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新聞大圖

海運大數據的挑戰

2019-12-01    1282

      行業(yè)基礎數據庫構建:曾設想在戰略準備階段能夠形成完善的行業(yè)基礎數據庫,在2007年戰略準備階段評價(jià)中“該 目標是必要的,但作為戰略準備階段的目標是過(guò)于超前或太高了。

      至今 這項工作尚未完成,對于海運運力、碼頭能力、運量需求、完成運量及其 細化結構等基礎數據,均缺乏細化統計數據。及其專(zhuān)業(yè) 化船隊的艘數、噸位、船齡等;在碼頭能力上,存在現行設計能力與實(shí)際 能力的差距,難以支撐實(shí)際供需關(guān)系的分析和碼頭建設前期能力適應性 分析;在運量統計上,缺乏細化分貨類(lèi)運量、周轉量,進(jìn)出口物資的海運 權益(FOB、CIF),也缺乏對海運進(jìn)出口物資中方承運量的數據,等等。

       數據共享機制。對信息保護和網(wǎng)絡(luò )安全提出了較高要求。另一方面也導致由于少量 數據使得大量數據難以實(shí)現共享;由于缺乏交換、共享機制,難以對數據 進(jìn)行高質(zhì)量開(kāi)發(fā)、整合與加工,這是行業(yè)數據分析的反饋所必需的。同 時(shí),我國在海運領(lǐng)域尚沒(méi)有形成有影響力的行業(yè)性大數據平臺企業(yè)。 智能海運與大數據挖掘。AlphaGo所具有的戰勝頂級職業(yè)圍棋高手的智慧,來(lái)自于 大量職業(yè)高手對弈的海量數據。

      海運海量數據的累計以及挖掘,使海運 有了自己的“生命力”,它將依據強大的記憶力、超級計算能力,通過(guò)自我 學(xué)習和大量數字試錯,形成知識邏輯,并在實(shí)踐中自動(dòng)進(jìn)行試驗,提煉的 有效知識對人類(lèi)賦予機器的知識邏輯進(jìn)行升級,并將有效的知識傳達給 海運利益相關(guān)者,推動(dòng)全程供應鏈提供商完善運營(yíng)組織,推動(dòng)政府管理 機構完善技術(shù)標準、安全監管和環(huán)境保護成效。同時(shí),根據外界環(huán)境的 變化自我選擇發(fā)展的路徑進(jìn)行自我調整,鑒于這個(gè)階段所提及的推動(dòng)海運服務(wù)創(chuàng )新跨上新臺階,也可為跨界顛覆海運 提供可能。

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