近日，浪潮交通大模型在智慧港口领域交出了一份亮眼答卷——针对某港“内部业主码头多、船舶进出频繁、调度耗时长、安全管控弱”等现实难题，该大模型产品通过构建智能体矩阵、强化多元数据融合应用，推动港口运行效率、安全水平与服务能力实现跨越式提升，为传统港口数字化转型提供了可复制的“智慧样本”。
8大智能体“精准拆弹”，破解港口运行堵点
某港作为区域航运枢纽，内部业主码头众多、作业船舶进出港频率高，长期以来面临“调度链条长、资源调配散、安全风险预判难”等挑战：船舶等待泊位时间久、装卸设备闲置与紧张并存、安全事故隐患难以实时捕捉……这些问题直接影响港口整体运行效率与服务能级。
浪潮交通大模型以“问题导向”为切入点，聚焦船舶调度、泊位计划分配、装卸设备调度、安全风险识别等核心场景，构建起8个针对性智能体，通过多元异构数据处理及分析、视频AI智能分析等技术手段，打通数据壁垒、优化决策链路，为港口运行“精准拆弹”。
数据驱动“智变”，关键指标跃升
经过一段时间的落地应用，浪潮交通大模型的赋能成效已开始凸显：
在船舶进出港调度环节，模型整合泊位状态、实时水文气象、船舶动态等多源数据，实现调度计划自动编排，服务范围覆盖港内所有7家码头企业，以及当地交通运输局、海事局、船公司、引航站及拖轮公司等单位。月均受益船舶超1000艘，船舶进出港申报全流程时长平均缩短50%以上，申请办理时限压缩至24小时以内，港口整体运行效率提升15%。
在设备与安全管控方面，模型通过优化装卸设备调度逻辑，推动机械设备利用率提升20%；依托视频AI智能分析技术强化安全风险识别能力，港口安全事故率同比下降25%。月均积累的5GB多元数据，更成为港口运营优化的“数字燃料”，支撑模型持续迭代升级。
从“效率提升”到“服务升级”，激活枢纽新价值
此次浪潮交通大模型的应用，不仅让港口“跑”得更快，更让相关主体“用”得更顺。对船公司而言，申报流程的简化与时间的压缩，直接降低了船舶滞留成本；对码头企业来说，设备利用率的提升与调度效率的优化，释放了更多作业空间；对管理部门而言，安全风险的精准预判与运行数据的实时可视，让监管与服务更趋高效。
“人工智能+港口”的深度融合，正为传统港口注入发展新质生产力的强劲动能。浪潮交通大模型在智慧港口的成功实践，不仅验证了“数据+算法+场景”协同创新的有效性，更为行业提供了可复制、可推广的数字化转型路径。未来，随着模型的持续进化与应用场景的拓展，其在智慧港口乃至整个交通领域的赋能边界将不断延伸，为构建更高效、更安全、更智能的综合交通运输体系贡献“浪潮方案”。
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