星港大模型：港口的经验永不“退休”

一份泊位计划，从前要四个小时。

山东港口青岛港的排泊计划员们对这四小时心里有数：六大类二十个作业子项，超过两百条约束规则，设备、人员、堆场、铁路、公路相互耦合，任何一处判断失误，都可能引发船、机、人的连锁等待。更棘手的是，计划刚发布，船期延误、潮汐突变、大雾封航等突发事件就可能随时推翻一切。人工重排，又是漫长的两个小时。

港口是全球贸易的咽喉，停一分钟，损失就在滚动累积。

但真正让管理者忧虑的，不只是这几个小时。

青岛港的智慧化改造一路推进，无人闸口、无人堆场、无人装船相继落地，一个个曾经被认为“不可能自动化”的环节，都在技术浪潮中一一被攻克。偏偏排泊这一核心环节，始终停留在“老师傅加白板”的阶段。

整套排泊流程涉及七个部门、三十余个岗位的协同，现有信息系统只能记录结果，无法留存推理过程。船期、吃水、舱单等关键数据分散于邮件、微信、传真之间，更新往往滞后两到六小时。计划员拿到的信息，很可能已经过时，错排、漏排时有发生。一旦优秀的计划员退休，那些在无数次实战中磨砺出来的判断逻辑，就此消散于无形。

这是一个港口行业长期未能攻克的堡垒。

青岛港由此启动全要素智能排泊试点，目标只有一个：用智能体替代人工，让泊位计划自动生成、临时变更实时响应、专家经验永续沉淀。

一套依托“感知-决策-执行”三层架构运转的智能体诞生了。感知层融合船期、潮汐、视频、文本等多源数据，通过大模型实现全要素实时理解，数据入湖最快只需三分钟。决策层以规则引擎固化约束条件，同时以强化学习与模仿学习双引擎持续吸收人工方案，在两百余条约束规则的框架之内，生成最优的泊位、时序与资源分配结果。执行层则以低代码脚本对接生产操作系统，一键写入计划，并实时推送至船公司、引航、海事等外部单位，形成完整闭环。

老师傅大脑里的“调试方法”，就这样被一点一点沉淀进了智能算法。

结果是清晰的：作业计划制定从小时级压缩至分钟级，准确率超过96%。那份曾经需要四个小时、牵动数十人协同才能完成的排泊计划，如今由系统自动生成，临时突发的变更也能实时响应，不再让整个港口陷入被动应付的困境。

而支撑这套智能体运转的，是青岛港自主发布的“星港大模型”——港口行业首个垂直领域大模型。它的诞生，正是为了破解通用大模型在港口场景中长期存在的“理解不深、逻辑不准、适配不灵”的痛点。港口的作业逻辑高度专业，潮汐窗口、吃水限制、设备调度，每一个维度都有其行业特有的约束与知识体系，通用大模型难以直接驾驭。星港大模型的价值，正在于将这些深度的行业Know-how内化为模型能力，让智能体真正“读懂”港口的语言。

山东港口青岛港前港公司自动化智控中心主任赵伟丽，是这场变革的亲历者。“从前，我们以数字化技术赋能库场，将理货员从强度大、风险高的体力劳动中解放出来。”她说，而现在做的，是以人工智能对港口从泊位调度、货物装卸到疏港转运的全流程进行系统梳理与深度重塑。两个阶段，一脉相承，变的是技术深度，不变的是那个把人从重复、危险的劳动中解放出来的初衷。

除此以外，围绕海运进出口贸易流程中的关键环节，青岛港还打造了全球首个港口服务垂域服务场景“方舟TaaS”。物流方案、通关解答，从前需要人工查阅、电话沟通、反复确认，如今秒级生成。这套系统已累计服务口岸企业2万家、个人用户57万、运输车辆44万辆，用户规模位居行业首位。

在港口作业安全保障方面，青岛港的安全管控智能体已覆盖99种核心违章场景，识别准确率稳定在90%以上。与此同时，青岛港还自主研发了全国首款港口AI芯片——“山港智芯·星屿SA5200”，填补了港口复杂场景专用视觉智算芯片的技术空白，实现智能视觉管理全链路自主可控。

值得一提的是，不管是星港大模型，还是“星屿”芯片，目前均由青岛港方舟智能统一负责运营，聚焦港口核心作业场景，着力推动大模型与港口业务的深度融合，加速技术落地转化为实际效能。在此基础上，方舟智能正积极将这些成熟成果推广至全国乃至全球港口，助力更多同行破解数智化转型中的痛点难点，让青岛港的技术经验惠及整个行业。

而这，也是青岛港目前正在致力于做的——将港口行业最复杂的难题，转化为一套大模型可以理解、可以学习、可以执行的工业语言，把“老师傅”的实战经验转化为可传承、可复制的智能方案。这套从青岛出发的经验，正向全行业输出一份可复制的港口数智化转型中国方案，让港口的宝贵经验永不“退休”。

（大众新闻记者 杨成）