AI在外轮理货中的应用

20XX/XX/XXAI在外轮理货中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

外轮理货行业现状与挑战02

AI技术在外轮理货中的核心应用03

典型港口AI理货实践案例04

AI理货系统技术架构与功能CONTENTS目录05

AI理货实施成效与价值分析06

面临的挑战与应对策略07

未来发展趋势与展望外轮理货行业现状与挑战01传统理货作业模式概述作业场景与环境特征

传统理货员需在码头岸边、船边或甲板等户外环境作业，面临高温、严寒、日晒雨淋等恶劣条件，如广西北部湾港理货员曾需“风吹日晒雨淋”完成现场核对工作。核心作业流程与依赖

依赖人工记录集装箱号码、岸桥号、装卸状态、船箱位等数据，通过便携终端、对讲机等设备录入系统，为船公司出具理货报告并辅助码头TOS系统确认指令，如传统活牛理货单纯依靠人工计数。固有痛点与局限性

存在四大问题：一是人机混合作业安全风险高；二是户外环境劳动强度大；三是人工记录易出错且追溯困难；四是“一人盯一桥”模式效率低，如传统理货单箱处理需1-2分钟，散杂货理货数据整合耗时且易漏单。行业发展的适配瓶颈

随着港口吞吐量增长（如北部湾港集装箱吞吐量增速连续五年居全国沿海主要港口首位）和市场竞争加剧，传统人工理货效率已无法满足港口高效运转需求，客户对理货速度、准确性和服务水平提出更高要求。作业环境恶劣，安全风险突出传统理货员需在码头户外作业，面临严寒酷暑、日晒雨淋等恶劣环境，且人机混合作业存在安全隐患，如广西北部湾港传统理货员需“一人盯一桥”，在岸桥下工作。人工效率低下，成本居高不下传统理货依赖人工记录，如集装箱箱号、装卸状态等数据，单箱理货时间长，如广西北部湾港传统理货需1-2分钟/箱，且“一人一桥”模式导致人力成本高，难以适应港口业务增长需求。数据准确性低，追溯困难人工记录易出现差错，且数据整合存储效率低，如传统散杂货理货采用纸笔记录后电脑输入，易漏单出错，发生货物丢失纠纷时缺乏有效视频数据追溯，无法做到第三方公正。服务质量受限，难以满足市场需求随着理货市场竞争加剧，客户对理货速度、准确性和服务水平要求提高，传统人工理货模式在时效性和精准度上无法满足，如北部湾港业务繁忙后，传统理货效率跟不上港口高效运转节奏。人工理货面临的核心痛点行业发展需求与技术变革趋势

港口吞吐量增长与效率瓶颈随着我国与东盟等国际贸易合作深化，港口集装箱吞吐量持续攀升，如北部湾港集装箱吞吐量增速连续五年位居全国沿海主要港口前10位第1位，传统人工理货效率已无法满足港口高效运转需求。

市场竞争与服务质量要求提升自2017年《港口收费计费办法》实施后，理货服务费实行市场调节价，市场竞争加剧，客户对理货速度、准确性和服务水平提出了更高要求，驱动理货行业向智能化转型。

AI技术引领理货数智化升级AI视觉识别、大数据分析、5G物联网等技术与理货业务深度融合，推动理货模式从人工确认向智能确认转变，识别准确率普遍提升至97%以上，作业效率大幅提高，如单箱理货时间从1分钟缩短至5秒以内。

全货种智能理货体系构建智能理货技术从集装箱向散杂货、滚装船、活体动物等多货种延伸，如日照港构建全域智能理货体系，外轮理货实现从集装箱到散杂货全货类智能化理货，标志行业进入新发展阶段。AI技术在外轮理货中的核心应用02计算机视觉识别技术应用多维度信息智能采集通过高清摄像头、5G通讯、PLC数据采集等技术，自动采集集装箱箱号、车号、ISO码、铅封状态、危标、箱体残损及装船箱位等关键理货要素，实现理货信息的集成化获取。AI识别算法精准高效采用OCR+AI智能识别系统，结合深度学习算法，显著提升识别准确率。如大连外轮理货系统箱号平均识别率达98%以上，单箱理货时间从1分钟缩减至5秒以内；日照港滚装船智能理货系统各项识别准确率均达98.9%以上。复杂场景适应性增强针对行车路径多样、时段强光反射、特殊天气等影响，通过全天候数据采集和算法模型优化（如日照港完成37次系统升级），使AI视觉识别系统能适应码头复杂作业环境，降低对PLC信号的依赖，提升系统稳定性。残损自动检测与追溯系统可自动抓拍集装箱五面完整箱体图片，实现残损自动识别与记录，残损自动抓拍率超99%，支持智能分类报警，为货物运输安全提供保障，减少因集装箱损坏引发的争议，实现全程可追溯。智能算法与数据处理系统

AI视觉识别算法采用OCR+AI智能识别系统，结合多帧融合与实时跟踪技术，实现集装箱箱号、车号、ISO码等关键信息的快速准确识别，箱号识别准确率普遍可达97%以上，部分系统如辽港集团的智能理货系统平均识别率高达98%以上。

动态位置分配算法天津外轮理货的活体AI智能理货系统包含优先级排序单元、高中低分配单元、适配位置单元和最短距离单元，通过计算商品位置适配度和优先级分数生成位置分配评分，选择最优存储位置，提升仓库存储效率和空间利用率。

自适应目标追踪算法天津外轮理货自主研发AOPA（AdaptiveObjectPursuitAlgorithm自适应目标追踪算法），注入AI活体理货系统，成功实现活牛类货物从抵港到接卸全过程智能化管理，自动识别活牛和统计数量。

多网络协同数据传输支持5G、Wi-Fi、光纤等多种传输方式，通过4G/5G专网链路或光纤将采集的图像、视频数据实时传回中心服务器，实现理货数据与码头TOS/CTOS系统的实时同步与深度对接，保障数据高效流转。5G与物联网技术协同支撑5G高速率低时延保障数据实时传输智能理货系统采用5G专网链路或光纤传回中心服务器，确保集装箱箱号、残损等关键理货数据实时同步，满足港口24小时不间断作业对数据传输的高要求。物联网设备构建全场景感知网络在岸桥部署高清摄像机、高速球机等物联网设备，结合PLC数据采集技术，对集装箱进行图像/视频抓拍，实现作业现场全方位、无死角的数据采集。5G与AI视觉识别深度融合提升作业效率广西北部湾港通过5G+AI视觉识别技术，使理货员在理货中心远程完成作业，理货时间从1-2分钟缩短至20多秒，实现“一人多条作业线”的高效模式。全流程自动化理货解决方案

智能数据采集与识别采用高清摄像头、5G通讯、PLC数据采集等技术，自动采集集装箱箱号、车号、残损、铅封状态等关键信息，AI识别准确率可达98%以上，单箱理货时间从1分钟缩短至5秒以内。

远程协同作业管理理货员从码头现场转移至室内理货中心，通过智能系统远程完成理货作业，实现“一人多条作业线”模式，减少人工干预，理货人员减少25%，同时规避户外作业安全风险。

动态存储优化与调度通过优先级排序、位置适配度计算等算法，生成位置分配评分，将高优先级商品分配至最佳存储位置，提升仓库空间利用率，减少空间浪费，响应市场需求变化实现动态调整。

全链路数据追溯与监管理货数据实时同步至码头中控系统，支持异常自动报警、作业数据可视化分析，所有理货信息全程可追溯，有效遏制错装漏卸等事故，满足海关隔离检疫闭环管理需求。典型港口AI理货实践案例03北部湾港集装箱智能理货系统

传统理货模式的痛点与挑战传统理货需理货员在码头现场人工记录箱号、岸桥号、装卸状态等数据，存在人机混合作业安全风险、户外环境艰苦、人工记录易差错追溯难、“一人盯一桥”效率低等问题，已无法满足港口高效运转需求。

系统技术架构与核心功能联合中国—东盟（华为）人工智能创新中心开发，采用AI计算机视觉识别技术，集成集装箱AI识别系统、5G通讯、PLC数据采集、视频采集等技术，自动采集箱号、箱体、铅封等信息，提供14个相机地面识别方案及5面验残照片，实现远程智能确认。

显著应用成效与行业价值理货效率提升3倍以上，单箱理货时间从1-2分钟缩短至20多秒，准确率接近100%，有效遏制错装漏卸事故。理货员从“室外蓝领”转为“室内白领”，实现“一人多条作业线”，已在三大港区35台岸桥应用，支撑北部湾港集装箱吞吐量增速连续五年居全国沿海主要港口前10位第1名。天津外轮理货活体AI智能理货系统系统核心技术与创新点该系统包含优先级排序单元、高中低分配单元、适配位置单元和最短距离单元，通过计算商品位置适配度和优先级分数生成位置分配评分，选择最优存储位置，提升仓库存储效率与空间利用率。专利申请与技术定位天津外轮理货有限公司于2024年12月提交该专利申请，公开号为CN119313264A，标志着在智能理货和仓储管理领域的重要创新，聚焦活体AI技术在提升存储效率方面的应用。实船应用与行业意义该系统已首次实现实船应用，如天津口岸活牛理货，告别单纯人工计数模式，应用图像识别、视频处理、AI模型等技术自动识别和统计数量，实时收集数据，确保准确和全流程可追溯，推动港口理货行业向高效、精准、绿色方向发展。连云港智能理货中心技术升级

01技术迭代：从OCR到AI的智能化跨越连云港外理自2016年规划智能理货系统，2017年引入OCR技术实现初步智能化。新中心采用业界领先的AI识别技术与算法，使集装箱理货信息识别准确率提升至97%。

02设备焕新：利旧降本与前瞻适配针对原有设备在户外恶劣环境下使用维护成本高的问题，对识别主机、摄像头等关键部件进行优化，最大程度利用现有设备，综合识别效果远超传统OCR技术，降低对高端设备参数要求，节省维护费用及频次，为未来识别类目扩展奠定基础。

03协同办公：畅通信息与高效生产保障新中心位于智能化集装箱码头控制中心内，与码头中控室形成“背靠背”办公、“面对面”沟通模式，实现与码头中控及相关部门高效协同。理货数据实时同步至中控系统，助力调度人员优化资源配置，为码头生产高效稳定提供坚实保障。

04科技赋能：精准识别与理货效率跃升AI技术使系统能准确快速采集识别集装箱箱号、车号等关键信息，提升识别精准度，减少人工干预。理货员从码头现场后撤至办公室，避免露天作业安全隐患，实现“一人多条作业线”，显著提升理货效率与服务质量。日照港AI大模型赋能理货业务01AI大模型与智能理货系统深度融合山东港口日照港外理公司积极响应山东港口人工智能发展战略，落实《山东港口人工智能（大模型）总体建设规划》，将AI大模型技术深度融入集装箱智能理货系统，为理货发展植入“智慧芯”，实现AI技术在港口多场景规模化应用的生动实践。02提升识别精准度与理货效率植入AI大模型后，系统识别算法能准确快速采集并识别集装箱箱号、箱型、车号等关键信息，大幅提升识别精准度，降低人工干预频次。理货员从“盯着屏幕手动核对”转变为高效理货确认，实现“一人多船多线”作业，有力保障集装箱装卸质效。03构建全货种智慧理货体系与数据资产日照港立足全货种智慧理货体系建设，着力打造“港口理货垂域大模型”，推动科技成果转化，将技术优势变为数据产品，构建自主知识产权的数据资产，让人工智能成为产业升级的重要引擎，持续助推港口生产效率提升。辽港集团多场景AI理货应用集装箱智能理货：效率与准确率双提升大连外轮理货借助视频流AI智能识别技术，精准识别集装箱箱号等关键要素及残损情况，平均识别率高达98%以上，单箱理货时间从1分钟缩减至5秒以内，理货人员减少25%，并与码头CTOS系统深度对接，在辽宁省内率先实现内外理智能一体化。智能闸口：提升集疏港效率大连集装箱码头公司利用计算机视觉和深度学习技术对车辆闸口进行数智化升级，通过专用一体化摄像机和图像识别软件，实现出入港集装箱箱号、车辆牌照号智能识别及箱门朝向自动检测，准确率达98%以上，打造高效智能无人闸口。自动化堆场：智慧监控与智能调度营口港借助先进数据分析与AI技术，强化集装箱自动化堆场远控中心智慧监控系统功能，实现对堆场货物、设备与车辆动态信息的实时监测，并以此为依据对作业资源进行智能调度，合理安排装卸设备作业顺序与路径，提升作业资源利用率与效率。AI理货系统技术架构与功能04系统总体技术架构设计多源数据采集层部署高清摄像头、高速球机等设备，结合5G/光纤传输，实时采集集装箱箱号、车号、残损、铅封状态等图像视频数据，以及桥吊PLC、CPS等电控系统数据，构成分析数据集。智能识别与分析层融合OCR技术与AI深度学习算法，如AOPA自适应目标追踪算法，实现箱号、车号识别准确率超98%，残损自动抓拍率超99%，并支持危险品标识、箱门朝向等多要素智能识别与异常检测。数据处理与决策层包含优先级排序、高中低分配、适配位置、最短距离等单元，通过计算商品位置适配度和优先级分数生成位置分配评分，优化存储位置，提升仓库存储效率与空间利用率，如天津外轮理货活体AI智能理货系统专利技术。应用与协同层与码头TOS/CTOS系统深度对接，实现理货数据实时同步与共享，支持远程监控管理、多部门协同办公、异常报警与人工复核，构建“智能确认+远程操作”的新型作业模式，如北部湾港、连云港智能理货中心的协同应用。核心功能模块解析

优先级排序与位置分配单元天津外轮理货AI系统通过优先级排序单元计算商品优先级分数，结合适配位置单元的位置适配度，生成位置分配评分，选择最优存储位置，确保高优先级商品快速拣选，提升仓库存储效率与空间利用率。

AI视觉识别与全要素采集模块集成高清摄像头、OCR+AI智能识别技术，实现集装箱箱号（识别率超98%）、车号、残损、铅封状态、危标等关键信息的自动采集，如广西北部湾港系统单箱理货时间从1-2分钟缩短至20多秒，准确率接近100%。

最短路径与动态调度单元最短距离单元优化作业路径，结合实时数据动态调整存储位置与装卸顺序，如辽港集团智能理货系统通过AI算法合理安排设备作业顺序与路径，避免调度冲突，提升资源利用率，单箱理货时间缩减至5秒以内。

多模态数据融合与协同管理模块融合5G通讯、PLC数据、视频流等多源数据，与码头TOS/CTOS系统深度对接，实现理货数据实时同步与远程协同办公。连云港智能理货中心通过该模块实现“一人多条作业线”，与码头中控高效协同，降低维护成本。关键技术指标与性能参数识别准确率集装箱箱号识别准确率普遍达97%-98%以上，如连云港AI识别技术准确率97%，大连外理智能理货系统平均识别率高达98%以上，日照港滚装船智能理货系统箱号等识别准确率达98.9%以上。理货效率提升北部湾港智能理货系统使单箱理货时间从1-2分钟缩短至20多秒；大连外轮理货单箱理货时间从1分钟缩减至5秒以内，理货效率大幅提高；广西北部湾外轮理货理货效率提升3倍以上。系统功能覆盖可实现箱号、车号、ISO码、铅封状态、危标、箱门朝向、残损等多要素识别，如厦门外理系统具备作业箱号识别、拖车号识别、铅封状态识别等多项功能，综合完成率达100%（含人工辅助）。适应性与稳定性采用多相机、多网络协同架构，适应强光、逆光、雨雾等复杂环境，支持5G、光纤等传输方式，单系统可同时监控上百台岸桥，如AI视频流动态识别技术显著降低对PLC信号依赖，提升系统稳定性。与港口现有系统集成方案单击此处添加正文

与码头操作管理系统（TOS/CTOS）深度对接AI智能理货系统可与码头TOS（集装箱码头操作管理系统）或CTOS深度对接，实现理货数据实时同步。例如大连外轮理货的智能理货系统已与码头CTOS对接，在辽宁省内率先实现内外理智能一体化，助力码头调度人员合理安排设备作业，优化资源配置。与PLC及电控系统数据协同系统通过同步桥吊PLC、CPS等电控系统数据，控制安装在桥吊上的高速球机对集装箱进行图像/视频抓拍，实现作业信息的精准采集与联动。如厦门外轮理货的集装箱智能理货系统，利用桥吊PLC和CPS数据确保图像抓拍的准确性和及时性。多网络协同传输架构支持5G、Wi-Fi、光纤等多种传输方式，构建稳定高效的数据传输链路。例如厦门外轮理货系统通过4G/5G专网链路或光纤将识别数据传回中心服务器，保障理货信息的实时性和可靠性，单系统可同时监控多台岸桥，实现全天候稳定运行。数据共享与多端口查询追溯将理货数据统一储存，实现与船东、代理、货主以及口岸监管部门等多方的数据共享，支持多个端口查询追溯理货数据。如广州外轮理货的散杂货理货数字化系统，方便客户实时查询理货作业进度、货物状态等提单信息，确保每一票货物均可全程追溯。AI理货实施成效与价值分析05单箱理货时间大幅缩短传统人工理货单箱需1-2分钟，AI智能理货系统将时间缩短至5秒-20多秒，如大连港单箱理货时间从1分钟缩减至5秒以内，北部湾港从1-2分钟缩短至20多秒。理货员作业效能显著提升传统“一人一桥”模式被打破，AI系统支持“一人多条作业线”，如日照港理货员可同时负责多船多线理货作业，大连港理货人员减少25%。识别准确率接近100%AI智能理货系统箱号识别准确率普遍达97%-98.9%以上，如连云港AI识别准确率97%，日照港滚装船智能理货各项识别准确率达98.9%以上，大连港智能理货系统平均识别率高达98%以上。作业效率提升数据对比理货准确性与服务质量改善

AI驱动识别精度跃升大连外轮理货智能理货系统对集装箱箱号等关键要素平均识别率高达98%以上；连云港外理新中心采用AI识别技术，集装箱理货信息识别准确率达97%；日照港滚装船智能理货系统箱号、箱型、车号等各项识别准确率均达98.9%以上。

数据追溯与质量事故遏制广西北部湾港智能理货系统通过数据自动采集、智能识别处理，有效遏制了集装箱船舶作业错装、漏卸等理货质量事故的发生，理货准确率接近100%；外轮理货散杂货理货数字化系统实现多个端口查询追溯理货数据功能，确保每一票货物均可全程追溯。

客户满意度与信誉度提升连云港外理引入AI识别技术后，不仅提升了服务的准确性，更在客户中树立了良好信誉；日照港AI大模型赋能的智能理货系统，降低人工干预频次，有力保障集装箱装卸质效，提升了客户预期和服务质量。人力成本与安全风险降低

人员配置优化，降低人力成本传统理货“一人一桥”模式被打破，如北部湾港实现“一人多条作业线”，大连外轮理货理货人员减少25%，显著降低了人工成本。

作业环境改善，劳动强度减轻理货员从户外恶劣环境（严寒酷暑、日晒雨淋）后撤至室内理货中心远程作业，如北部湾港、连云港外理等，劳动强度大幅减轻。

消除现场安全隐患，提升作业安全性智能理货系统减少了码头“人机物混合”作业场景，避免了现场人员核对箱号、记录残损等环节的安全风险，如北部湾港、日照港滚装船理货等均实现了作业安全提升。对港口整体运营的积极影响

显著提升作业效率AI智能理货系统大幅缩短理货时间，如广西北部湾港单箱理货时间从1-2分钟缩短至20多秒，大连港单箱理货时间从1分钟缩减至5秒以内，理货效率提升3倍以上。

有效降低运营成本减少人工需求，如大连港理货人员减少25%；降低设备维护成本，连云港外理通过改进识别工艺，节省了维护费用及频次，同时优化资源配置，提升作业资源利用率。

全面提高服务质量理货准确率大幅提升，如广西北部湾港、大连港、日照港等港口的AI智能理货系统识别准确率均接近或超过98%，有效遏制错装、漏卸等事故，保障货物流转速度，提升客户满意度。

有力保障作业安全实现理货员从户外到室内、从“蓝领”到“白领”的转变，避免了码头现场人机混合作业的安全风险，改善了作业环境，如广西北部湾港、连云港外理等均实现远程理货。

加速智慧港口建设推动港口数字化转型，实现与码头TOS/CTOS系统深度对接，如大连港实现内外理智能一体化，日照港构建全域智能理货体系，为港口高质量发展注入强劲动能，支撑货物吞吐量连年创新高。面临的挑战与应对策略06复杂环境下的识别挑战港口作业面临强光、逆光、雨雾等复杂环境，传统OCR识别易受干扰。解决方案：采用AI视频流动态识别技术，结合多帧融合与实时跟踪算法，如日照港外理公司系统箱号识别准确率达98.9%以上，适应恶劣天气。多货种理货的技术适配不同货种（集装箱、散杂货、活体动物等）形态差异大，理货需求各异。解决方案：针对特定场景开发专用算法，如天津外轮理货活体AI系统采用AOPA自适应目标追踪算法，实现活牛自动识别计数；连云港外理智能理货中心优化设备适配散杂货识别扩展需求。系统协同与数据互通障碍理货系统需与码头TOS/CTOS系统、海关监管系统等多平台对接，数据格式与接口标准不一。解决方案：构建统一数据中台，采用5G/光纤专网传输，如广西北部湾港智能理货系统与码头TOS系统深度对接，实现理货数据实时同步；辽港集团智能理货系统与CTOS无缝衔接，数据准确率超98%。传统作业模式转型阻力人工理货依赖经验，人员对智能化系统接受度低，操作习惯难改变。解决方案：通过“人机协同”过渡，如日照港滚装船智能理货系统实现“无感”作业，理货员从“室外蓝领”转为“室内白领”；连云港外理新中心采用“背靠背”协同办公模式，提升团队协作效率。技术应用难点与解决方案数据安全与隐私保护措施数据采集环节的合规性保障在智能理货系统数据采集过程中，严格遵循相关法律法规，明确数据采集范围与目的。例如，对于涉及船舶、货物及相关人员的信息，仅采集与理货作业直接相关的必要数据，如集装箱箱号、车号等，避免无关信息的过度收集，从源头保障数据合规。传输过程中的加密与防护采用4G/5G专网链路或光纤等安全传输方式，并对传输数据进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。如广西北部湾港智能理货系统利用加密技术确保集装箱数据从码头设备实时、安全地传回中心服务器，保障数据传输的完整性和保密性。存储环节的数据安全管理建立专门的数据存储中心，实施严格的访问权限控制和数据备份机制。对理货数据进行分类存储和加密保护，定期进行数据备份和恢复演练，防止数据丢失或泄露。例如，连云港外理智能理货新中心通过优化存储设备和管理策略，确保理货数据安全可靠存储。数据使用与共享的规范控制明确数据使用权限和范围，建立数据使用审批流程，确保数据仅在授权范围内用于理货作业及相关管理。在数据共享时，严格筛选共享对象，签订数据共享协议，明确双方权利义务和数据保密责任，如日照港外理公司在与码头中控等部门共享理货数据时，通过权限控制和协议约束保障数据安全。人员转型与技能培训体系作业模式转变：从现场到室内传统理货员需在码头现场风吹日晒雨淋，面临人机混合作业安全风险；AI智能理货系统应用后，理货员可在理货中心远程完成作业，实现由“室外”到“室内”、由“蓝领”到“白领”的转变，如广西北部湾港理货员通过远程监控完成理货。工作效率提升：从单线程到多线程传统人工理货多为“一人盯一桥”或“一人一条作业线”；引入AI技术后，理货员可同时负责多船多线理货作业，如日照港理货员实现一人多线程处理，大幅提升人效。技能需求升级：从操作到分析传统理货依赖人工记录、核对等操作技能；智能理货时代要求理货员掌握系统监控、异常处理、数据分析等技能，需具备AI识别结果复核、系统