面目标智能对焦识别，实现违章行为秒级捕捉、即时报警整改。
针对码头设备维修、人机交互、登高作业、道路交通四大高风险区域，这套智能体落地50个复杂作业场景，建立133个算法模型，码头监管覆盖率达到95%，员工违章行为下降32%。“人工智能打通了生产、安全、服务的业务闭环，让偌大的码头实现全要素感知、主动预判、动态调整。”青岛港职工毕明彦说。
当AI在青岛港内部跑通业务闭环，一个更具价值的问题随之而来：这套能力能否复制到更多港口？
作为交通领域人工智能应用中试基地，青岛港打通“技术研发、场景验证、产业培育、生态塑造”的完整创新链条，打造出星港大模型。为适配不同港口复杂多变的生产场景，星港大模型构建起“通用基座+行业大模型+垂直领域模型+智能体应用”的层次化布局。整套核心技术架构具备通用性，其他港口进行智能化改造，不需要推翻现有系统重构底层框架，只需要调整本体当中的业务规则，就可以完成本地化适配。
“经国家工业信息安全发展研究中心数据安全所测评，该模型在港口作业与管理领域达到国际先进水平。”青岛港安全环保科技部副部长刘长辉说。如今，这套经过实战检验的方法论，已经凝练为可复制推广的经验，为国内港口转型发展提供参照，也向世界港口提供了中国海港推进数字化变革的实践样本。
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