中远海运科技韩懿：未来大模型要成为真正的骨干和专家丨数字价值年会

（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2024ITValueSummit数字价值年会在三亚举行。此次峰会主题为“ReadyForAI”，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（EUETS）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，中远海运科技韩懿：未来大模型要成为真正的骨干和专家丨数字价值年会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。