最大还要最智慧“诺丁汉算法”助力宁波舟山港

白瑞斌教授与学生合影

“不仅仅要做世界最大的港口，更要做最智慧的港口”，宁波诺丁汉大学计算机科学系系主任白瑞斌教授在谈到宁波舟山港的智能化发展时这样说。

日前，记者获悉，由白瑞斌教授领衔的团队与宁波舟山港的合作项目——“物流服务网络设计及海公铁智能集装箱运输综合调度系统”已结题，子项目“港内车辆优化调配系统”在宁波港第二集装箱码头运行近一年，岸桥单机效率平均提升2.2%，集卡作业效率提升14%，重载率提升10%。保守估算，可年节约成本1000万元。

港口智能化，从集卡优化调配开始

2018年，宁波舟山港的集装箱吞吐量超过2600万标箱，位列全球第三。每天有数十万次的集装箱卡车（简称“集卡”）进入各个码头、堆场、装卸货物。

一般来说，每辆集卡与每路桥吊绑定。集卡在桥吊与堆场龙门吊之间装卸箱时，只能实现单程重载。如果想要实现双程重载，需要人工手动干预，而且效果不理想。白瑞斌教授开发的“港内车辆优化调配系统”就打破了这种惯例，他们首先实现桥吊和车辆多路绑定，让模型和算法来寻求最佳集卡任务，再通过港口操作系统（N-TOS）将任务派发给集卡司机，从而有效实现了集卡从堆场到岸桥在时间和空间维度的集卡任务最佳匹配，达到了整环的重载行驶。

在白瑞斌看来，开发这套系统的难点在如何应对生产中的动态变化。“现实情况非常复杂，既有客观的一些变化，比如集装箱数量、气候条件等，也有一些人为的因素，如不同司机会有一些作业偏好和熟练程度，甚至有些司机会人为延误作业”。在这种情况下，团队将机器学习和运筹学方法相融合，算法在1秒内就能获得高质量的优化解。

宁波舟山港（宁波诺丁汉大学供图）

“形象的比喻是阿尔法狗学习了围棋棋谱战胜了人类，我们的系统学习了集卡运行路径的大量历史数据后，找出了优化的解决方案，并且已经可以适应各种复杂环境，”白瑞斌介绍说。

集卡资源配置为何如此重要？记者从港口管理人员处了解到，集卡资源配置是影响作业效率的一个重要环节。港区的集装箱运输基本靠得就是集卡。目前提高作业效率的一个重要手段是加大集卡的投入，以数量换效率。而白教授团队则是从“内生性”出发，优化集卡行驶路径、减少它的行驶距离和等待时间，从而有效提高作业效率。

零成本可年省千万，宁波-舟山港有了诺丁汉大脑

据了解，这种装卸作业模式能大大降低集卡汽耗，在宁波港第二集装箱码头实测结果平均每小时可节约成本280元，月可节约成本120万元左右，保守估算，可年节约成本1000万元。

“我们在没有任何硬件成本的情况下，做到这样，靠得是算法，是专业的人才。宁波-舟山港这么大的体量，用我们的技术来节能增效，哪怕让效率提升一个百分点，带来的都是以百万计的经济效益。”

目前，白瑞斌和他的团队成员正在进一步研究码头堆存预测，根据他们的观察，堆场在一些货量高峰时容易出现严重的拥堵和效率下降。他们希望运用分解和集成学习法预测码头进箱数，从而实现高峰预警并提供建议方案。

“像ios系统和安卓系统一样，港口也有一个操作系统，来支撑各个业务和设备之间的通讯和管理。而我们的集卡作业调度和在研的堆场管理是其中的两个重要功能，通过这两个功能的智能化实践，实际上不仅是节能增效，也帮助港口发现在管理上的一些问题，从而让企业管理人员增加认识，研究新的绩效管理机制。”白瑞斌说。

宁诺人工智能及港航物流学生团队

4年时间，白瑞斌已记不清团队往返港区与宁诺多少次。去年7月到9月，光系统测试就进行了11次。见证港口飞速的发展，白瑞斌对宁波舟山港也有一份深切的情结。“我们有这么长的海岸线，一系列的高端设备，但我更希望港口的软实力上形成同步发展。长远来讲，我们不仅仅要做一个最大的港口，也要做一个最智能最智慧的港口。”

据悉，团队的研究成果将扩大运用至宁波舟山港内的其它码头，目前正在进行梅山码头的实施应用。同时，团队计划在宁波诺丁汉大学搭建智能数字港口实验室，专注于未来港口技术尤其是AI的开发与运用及港口智能化领域的人才培养。

【浙江新闻+】

目前人工智能及港航物流团队有2名教授，副教授/助理教授8名，3名博士后，10名博士研究生和1名软件工程师。团队平均年龄不到30岁，项目经验却极其丰富，合作伙伴包括宁波舟山港，平安好医生，创新工场，微软亚洲研究院等。

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