（图片来源于钛媒体）

9月11日-14日，由钛媒体与ITValue共同主办的2024 ITValue Summit 数字价值年会在三亚举行。此次峰会主题为“Ready For AI”，交流经验教训，交叉行业思考，推动创新交易，以创新场景为基础，共同探索AI驱动下数字经济时代的全新机遇，共同打造一场数字经济时代的AI创新探索盛宴。

大会上，中远海运科技研发创新中心副总经理韩懿以“航运大数据、大模型、大应用”为主题进行了分享。

据韩懿表示，无论大小，航运企业数字化转型都面临四个难题：第一，全球船舶AIS等公共数据融合处理和数据挖掘问题；第二，港口拥堵的判断标准和未来趋势预测问题；第三，面临未知风险时，比如海盗、红海、台风事件等，如何主动和智能避险；第四，全球减碳战略施行，航运业需要在26年时间内做到完全零碳，同时又面临新燃料生产、储备不足问题，如何掌握减碳的时机，综合数智化能力逐步满足政策要求是巨大的挑战。

中远海运科技作为中远海运集团数字化产业板块主力军，已通过汇集全球船舶、港口、运输信息搭建了航运数据中台和船视宝系列SAAS产品，可称之为“航运数字新基建”，在AI大模型重塑产业的当下，中远海运科技将用数智化为航运及上下游相关企业赋能。

“大模型将来要进入企业，要发挥作用。一种模式是应用大模型的基本能力，既能整理报告，还能查找数据，生成我们想要的知识，成为“实习生和业务助理”。另一种模式是加入科学计算的模型，如运力模型，进行预测决策，成为“骨干和专家。”谈到AI大模型在航运业中的应用时，韩懿表示。

他认为，未来中国一定会做出一款世界级数智化航运产品。

以下为中远海运科技研发创新中心副总经理韩懿演讲内容，经钛媒体整理：

韩懿：感谢钛媒体，非常高兴能够分享“海运如何迎接大数据时代的到来，如何做AI模型？”这个话题。

2016年，中国远洋运输（集团）总公司和中国海运（集团）总公司重组为‌中国远洋海运集团有限公司（以下简称“中远海运”）。

现在中远海运是全球最大的航运公司之一，覆盖了船舶设计、船舶制造、航运服务的全生态产业链。

中远海运科技是其中单独的数字化板块。作为集团中的科技板块，我们希望能够汇集全球的行业知识与数据，服务整个中国海运行业的发展，为中国制造业和服务业出海保驾护航。

过去，我们发现集团内部，无论是大型集运企业还是中小型创新企业，都会遇到数字化转型难题。企业规模体量太大担忧转型是否会有风险，体量过小又缺乏资金运转。

因此，我们把全行业的数据汇集到统一的数字化航运平台上，打破信息壁垒、深度挖掘数据价值，实现数据“可视化”，支持企业更快更好决策。并且未来有望在AI大模型的加持下，平台更具有智能能力，更好地服务上下游企业，让小企业也能很快拥有数字化能力。我们把这叫做“航运新基建”。

其实，整个行业船舶的自动化程度非常高，最大的短板反而在于通信。全球公共开发的卫星数据包含GPS系统数据、港口档案、船舶档案等，只要大家愿意付出一定的经济成本都可以获取。

但问题在于，其中的数据经常面临人为填报错误的问题，而且即使拿到了位置信息和港口数据，也无法准确判断船舶未来的走向。更何况航行过程中面临各种未知风险，如遭遇超强台风天气、海盗区域、红海事件等。安全问题更为棘手。我们该如何应对呢？

第一件事，我们要了解海上的船舶正在做什么以及未来将会发生什么。

第二件事，国际海事组织将原来制定的减碳战略净零排放时间节点提前到2050年。整个行业只剩26年时间来实现完全零碳，这是一个非常大的挑战。随之而来的是各种标准，比如强制要求船舶每年按照一定的比例下降碳排放指标。按照欧盟新推出的碳关税，届时欧盟进口商将需要注册并购买 CBAM（碳边境调节机制）证书，证书的价格将根据欧盟排放交易系统（EU ETS）配额的周平均拍卖价格来计算。进口商将需要申报其进口中隐含的排放量，并每年交出相应数量的证书。

这就造成船舶必须增加生物燃料的使用。使用生物燃料的成本大概约2400欧元，目前我们使用的传统燃料包括重油（HFO）和轻油（如MGO和MDO），成本约400--600欧元，这其中最大有6倍的差距。而且，我们所谓的新燃料的生产、储备、加注都是不足的。

我们如何逐步满足政策的要求，包括什么时候造船，什么时候拆借船只、如何规划好每次航线，做好每个规范动作，必须用数字化解决。

未来我们将为不同的用户进行分析和挖掘，通过数字化系统加工为SASS化产品，让大家容易使用。

比如通过预测和计算船的时速，经过运筹优化预测该船需要增加多少生物燃料才能达标；通过船只行为识别，跟踪航行轨迹、到港时间、离港时间、加油、拖轮等动作了解该船的全生命周期；全球七千个港口，通过识别每个港口的泊位是否运维，何时到船，有多少船等待作业等，进行港口风险观察；实现一键搜索，通过精确定位帮助船只寻找周边的救援资源、拖轮服务、修船厂资源以及天气海况等信息，进行应急管理；通过数字化跟踪全球船舶航线的动态变化，计算全球3万商船的能耗，预测全球船舶碳市场未来的变化，分析某些船只是否需要淘汰，以及未来运力是否紧张。

这些都是我们在船舶调度细节上能够做到的基础运维能力。

去年红海事件爆发后，还对全球航运和供应链安全造成了影响。去往欧洲的运力比往常增加30%。事件平复后，多余的30%运力很可能对整个市场造成很大的冲击。大家都在观察曼德海峡。曼德海峡的通行情况是局势是否恶劣最有代表性的数据。

数字化航运平台是观察全球港口情况的一个窗口。我们可以实时看到全球183个通道每日船舶分布的情况。

海运业背后代表着全球大宗商品的运输。

通过第一代API技术，用语言和文字自动获得海运动态以及情报和数据，可以代表大宗商品某些行业的变化趋势。

比如，我们一直观察的大商所铁矿石的期货价格，与从澳大利亚开往中国的铁矿石的船运量两条数据曲线的关系是-0.8。由此，我们可以通过观察船舶数量推测铁矿石的价格，为我们提供了一个看全球大宗商品的全新角度。

过去需求方或者供给方，大家发一条微信朋友圈就把生意做成了，现在通过数字化平台可以帮助双方获取更透明的市场信息。

目前我们的数字化产品包括小程序、智能应用APP等在内共计15个。我们正在全力以赴构建航运大模型。

我们现在做到了四个方面：一是航运知识，把搜集到的行业航运知识通过微调的方式训练大模型。二是航运数据，用API的方式获取实时数据，建立航运数据库。三是运力预测，模仿天气预测模型，进行数据训练，预测未来。用一个大模型解决原来很多小模型想做的港口拥堵预测问题。

未来大模型进入企业要发挥两个作用。一种模式是应用模型，相当于一个“实习生”，获取数据、整理数据并且进行文书表达。另一种要加入科学计算模型，加如运力模型，进行预测决策，成为真正的“骨干和专家”。

我们有决心会一直走下去，做出一款世界级数智化航运产品，也欢迎大家过来参观指导交流，给我们提出意见，谢谢。