港航大数据的理论与应用

徐凯

有了大数据后，各个行业都在发生变化，港航业里的变化更突出。企业和企业之间怎么互信？A公司出据的电子凭证或电子数据能不能直接对接到B系统里？这些事在运输行业里面非常重要。但是，今天都在物流对接平台签发电子单，这种方式被称为链式协同。用区块链串联托运人、货代、承运商、港口、海关，减少市场中的欺诈和错误，提高信息沟通效率，提高库存管理水平，构造新的业务模式。未来的商业社会谁掌握了数据流入口，谁就拥有未来的话语权。

我们为什么谈大数据？商业上的机会属于有“智慧”的人，人们愿意把资产交给这样的人去打理。企业是否也能具有这样的“智慧”？物联网用来解决感知问题，自动化用来解决知识应用的问题，怎么控制生产链、供应链？实际在解决信息互通、知识互通的问题。进步速度最慢的一环是思考环节，思考环节对应的就是我们的大数据。

在其他所有价值都实现的情况下，大数据的价值产生一种成熟效应，也就是我们說的木桶原理，补齐数据方面的短板，才有可能把其他领域的价值真正发挥出来。价值在哪里？价值实际上就在我们的应用场景中。

不管我们用了多高深的技术，技术本身的难度和解决方案的复杂性并不决定大数据应用场景的价值，大数据应用场景的价值与最后应用领域和这个领域带来的商业价值直接相关。

未来真正可靠的数据来自物联网和电子商务，这一部分蕴含的商业价值非常巨大。我相信没有人用数据的价值来解决宏观问题，数据的大部分价值产生在微观现场。另外，一些大数据应用场景解决异常问题，一旦遇到异常问题，我们通过数据分析，就有可能提前判断出异常情况。

随着大数据的发展，我们所有的决策频率在加快，决策的频率加快使得我们对于实时数据分析的要求增加了。同时，大数据跨界实现价值，比如，航运数据不让航运人买单，而是由做贸易的人来买单，贸易数据让做金融的人来买单。由于真正的数据来自电子商务，所以，在港航领域，现在有很多致力于把航运搬到线上去做的平台型企业，比如物润船联、亿海蓝、壹联网、乐舱网、船货网等新三板上市公司，以及运去哪、奥林科技、船老大、叁陆伍、航运城、58货运等累计融资额超过一亿元的平台型企业。

对海运的监控和载机手段极其匮乏，而且，海运业务的复杂性，涉及了从金融到法律、到船舶、到贸易、到物流、到交通的所有数据点。虽然国家相关部门开放海运数据，但对我们分析港航数据帮助不大。相关部门永远不知道卡车拉的什么货、要去哪里，海关和口岸的人也许知道这个货要去哪里，但是他不知道到底是谁在承运，港航行业数据的碎片化可能比我们分析任何一种运输方式和物流方式都要复杂。但我们认为，如果把全球经济贸易的数据串成一个珠串，港航行业这一颗是最值钱的。

有一个概念叫做四流，即物流、商流、资金流、信息流，商流、资金流随着时间的推移变成了信息流，商流、资金流、信息流都可以在在线上完成，唯有物流没法在线上完成。我们对港航行业里的很多主体和主体之间发生的数据交换问题和业务问题做了细致分析，例如，很多口岸城市都会有一个EDI中心，EDI中心和电子口岸掌握了大量的有真正商业价值的贸易数据和仓单数据，但是，EDI覆盖到的信息节点非常少。现在，国外的第四方物流信息化解决方案可以覆盖整个信息链，第四方物流信息化解决方案可以解决全世界货物生产出来以后，最后怎么到消费者手上的问题，我们认为这是国际资本现在认可的市场，这也是未来的竞争力。

当船航行在海上，我们怎么采集信息呢？我们依靠船舶自动识别系统，简称AIS。由于AIS只能传播20海里，国际主流服务商在全世界建的AIS基站超过两千个，还有一些卫星公司发射第一轨道的通信卫星去采集AIS数据。我们团队经过多年努力，研发了适合时空序列数据的分析技术，把看上去没有意义的经纬度坐标、速度等信息转换成传播航行日志，最后的目的是让人们知道船是何时到港、何时离港、靠了什么码头、装卸的是什么货物、同一航线上的同类型空载船有多少信息等，这些信息才真正具有商业价值。另外，我们用AIS数据可以分析很多大宗商品的贸易往来，包括矿石、粮食、原油、煤碳等大宗商品。对这些数据进行分析可以推测出海上石油贸易量，以及未来一段时间的变动量，很多人在期货交易时间，把数据分析结果进行变现，这也是研究这些数据的价值。

我们在交通分析方面也做了一些努力，进行小时船舶轨迹预测和区域船舶数量预警，建立四维预测模型，实现船舶航行2～6小时精确预测。同时，我们在长三角、珠三角、环渤海海域做了船舶气体污染排放分析，测算出气体污染物排放和碳排放的浓度空间分布情况。

我的介绍就到这里，希望通过在行业内不断发现应用场景，与在座的解决方案集成商有更深入的合作。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）