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智慧港口安全營運中的視覺系統：預測性安全遊戲規則的改變者
創建於 01.29
港口是全球貿易的命脈，處理著全球超過 80% 的貨物量。隨著這些關鍵樞紐演變成智慧生態系統，安全營運面臨著前所未有的複雜性——從未經授權的存取和貨物篡改，到自動化設備與人員之間的碰撞風險。依賴人工巡邏和基本視訊監控的傳統安全措施，已無法跟上 21 世紀港口營運動態威脅的步伐。先進的視覺系統應運而生：它們不再僅僅是靜態的錄影工具，而是重新定義智慧港口安全的智慧化、預測性解決方案。本文將探討現代視覺技術正在轉變安全協定、驅動其有效性的創新整合，以及展示其影響力的實際部署。
超越監控：預測性安全的新範式轉變
數十年來，港口安全視覺系統僅有一個目的：擷取影像以供事後審查。這種被動的方法讓港口容易受到新興威脅的侵害，因為人工監控者難以即時處理來自數百台攝影機的影像。如今，由人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和 5G 連線驅動的智慧港口視覺系統已扭轉了這種局面。它們現在作為主動的安全夥伴運作，能夠在事件發生前識別風險、自動化威脅回應，並與其他港口系統無縫整合。
此轉變的核心在於預測性分析。透過在歷史安全數據、營運模式和危險情境上訓練演算法，視覺系統能在數毫秒內偵測到異常情況——例如未經授權人員進入限制區域貨櫃場，或起重機超出安全參數運作。這種從「事後反應」轉變為「事前預防」不僅是技術升級；更是對港口安全治理的根本性重塑。
驅動下一代視覺系統的關鍵技術整合
智慧港口的現代視覺系統並非獨立技術。其有效性源於與其他尖端工具的策略性整合，從而創建一個統一的安全生態系統。以下是當今推動創新的最具影響力的整合：
1. 人工智慧與機器學習：智慧視覺的後盾
人工智慧是預測性安全的核心，使視覺系統能夠超越簡單的動作偵測。先進的機器學習演算法，特別是深度學習模型，能夠以驚人的準確度識別特定物體、行為，甚至環境危害。例如，在繁忙的貨櫃碼頭，這些系統可以區分合法工作人員、遊蕩動物和未經授權的車輛，從而消除困擾傳統系統的誤報。
一個突出的例子是部署於中國首個國家級交通運輸領域人工智能應用試點基地——青島港的安全視覺大模型。該模型基於 137 項通用違規條款和 71 項嚴重違規標準進行訓練，涵蓋了 99 個高頻、高風險場景。透過採用「小模型快速識別 + 大模型綜合分析」的方法，它賦能了超過 500 個現場攝影機，使其能夠充當 24/7 的「智能安全官」，即時自動偵測並警示違規行為。值得注意的是，該系統採用了無程式碼的視覺化開發介面，讓第一線安全人員無需程式設計專業知識即可配置和更新偵測場景，從而普及了先進安全技術的應用。
2. 5G 私人網路：實現即時、高畫質監控
預測性視覺系統的成功取決於低延遲、高頻寬的資料傳輸—這些是 5G 私人網路擅長提供的功能。與公共 5G 網路不同，私人 5G 網路提供專用頻寬，確保即使在高密度資料的港口環境中，高畫質視訊饋送和即時分析也能無延遲地處理。
Eviden，作為 Atos 集團的一員，在其克羅埃西亞普洛切港的部署中利用了此整合。該公司的 LifeLink 5G 私人網路將智慧攝影機、熱感應器和無人機連接到港口的視覺系統，實現了即時貨物監控、未經授權存取偵測和緊急應變。5G 的低延遲確保了視覺系統的警報能即時傳達給安全人員和船上終端機——這對於防止每年處理數百萬噸貨物的港口發生事故至關重要。
3. 數位雙胞胎與RTK定位：創建全面的安全視圖
數位雙胞胎技術—物理港口操作的虛擬複製品—結合實時動態定位（RTK）技術，將視覺系統的能力提升到新的高度。通過將來自視覺系統的實時視頻流疊加到數位雙胞胎上，安全團隊獲得了港口操作的全面360度視圖，使他們能夠以厘米級的精確度追蹤資產、人員和船隻。
CyberLogitec 最近在韓國釜山新港五號碼頭的專案，便體現了這種整合。該公司的 AI 安全監控系統結合了 AI 影像分析、RTK 定位和數位分身技術，以監測移動設備與人員之間的碰撞風險。七十個移動資產配備了 RTK 設備，並在起重機上安裝了 28 個支援 AI 的 CCTV 攝影機，將即時數據匯入統一的數位分身儀表板。如果偵測到危險情況（例如卡車接近行人區），系統會自動透過車載終端機向操作員發送警報，從而預防事故發生。
真實世界的影響：全球港口的變革性部署
先進視覺系統的理論效益已在實際部署中得到驗證，這些部署增強了安全性、提高了營運效率並降低了成本。以下是兩個突出的案例研究，展示了它們的變革潛力：
案例研究 1：海南自由貿易港整合式「一站式」安全模式
海南自由貿易港於 2025 年 12 月實施全島封關，這需要一個兼顧效率與嚴格法規遵循的安檢系統。中國科技公司「同方威視」迎接挑戰，整合視覺系統與海關、海事及邊境檢查技術，打造出全球首創的「整合式查驗與安全」模式。
在海南港口網絡的關鍵樞紐洋浦港，該公司的視覺化貨物檢查系統採用雙能 X 光成像技術，能夠區分有機物、無機物和混合材料，並高精度地標記違禁品和危險品。該系統還具備自動車輛和貨櫃號碼識別功能，以及輻射偵測功能，同時符合世界衛生組織 (WHO) 和國際原子能總署 (IAEA) 設定的國際安全標準。最值得注意的是，「一機雙檢」功能讓貨物和旅客能夠一次性完成海關檢查和安全篩檢，消除了重複的等待時間，實現了「高效無縫的通關」。在海口新海港，七套此類系統處理海南省 80% 的出境貨運，每年處理約 172 萬輛卡車和 4400 萬噸貨物，證明了先進的視覺系統能夠擴展以滿足大型港口營運的需求。
案例研究 2：青島港安全視覺大模型—零程式碼可及性
作為一個正在進行數位轉型的百年老港，青島港面臨著在不影響現有營運的情況下實現安全現代化的挑戰。其解決方案是：在Dagang港部署一個安全視覺大模型，重新定義了該設施的安全管理方式。
該模型的業界首創三項創新使其脫穎而出：零程式碼配置，允許非技術人員透過圖形介面調整系統；自動更新違規情境功能，讓安全團隊能透過簡單互動新增偵測標準；以及將一般與嚴重違規案件全面整合至視覺化資料庫。自部署以來，該系統已成功處理多起典型違規事件，實現「即時偵測、記錄與告警」，並解決了手動監控中長期存在的漏檢與追蹤不易的問題。該模型現正擴展至貨櫃及散裝貨物碼頭，並計劃成為全球港口的標準化解決方案。
採用挑戰：克服智慧視覺實施的障礙
儘管有其優勢，但在智慧港口採用先進視覺系統並非沒有挑戰。港口營運商必須克服四個關鍵障礙才能成功實施：
1. 高昂的初始投資：部署支援人工智慧的視覺系統、5G網路和數位分身需要大量的初期資本。一個大型港口的全面數位轉型可能超過 1 億歐元，儘管許多營運商發現這項投資能帶來長期的效率提升和風險降低。
2. 互通性問題：港口常使用來自多個供應商的舊有系統，這使得新視覺技術難以無縫整合。標準化工作——例如遵守 ISO/IEC 27001 的網路安全標準——對於解決此挑戰至關重要。
3. 網路安全風險：隨著視覺系統的連線程度越來越高，它們也成為網路攻擊的目標，這些攻擊旨在擾亂營運或竊取敏感資料。實施強健的網路安全協定，例如端對端加密和定期弱點評估，是不可或缺的。
4. 勞動力適應：傳統港口工人可能缺乏操作和維護先進視覺系統的技能。專注於人工智慧、數據分析和數位工具的培訓計畫，對於確保成功採用是必要的。
未來趨勢：智慧港口安全中的視覺系統將走向何方？
預計全球智慧港口市場將從 2025 年到 2030 年以 25.8% 的複合年增長率增長，到 2030 年將達到 79.5 億美元，其中安全解決方案將在這一增長中發揮關鍵作用。三大趨勢將塑造港口安全視覺系統的未來：
1. 邊緣運算整合：在邊緣處理視訊資料—更靠近攝影機本身—將進一步降低延遲，實現更快速的即時分析。這對於在雲端連接有限的偏遠地區營運的港口至關重要。
2. 綠色科技採用：隨著港口努力減少碳排放，視覺系統將越來越多地使用節能硬體和針對低功耗優化的人工智慧演算法。
3. 標準化與合作：行業範圍內的視覺系統整合和數據共享標準將會出現，使港口能夠在威脅情報和最佳實踐上進行合作。這對於全球供應鏈尤其重要，因為安全威脅往往跨越國界。
結論：視覺系統作為智慧港口安全的基石
智慧港口安全操作中的視覺系統已從被動監控工具演變為主動的預測夥伴，保護人員、資產和全球貿易。通過整合人工智慧、5G、數位雙胞胎和RTK技術，這些系統不僅增強了安全性，還提高了運營效率，這在當今快速變化的海事行業中是一個關鍵優勢。
在海南、釜山、青岛和普洛切的实际部署表明，先进视觉系统的优势——减少事故、无缝合规和可扩展的安全——远远超过了实施挑战。随着智慧港口市场的持续增长，视觉系统将继续处于安全创新的前沿，使港口能够满足全球化、数字经济的需求。
對於尋求現代化安全營運的港口營運商而言，訊息很明確：投資先進視覺系統不僅僅是一項安全措施，更是對其業務未來的一項策略性投資。
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