2026年3月，国家“十五五”规划纲要提出全面实施“人工智能+”行动，深化人工智能赋能安全治理，提升感知预警、指挥决策、精准管理和即时响应能力。2026年7月，《综合运输服务发展“十五五”规划》提出，加快完善全链条、一体化、韧性强的交通物流服务系统，推动交通物流降本提质增效。今年以来，霍尔木兹海峡航运受阻表明，地缘政治冲突会造成航运中断，导致大量船舶在港口和周边锚地集中滞留，给泊位安排、装卸组织、集疏运衔接和应急调度带来压力。港口连接海运通道与陆向物流网络，是港航供应链稳定运行的关键节点。提升港口对突发拥堵的感知、调度和恢复能力，是增强港航供应链韧性的重要抓手。为此，推动人工智能+智慧港口建设，要以技术创新带动业务流程和管理机制变革，全面提升港口生产运营管理和对外服务智慧化水平，推动港口提质增效与供应链韧性提升协同并进。

　　把握人工智能支持港口运营的内在逻辑

　　理解人工智能赋能港口运营的深层内涵，关键在于推动港口运营由自动化向智能化升级。自动化解决的是流程执行问题，通过预设程序替代人工操作，实现标准化场景下的作业效率提升；智能化则着眼于决策方式变革，使系统能够动态感知、预测分析、实时优化和自主协同。其核心不是简单的“机器换人”，而是从“四肢替代”迈向“大脑增强”，推动港口由被动响应需求转向主动预判和科学决策。

　　在基础运营方面，传统港口从泊位分配、堆场规划到集疏运调度，高度依赖管理者的经验判断，决策质量受制于个体能力的上限。人工智能把决策范式转变为“数据+模型驱动”：数据成为新的生产要素，算法成为新的决策工具，组织则决定数据和算法能否转化为现实生产力。以山东港口集团日照港全自动化集装箱码头为例，其自主研发的智能管控系统将生产运营纳入统一调度，单机平均作业效率提升50%，船舶在港停时压缩了3.5%。这表明，人工智能赋能港口运营的实质不只是设备自动化，更是生产要素、决策机制和组织能力的协同重构。

　　在风险防控方面，传统港口多采取反应式管理，往往在设备故障、港区拥堵或突发天气发生后处置。人工智能等技术的融合应用能够对基础设施、港区环境和运行状态动态监测，进行智能研判及运营监管与风险防控，提升应急处置和调度指挥智慧化水平，推动风险治理关口前移。从供应链韧性看，人工智能的价值贡献并不止于港口运行效率提升。系统通过实时感知和动态调整，可以加快冲击后的运营恢复；通过优化运输路径和资源配置，可以增强供应链的替代和重组能力；通过持续学习和迭代优化，可以提升港口对复杂环境变化的适应能力，从而为应对地缘冲突、极端天气和供应链中断等风险提供有力支撑。

　　补齐智慧港口提质增效的管理短板

　　当前港口已经积累了较丰富的智慧化硬件和业务数据，但“重建设、轻运营”“重系统、轻治理”问题仍较突出。随着吞吐量增长和智能设备增多，智慧港口提质增效还需同步补齐数据治理、人才支撑和组织协同短板。

　　一方面，数据存在“汇而不通、用而不深”问题。生产调度、安全环保、集疏运、设备运行等数据分散在不同业务领域，跨部门共享不足。部分数据仍停留在报表汇总和基础统计，缺少关联分析、趋势预判和风险研判，尚未有效转化为资源调配、隐患治理和经营决策的依据。数据量增长，决策质量却未必同步提高。

　　另一方面，业务与信息化人才存在“两不懂”现象。熟悉港口生产的人员往往不懂信息化技术，难以把现场问题准确转化为数据需求和技术方案；掌握信息化技术的人员又可能不熟悉港口作业流程，设计功能与一线需求存在偏差。业务知识与技术知识相互割裂，使需求识别、系统建设和应用推广之间出现断点，制约了人工智能技术与港口运营的深度融合。

　　这些短板说明，智慧港口建设不能停留在设备改造和系统上线层面，而要转向运营能力建设。若数据治理、人才培养和组织协同不到位，单点智能越多，系统协调成本反而可能越高。只有推动技术、业务与组织相互适配，才能将技术能力转化为运营成效。

　　强化港链协同提升供应链韧性的枢纽作用

　　人工智能赋能港口运营，应坚持以场景应用为牵引，强化港口建设、生产、运营、管理、服务全流程协同。打通跨部门、跨系统的数据链路，围绕泊位计划、堆场配置、装卸组织和风险预警完善决策支持。运用数字孪生模拟不同工况，预测风险、预判瓶颈、比较方案，再将优化策略反馈到物理港口，形成工作闭环。山东港口集团日照港通过数字孪生模拟优化码头布局、设备配置和作业流程，使堆场翻倒率下降11.3%，泊位利用率提升7%。

　　智慧港口建设要面向全程物流链，推动建设“一站式”智慧物流协同平台，强化与航运、铁路、公路、船代、货代等主体的数据互联共享，加强与海关等部门的信息互换和监管互动。港口可将作业进程、拥堵状态、预期延误等数据实时共享给上下游主体，使其及时调整库存和运输计划，把港口服务的确定性转化为供应链运行的可预测性，减少信息延迟、等待成本和缓冲冗余。

　　在港口与腹地衔接方面，应推动人工智能与枢纽规划、建设和运行管理深度融合，加强智慧供应链管理和智慧物流大数据应用，支撑枢纽集群高效协同运行，提升集疏港和联程联运智能化水平。当局部拥堵或运输通道受阻时，系统可快速评估影响、比较替代路径、推动资源重新配置。港口由此从孤立的“效率节点”走向互联的“协同中枢”，带动供应链提升吸收冲击和快速重组的能力。

　　健全人工智能赋能智慧港口的保障机制

　　构建水运数据资源体系是首要保障。人工智能效能的发挥以高质量、多维度的数据为基础，但当前，码头、船代、货代、海关等主体之间仍存在数据壁垒和标准差异。应在明确数据权属、用途边界和安全责任的前提下，健全港口和上下游信息资源共享机制，完善共享规则、接口标准和激励机制，培育形成统一的数据标准体系，使数据要素在更广范围内安全有序流动。

　　强化人才和组织协同是深层保障。港口企业不仅要建设技术系统，还要同步调整组织架构、管理流程和岗位技能。可结合实际设置统筹数智运营的专门职能，建立跨部门协调机制，融合技术与业务，把模型建议转化为流程和制度。同时培养既懂港口作业又懂数据技术的复合型人才，提升一线人员运用数据和智能工具解决实际问题的能力。

　　加强政策保障是释放人工智能红利的重要杠杆。针对海关监管、数据跨境流动、自动驾驶集卡上路、无人机巡检等新场景，应推动上下联动、政企协同，在守住安全底线的同时，为技术测试、场景验证和模式创新提供必要空间，促进技术逻辑、运营逻辑与制度逻辑相适配。

　　人工智能赋能港口，既要着眼于提升港口自身运营效率，也要发挥港口连接海运通道与陆向物流网络的枢纽作用。通过推动数据、算法与港口生产运营深度融合，并进一步强化港口与航运、铁路、公路等上下游主体协同，可以将港口智能化形成的效率优势转化为供应链协同优势和韧性优势，更好提升交通物流体系应对外部冲击和保障稳定运行的能力，为保障产业链供应链安全稳定、推进交通强国建设提供有力支撑。

　　（作者李健系北京工业大学区块链研究中心主任、经济与管理学院教授；孙雅南系北京工业大学经济与管理学院博士研究生；卢全莹系北京工业大学经济与管理学院教授）