船來船往，箱來箱走。在繁忙的天津港碼頭，每天無數大大小小的集裝箱在這里中轉。它們或從世界各地相聚，為中國廣袤的內陸帶來各種海外資源，或者從這里出發，為五大洲四大洋帶去來自中國的禮物。天津港，世界級人工深水港，中國北方第一個5億噸港口，集裝箱吞吐量超過1450萬標準箱，是世界上最繁忙的港口之一。

天津港是世界上最繁忙的港口之一

集裝箱碼頭是人類商業運作中為數不多的大型工業場景。在這里，秩序井然不僅僅是一句贊賞，更是一種需要嚴格執行的標準。“哪艘船應該停靠在哪個泊位，哪個集裝箱應該放在什么位置，碼頭內周轉時應該有哪些設備執行……這些繁雜的問題產生了體量龐大的數據，然而，工作人員是不可能把所有這些都記在腦子里。” 潘科是招商局集團港口控股有限公司創新工作小組組長，他認為，業務信息化是港口發展的必由之路。

潘科介紹，傳統信息化手段只能記錄，不能決策，碼頭的一些業務場景即使采用一些簡單的算法，也會帶來較大的計算量，所以目前較為繁忙的碼頭在中控調度上都要花費不少人力。為此，企業和天津大學、貝式計算公司展開合作，將基于神經網絡的機器學習技術應用到港口的實際工作中來。

“現在碼頭集裝箱的堆放大多數是隨機的。然而在需要調運貨物的時候，有可能先要拉出去運走的集裝箱是較早運來的，被壓在了最下面，用吊車重新碼放費時費力。不僅于此，有些貨物是海運變陸運，有些則是陸運變海運，這些非常復雜的情況交織在一起，讓這個課題在計算上面臨著較大的挑戰。”天津大學貝式計算校企聯合研究中心主任于瑞國副教授以圍棋為例，向記者說明集裝箱堆放的算法解析思路。

“圍棋棋盤是二維矩陣，19x19路，所以一共是361個交叉點，每個交叉點有三種狀態。從機器學習的角度而言，圍棋的計算最大有3361種局面，大致的體量是10170 。而我們研究的課題中，以碼頭集裝箱堆放問題舉例，可用位置是一個三維矩陣，總的可能計算量是3的上萬次方。”于瑞國介紹，目前在采用貝葉斯剪枝算法后，算法所需的計算力降到了大體可承受的范圍內，也可以為碼頭降低15%-25%的成本，提升貨運效率。

為此，三方合作建設了神經網絡專用計算集群，用來對碼頭實行調度安排及場內設備感知問題。“實際上近些年神經網絡技術開始逐步在工業化場景中普及。碼頭的無人化除了建設一個全新港口之外，出現了一種新的解法。”于瑞國說。

此外，貝式計算公司算法總監姜漢表示，使用多個機器學習模型構建的調度系統有機會成為港口的“大腦”，但除此之外的碼頭內環境、設備感知也都是人工智能技術可以發揮的空間。這給了傳統碼頭一個漸進式的升級機會，在自動化、智能化上面更進一步。”

智慧港口的打造就是要實現港口無人化，所有調貨統籌運輸全部由機器操作實現。于瑞國表示，現在已經有部分大型物流配送中心開始在特定環境下實現了小規模的全無人操作。然而如何在更大、更復雜的環境下實現物流的全無人操作還是需要未來進一步解決的問題。

“我們從傳統購物到網上購物用了約20年時間。我相信，隨著人工智能相應基礎設施的不斷提升與完善，在不久后的將來，完全無人操作的‘智慧港口’一定會實現。”于瑞國信心滿滿。