AI在水运领域怎么用？交通运输部列出具体清单，部署22个重点场景

宁波舟山港“四港智运”大模型缩减50％的客户备货时间，让运输平均成本下降6.73％；中远海运面向上下游企业推出的Hi-Dolphin航运大模型，使部分复杂业务场景平均查询时间由数小时缩短至分钟级……从港口到航线，AI对水运行业的效率重塑已清晰可见。

“AI赋能千行百业”已成大势‌。

在有着大量重复性、机械性、危险性作业场景的水运领域，AI应用具备广阔前景，也诞生出不少成功实践，但一些相关单位对“AI应该在哪些场景用、该怎么用”仍缺乏清晰认识。

（图源：央视网）

如今，“干什么、怎么干”的问题得到了来自官方的解答。近日，交通运输部印发《水运领域人工智能应用场景指引》（以下简称：《指引》），提出22个有迫切需求的人工智能应用场景，涵盖安全提升（9个场景）、提质增效（10个场景）、绿色转型（3个场景）三个方面。

交通运输部水运局有关负责人指出，出台《指引》的目的，就是将交通运输部关于人工智能应用的部署要求在水运领域具体化、清单化，引导行业有序开展技术攻关、场景落地、创新应用。

记者梳理发现，《指引》在安全提升方面涉及港口安全风险智能防控、航道安全运行智能保障、航运运营风险智能防控等方面。《指引》还强调船载智能系统网络与数据安全评估，提出量化评估智能避碰、故障诊断等模型稳定性，防范恶意操控、数据窃取、输出失真等风险。

在提质增效方面，《指引》着眼自动化码头作业、港口物流智慧协同等方面，提出推动相关业务领域加快数智技术与应用场景深度融合，提升水路运输效率与服务品质。

其中，航运企业集装箱智能调配是AI应用的一个重要场景。在全球不确定性因素影响下，全球集装箱的循环闭环易受冲击，2024年红海危机期间，上海国际航运研究中心调查的集装箱运输企业中有73.16％表示存在一定程度的缺箱；2025年美国关税政策也引发全球集装箱调配的剧烈波动。“一箱难求”成为许多外贸企业的“切肤之痛”。

《指引》支持通过AI手段解决这一问题，提出整合航线、运力、港口动态及历史用箱等多源数据，建设基于强化学习与运筹优化的空箱调度智能体，开展全球用箱需求精准预测，在用箱保障、时效等因素约束下，自动生成空箱调运方案，实现海外干线、内贸航线、海外区域内端到端智能调配，提升全球集装箱资源使用效益。

在绿色转型方面，《指引》则从港口绿色智能运营、航运绿色智能管控、船舶绿色合规智能监管等方面提出了3个典型应用场景，推动相关业务领域深化绿色技术与人工智能融合应用，赋能行业绿色可持续发展。

其中，《指引》鼓励研发覆盖国内外碳排放政策的问答智能体，实现政策条款智能解读；构建航运碳排放动态核算与船舶能效指标智能评估模型，面向航运企业智能生成碳排放核算报告、履约成本测算评估及差异化减排路径方案。这些举措将对企业在国际碳核算、碳减排方面的合规管理提供帮助。

水运领域场景多元、数据丰富，AI应用前景广阔。在AI赋能下，我国水运领域正经历一场深刻的智慧化变革。交通运输部水运局有关负责人表示，后续将按照《指引》提出的重点场景，推动建成一批水运领域垂类模型和优质智能体，并根据行业需求及技术发展情况，动态更新指引内容，形成水运领域人工智能应用的鲜明导向，让人工智能更好赋能水运高质量发展。