在數字化轉型的浪潮中，航運業作為交通領域的重要分支，正經歷著前所未有的變革。這一變革的核心驅動力之一，便是大型企業集團通過成立數科公司，將行業知識與數字化技術深度融合，旨在賦能業務發展并樹立行業標桿。中遠海運集團，作為全球航運業的領軍企業，正是這一趨勢的積極推動者。
中遠海運集團的業務覆蓋了船舶設計、制造及航運服務的全生態產業鏈，擁有豐富的行業經驗和深厚的專業知識。為了將這些能力轉化為整個行業的共享資源，集團旗下的科技板塊——中遠海運科技股份有限公司（簡稱“中遠海科”），近年來在數字化技術和AI大模型應用上不斷探索，攜手阿里云共同打造出了航運業的數智底座——“船視寶”。
航運業數字化轉型的復雜性在于其數據量龐大且主體眾多。一艘大型集裝箱船可裝載數萬個貨柜，每個貨柜背后又關聯著成千上萬票貨物，整條船的數據量之巨可想而知。海運承擔了全球90%的貿易量，其數據不僅反映了全球物流供應鏈的變化，更是全球經濟發展的晴雨表。因此，構建航運數字新基建，對于優化全球供應鏈管理、助力中國企業出海具有重要意義。
中遠?？蒲邪l創新中心總經理韓懿介紹，中遠海運集團的數字化目標主要聚焦于提高航運安全性、實現低碳可持續發展以及賦能供應鏈發展。然而，在數字化之初，集團也面臨著數據匯聚、價值挖掘等挑戰。為此，中遠?？仆瞥隽恕按晫殹保ㄟ^綜合運用大數據、云計算、人工智能等技術，建立了基于全球船舶位置信息的航運數據中臺，為行業用戶提供了一系列智能、便利、敏捷且低成本的數字化服務。
“船視寶”從感知到識別、分析、應用，形成了一套完整的業務邏輯。首先，通過實時采集與融合多源異構數據，構建了時空索引和湖倉一體數據中臺。這一過程涉及船舶位置數據、港口檔案、船舶檔案等多類信息的接入與處理，以及數據質量控制和異常識別技術。其次，基于這些信息，船視寶實現了對船舶行為和態勢的智能感知與識別，為安全、效率等管理決策提供了有力支持。
在數據處理和分析階段，中遠?？埔劳邪⒗镌铺峁┑脑圃鷶祿煲婧蜁r空數據庫引擎Ganos，實現了海量數據的實時查詢加速和軌跡管理挖掘功能。這不僅解決了傳統數據庫無法支撐大數據量的問題，還為后續的智能理解和推斷提供了堅實基礎。通過深度挖掘數據中的隱藏模式和規律，船視寶開發了運營效率對比指數、空載船舶指標、船舶能耗、港口擁堵等描述性數據服務體系，為安全、運營和航運配套提供了有力賦能。
在應用集成與部署階段，船視寶通過微服務架構和前后端分離的架構風格，實現了靈活的應用開發和部署。目前，船視寶已上線16個SaaS產品、43個小程序、46個APP以及100多個場景組件和310個功能，服務了1300多家企業用戶和數萬個人用戶。這些應用涵蓋了船舶調度、搜索、管理、安全、應急、商品、指數、競爭等多個領域，為航運業提供了全方位的數字化解決方案。
隨著生成式AI的興起，航運業也迎來了智能化新時代。中遠海運與阿里云在船視寶上展開了深入的AI大模型應用探索。通過整合航運業務經驗、專業語料及信息數據，構建全面的航運知識圖譜，并與阿里云通義千問大模型關聯，中遠海運自主研發了航運領域垂直大模型Hi-Dolphin。這一大模型的加入，極大提升了船視寶的數據處理實時性和響應能力，為用戶提供了更加準確、高效的航運信息及決策支持。
如今，船視寶已成為航運業數智化的新底座，不僅服務著船視寶行業客戶的數十萬用戶，還對內支持著中遠海運集團旗下的多個二級企業。隨著中遠海科與阿里云合作的不斷深入，船視寶的應用將更加完善，為推動航運業的數字化轉型和智能化發展貢獻力量。
