上海火鑫来客企业管理咨询合伙企业，杭州极地海洋世界

大模型+端口，会发生什么样的化学反应？

作者/IT时报记者孙燕编辑/潘少英孙燕

短短六个月的时间，“百模之战”在中国引起了巨大轰动，并迅速分裂为三个阵营。第一阵营是各大互联网公司开发的通用大型模型，第二阵营是互联网公司开发的通用模型。行业内大规模的模型应运而生，第三阵营是更加细分的场景模型。其中，行业大模型是最大的阵营，AI在数千个行业开发了专门的大模型，这代表着利用AI超越和重塑数字生态系统的机会。近日，全球首个大型集装箱物流产业模式在上海落地，并正在向全国各港口推广。西京科技在今年6月举办的欧洲集装箱供应链展上公布了大型集装箱物流运营模式“码头GPT”，打造“大型模式+大型物流+自动驾驶”的新组合——，并与内陆用于河流。物流港发生了化学反应。自动驾驶汽车叠加大型模型，正从上海走向世界各地，大型工业模型在不久的将来“海外扩张”也并非不可能。

24小时港口私人专家

24小时在线驻守的智能作业机器人专家来到港口，在他的指导下，起重机新手瞬间“变身”为拥有20年作业经验的“高手”，并提出了作业方案一步一步。这位预测安全风险等的“24小时港口私人专家”是谁？

内陆港口大型模型即将发布

正是来自西京科技的集装箱物流智能机器人专家TerminalGPT，它的“力量”集中在三个方面，为港口管理者和操作人员如何在岸桥上分配任务、如何运输集装箱提供操作支持和运营建议，包括管理方法。如果港口作业效率出现异常，如车辆调度等，会及时发出预警并分析原因，从而可以更有力地预测任务提前分配、交通拥堵预警等事件。

TerminalGPT的理念接近“人脑”的整体考虑，以机器的冷静和准确输出最优解。如果水平运输车辆在港口发生故障，如果车辆无人值守时能够自动通知运营部门，那就非常明智了。但大模型考虑全局，假设20分钟后台风登陆，救援车辆需要30分钟，终端GPT会立即发出异常警报，推迟车辆救援工作，建议。根据天气情况提供最佳作业建议，综合考虑船舶的装/卸进度、当前是否有空车，并决定是先完成装/卸作业还是修理车辆后再决定。

TerminalGPT操作界面演示

作为TerminalGPT的第一个落地口，西京科技场景智能与软件产品事业部总经理余明奇亲自带领团队，在“一口一案”的基础上训练了大规模模型，做到了。 “每个码头80%的应用场景是相似的，但运营侧重点不同。内陆运输注重安全，而海港则注重效率。”于明启解释说，一些新功能也正在开发中。通过在实际操作端口时（例如与大型模型交谈），能够在手持终端或耳机上收听操作指令并指示下一步操作，从而提高操作员效率。

越过两座“山”

效率和安全是我们港口运营要实现的“两座山”。作为承担着世界贸易90%的航运枢纽，集装箱物流的流通效率并没有跟上全球贸易物流需求的增长。劳动力成本上升、安全生产管理难度加大，给集装箱物流行业带来了困扰。 2015年，西京创始团队考察长三角某港口时发现，在码头起重机下作业时，即使是一颗小螺丝从高处坠落，也可能引发安全事故。在60至70米高的塔式起重机的驾驶室内，岸桥司机要花很多时间排列集装箱、装卸、再次排列、卸载。培养经验丰富的“高手”太难了，但有了终端GPT，你可以瞬间给新手操作员20年的经验，让他24小时都能“干”。马苏。大规模的模型使我们能够收集港口最优秀的操作员的经验并形成知识库。同时，赛京城打通了船队管理、岸吊管理等多个子系统，并“承接”大型模型，让操作人员实时从“上帝视角”了解整个港口运营情况，我做到了。整整两个月，人工智能技术专家和港口运营“高手”在西京科技上海办公室的数据中心训练了一个标准大模型。同时，新模型中还收集了港场运营商的反馈，面对运营层面，系统自动提供最佳解决方案，越用越有效。实际操作变得更加“聪明”。

数据不存在

尽管大规模模型是为了提高效率而构建的，但它们引起了对数据安全的担忧。 “国内几乎所有港口都在尝试使用AI大模型，但唯一担心的就是数据安全。”于明启认为，大模型出国面临的数据安全问题会比日本更严重。美国的数据安全法规因地点而异，但只要遵循一个原则，就可以很好地遵守这些法规。这意味着数据永远不会离开现场，使隐私计算成为最好的数据“墙”。于明启对数据“墙”背后的技术原理解释如下： “同时，通过在港口现场加密存储数据，并在复制和升级大型模型的过程中使用隐私计算技术，”科技上海机房表示，大型模型的新版本可以在一周左右的时间内启动并运行然后推广到全区域的港口，省去港口管理者投入新的算力成本，虽然西京科技投入了大量的研发资源，但随着西京无人车等产品已经建立商用基地，研发成本可以快速分配到不同的港口，提高资源利用率，效率最大化。

《流浪地球2》“上海客”的演变

相比家族新势力的大型AI车型，西井科技的无人车团队知名度更高。电影《流浪地球2》中，地球联邦政府可爱的“大力神”是一辆在港口默默工作的无人车。事实上，该公司在全球率先商业交付了数百辆无人车及系统，且场景不仅限于港口，还覆盖铁路枢纽、陆港、机场、工厂等集装箱物流场景。西京科技总裁张荣表示，西京科技将面向全球万亿级市场，最终目标是打造一个围绕全球集装箱运力的智能网络。

当AIGC遇上自动驾驶

到2022年，我们将生产311万辆，超过美国和德国，成为全球第二大汽车出口国，全球道路上一半以上的电动汽车将是中国制造。西井科技是中国“汽车新势力”全球扩张的缩影，目前全球吞吐量前20名的港口中，70%都在使用西井科技的无人车或软件与车辆一体化的新能源自动驾驶解决方案。这是一个硬件计划。 2016年，成立自动驾驶团队，解决上海郊区车库问题；2018年，西景科技开始加速在自动驾驶汽车领域的发力。首先，全球首款用于港口作业的无人卡车在珠海港亮相，同年9月，全球首款全时无人新能源商用车Q-Truck诞生，西京无人车逐渐在珠海港亮相。国内港口，看起来像一个港口，又像一个家庭。短短三年时间，西井科技无人车已运营全球18个国家和地区，服务全球160多家客户。今年6月，西京科技获得英国和记港口大宗订单。英国最大港口费利克斯托港新增100辆新能源智能无人驾驶Q-Trucks。两家公司将共同开发最大的“无驾驶室”新能源无人商用车队，并将于今年9月起分批交付。无人驾驶车辆为西方技术的实际应用奠定了基础，创造了无数个“第一”，泰国林查班港实现了世界上第一个无人与人工混合作业，以及第一辆“无缆”车辆。新能源无人卡车征集工作正常进行。”除了无人驾驶有助于大型物流行业降低成本、提高效率外，新能源也备受关注，Q-Truck包括Masayoshi Saikyo自主研发的智慧能源服务PowerOnair，可完成无人驾驶电池5分钟补货。已安装。据估算，Q-Truck在实际生产运营中仅使用绿色电力，每年可减少骑行碳足迹50吨，相当于每年骑行种植4,545棵树，年种植面积约113,400平方米。

阿布扎比航站楼将于2021 年安装Westwell 无人驾驶设备

当AIGC面临自动驾驶时，在“硬实力”之上叠加“软实力”，正在形成一个有壁垒的商业闭环。

“我们的目标是利用大模型，将船队调度效率提高20%。我们已经测试了一个多月，效果很快就能看到。”于明启认为，落地港口是第一步。有了TerminalGPT场景、有了技术、有了数据，就可以架起“三力合一”的壁垒，将单个系统的运行效率提升20%，甚至无限大，甚至可以放大、突破边界。能源效率。

打造AI生产力的大型集装箱物流模式

创建个人资料和聊天、写诗、答高考试卷、创建Vincent 照片、Vincent 视频、Vincent PPT 等等。人工智能第一次让白领真正体验到职业危机感。但西京科技并不是诗人。这种大规模的物流AI模型再次突破想象的极限，进化成为一种生产力工具。人工智能正在创造新的生产力，让蓝领工人的工作更安全、更高效。在自动驾驶汽车出现之前，自动计数是西京的第一个无人港口项目。船舶靠泊后，码头起重机从船上抓取集装箱并装载到无人车上，无人车将货物运送到堆场并堆放。它已经进入了。这让西京不仅获得了整体港口运营经验，还提高了海运、铁路、空运、工厂等整个集装箱物流链上生产要素的高效流动，成为全球第一大集装箱。标志着配送中心的诞生。集装箱物流行业的典范。从自动化聚合到无人车再到更大的车型，这看似一系列跨界的技术变革，其实都是一脉相承的，从单场景应用到全链路场景延伸。大模型是从Open AI 的ChatGPT 开始的一种时尚，但随着它们在业界的落地，我们看到了“外冷内热”的现象。随着这几年数字中国战略的出台，中国整个行业都尝到了数字化的甜头。 “国内港口更热衷于大型车型，但海外更热衷于自动驾驶。”在谈到未来大型车型的规划时，于明启表示，虽然大型车型是通用的，但首先会用于我们最熟悉的车型它需要在港口实施。机场、铁路、工厂、物流园区等场所。我们开始看到大型模型的地位。它不仅为无人驾驶汽车增加价值，而且就像一个链接器和加速器。连接和断开两个平台：集装箱物流场景和赛景科技无人车智能解决方案。我们为所有物流场景提供解决方案，加速汽车、人员、空间和能源在环境中的发展。从上海到世界，从无人车到大型车型，从无人港口到大型物流，西京市的远大志向是实现全球所有生产要素的同排生产。

排版/季嘉英摄影/西京科技中远海运港口阿布扎比码头来源/《IT时报》 公众号vittimes

结尾

请加星标以免错过