序言
用好海運大數據，促進智能雙循環

當今世界正經歷百年未有之大變局，國際經濟循環格局發生深度調整，新冠肺炎疫情加劇逆全球化趨勢。新形勢下，黨中央提出加快構建雙循環新發展格局。而國際海運鏈系統是高效暢通雙循環的關鍵樞紐。去年新冠疫情發生后，相信大家都切身感受到了國際海運市場發生的巨大變化。我國雖然率先恢復生產并馳援全球，卻遭遇了國際海運的困境——多條航線運費已經激增300%以上。這種困境一方面固然受到了疫情帶來的國際貿易失衡以及船、港、內陸集疏運系統等各方運力受限的影響；另一方面，我認為，也暴露了目前國際海運的三個系統性問題。

一是傳統的海運市場分析手段無法認知當前高頻高幅變化的海運市場環境。疫情初期，海運各方紛紛預測“海運需求將持續下降”并撤出了大量運力。但隨著國內疫情的有效遏制，海運需求出現了超預期的恢復與增長。此時，由于貨、船、港、關等海運鏈各方缺乏高效的信息感知與流通，也就無法對海運鏈貨、船、港、箱等要素進行系統、及時的分析、判斷與協調。這就導致各方難以有效響應市場環境變化，導致海運運力出現嚴重不足。這說明彼此分裂的、近視的、局部的信息與調度手段已無法應對高頻高幅的供需變化。

二是海運系統調度彈性不足，系統協調不暢。由于海運資源分散在海運鏈各個主體，海運中間環節多、操作復雜，導致海運鏈各方至今未建立起高效的深度的資源匹配與調度手段，造成了疫情期間各主體間的協同難度，降低了海運鏈系統對環境變化的響應速度以及相關資源的利用效率。

三是由于數據孤島、地域競爭等因素，我國海運的體量優勢迄今難以有效整合成數據規模優勢。我國海運業在近幾年雖然獲得了較大的發展，但是在對數據資源的流通、匯聚與利用上依然相對落后。海外企業在海運數據分析方面雖然先進一步，如目前貿易透鏡（TradeLens）平臺已有近50%的集裝箱班輪數據接入；數字集裝箱航運協會（DCSA）已發布8項標準，但在近兩年的海運危機中依舊一籌莫展，說明中外的信息系統的技術水平均待改革與提升。

因此，在疫情常態化的背景下，國際海運的數字化發展已進入關鍵機遇期。同時，隨著中國整體海運需求上升以及數字科技的飛速發展，中國海運不僅在貿易、制造、物流等方面已是第一需求國，同時也具備運行大數據智能的算力、算法、數據與知識等技術與能力。我們應充分發揮這些優勢條件，加快構建海運數字化大數據智能協同體系，提高全球物流效率，構筑海運命運共同體。因此海運各方能夠積極攜手，共同推進海運鏈數字基礎設施建設，加快國際海運鏈數據的便捷流通與智能應用。我國正面臨引領國際海運數字化轉型進程的重要機遇期。

為此，之江實驗室在過去的兩年時間里，系統梳理了物流業與人工智能技術融合發展的過程與規律，并對物流智慧化的未來提出了頗具針對性的思考和建議。期待這些研究成果能夠為物流智慧化的研究與發展帶來一些啟發。同時我也在此建議相關政企學研各界要聯合起來，共同推進人工智能、物聯網、云計算等新一代信息技術在海運鏈各環節的深入應用：

一是加快共建共享海運大數據平臺，加強海運數據流通與匯聚。

二是協作開發貨、船、港、關等國際海運大數據智能服務算法與系統。綜合應用新一代人工智能技術，充分挖掘海運物聯網、互聯網、數據庫等多源數據價值，構建國際海運鏈大數據智能服務平臺。

三是持續加強“海陸空信”四港聯動，推進國際海運業大數據智能化轉型進程。以“四港聯動”為基礎，加快匯集、共享海、陸、空、軌等物流數據。加強與海上絲路海運龍頭企業、國際貨代企業、海運信息系統服務商在數據流通與計算上的共建共享，促進國際海運鏈的數字化、網絡化、智能化升級的新技術、新模式、新業態。

潘云鶴
中國工程院院士