港口多式联运可信数据空间将更加智能、安全、高效。进一步推动物流行业的数字化转型与智能化升级，为构建智慧港口、打造全球领先的绿色物流生态系统奠定坚实基础。
物流行业作为现代经济的重要组成部分，其运作效率与安全性直接关系到经济的健康发展。在物流的庞大网络中，港口、铁路、公路运输和船运等多个参与方共同协作，使得货物能够顺利地从一地运往另一地。然而，这一过程中涉及的业务数据共享流通场景复杂多样，对数据的实时性、安全性和合规性提出了极高的要求。特别是在港口这一物流枢纽，数据的使用与融合计算成为提升物流效率、优化资源配置的关键。
一、案例应用需求
港口作为数据的主要使用方，其业务涵盖了货物的装卸、堆存、通关等多个环节，这些环节都需要实时、准确的数据支撑。港口希望能够从铁路、公路和航运等各方实时、安全合规地获取物流数据，并将这些数据与自身数据进行融合计算，以得出更加精准的货物状态、位置以及物流轨迹等信息。这些信息需要以统一、标准的方式提供给港口的业务系统使用，从而实现对物流过程的全面监控与优化。
然而，数据的提供方，特别是以铁路为主的数据源，对数据的安全合规性有着极高的要求。他们希望能够在确保数据安全的前提下，实现数据的共享，同时最大限度地控制数据的使用方式和范围。这要求数据的共享过程必须遵循严格的合规要求，确保数据的完整性和可追溯性。
二、案例痛点分析
1、铁路运输数据安全合规要求高
铁路运输作为物流网络中的重要一环，其数据的敏感性和重要性不言而喻。然而，港口现有的数据API接口共享流通方案在数据的安全合规管控方面存在不足，无法满足铁路对数据安全的严格要求。这导致港口上行货品通过铁路进行转运的业务占比不足，限制了港口物流效率的提升。
2、大宗货物转运方式单一
大宗货物通过航运到达港口后，由于数据共享和流通的限制，往往只能选择公路运输进行转运。这不仅增加了运输成本，还可能导致运输效率的降低。如果能够实现铁路、公路和航运之间的无缝衔接，将大大提高大宗货物的运输效率，降低运输成本。
3、货物信息不透明
港口在物流过程中扮演着重要的角色，但往往不掌握货物的品类信息。这导致各货运代理企业、货主等客户无法实时获得货物的状态信息，也无法及时准确地享受政策优惠。这不仅影响了客户的满意度，还可能导致港口在物流市场中的竞争力下降。
4、货物流量流向预测不准确
港口作为物流枢纽，需要精准预测货物流量和流向，以优化资源配置和运输计划。然而，由于数据共享和流通的限制，港口往往无法获取足够的数据支持其进行准确的预测。这已成为影响港口竞争的关键因素之一。
三、解决方案-可信数据空间模式
为了解决上述痛点，本案例采用了一种去中心化、可知、可控、可追溯的新型可信数据空间模式。通过数据共享交换、可信多方计算等技术手段，实现了港口、铁路、公路和航运之间的数据共享与融合计算。
1、四方数据整合
为了实现数据的共享与融合计算，首先需要整合港口集团数据、铁路数据（包括运单、箱车、到发、在途、计划等信息）、公路数据（包括运单、承运商、车辆、线路、运力等信息）和航运数据（包括船期、船舶预报、舱单等信息）。这些数据通过安全通道传输到港口，与港口的堆存、作业、闸口、通关等数据进行连接计算。
2、数据处理与输出
在内存中，对整合后的数据进行加工处理，生成与货物装车、预确报、实时位置、物流轨迹、流量流向等相关的明文结果或加密脱敏数据。这些数据可以供港口的业务系统调用，以实现对物流过程的全面监控与优化。
3、可信数据空间分发及控制平台
为了实现对数据的可信分发与控制，建立了铁路、运输公司、船公司、港口四方可信数据空间分发及控制平台。各节点分别部署，集成加密脱敏模块组件，确保数据在传输过程中的安全性和合规性。
4、全链路数据控制及追溯
为了实现数据的全链路控制及追溯，本案例采用了事前、事中、事后的管理方式。事前，签订合同并约定相关控制策略，如铁路方要求的数据使用控制策略等。事中，机器自动解析策略，并在发现双方约定策略不满足情况时自动中断流通会话。事后，通过审计日志进行追溯，确保数据的完整性和可追溯性。
四、案例实施流程
方案模式及流程
1、数据收集与整合：各方数据通过安全通道传输到港口的数据中心，与港口的自有数据进行整合。
2、数据加工处理：在内存中，对整合后的数据进行加工处理，生成所需的明文结果或加密脱敏数据。
3、数据分发与控制：根据合同约定的控制策略，将处理后的数据分发到各相关业务系统，并实现对数据使用过程的控制。
4、数据审计与追溯：通过审计日志记录数据的流转过程和使用情况，实现对数据的全链路追溯。
五、可信应用成效
采用上述解决方案后，本案例取得了显著的成效：
提升港口装卸作业效率：港口能够实时获取域外数据，为装卸堆场管理堆存、作业、闸口、通关等业务提供了有力的数据支撑。这不仅提高了港口装卸作业的自动化程度，还降低了人力成本和时间成本，提升了港口的整体运营效率。
优化多联运力管理：在安全沙盒内实现了域内+域外多方数据的连接计算，为港口多联运力管理提供了精准的数据支持。通过优化铁路运输业务的比重，降低了运输成本，提高了港口在物流市场中的竞争力。
实现运输网络结构优化：通过集成各类机器学习框架实现多方学习，联合各方数据进行货物流量、流向分析。这不仅帮助港口实现了运输网络结构的整体优化，还辅助优化了运价机制，提高了港口的盈利能力。
提升客户满意度：随着数据共享和流通的改善，港口能够为客户提供更加准确、及时的货物状态信息。同时，客户也能够及时准确地享受政策优惠，提高了客户的满意度和忠诚度。
六、结语
港口多式联运可信数据空间的建设，在当前技术的飞速迭代、政策的有力推动以及市场应用需求的多元化背景下，不仅有效解决了物流行业中数据共享与流通的瓶颈问题，还为港口的运营优化、成本精细化控制以及客户满意度的全面提升，提供了前所未有的有力支持。
随着技术的持续进步，如国产自主可信计算技术在数据溯源、防篡改方面的应用深化，以及与人工智能在预测分析、智能调度上的广泛融入，港口多式联运可信数据空间将更加智能、安全、高效。进一步推动物流行业的数字化转型与智能化升级，为构建智慧港口、打造全球领先的绿色物流生态系统奠定坚实基础。
