当数字变为“有热度”的数据

本刊记者 赵 博

在信息化和数字化的时代背景下，善用大数据的确可以事半功倍。在美国，有一家货运公司只有13名员工，但却为全球127个客户提供附加价值相对较高的服务。有趣的是，这家公司并没有自己的集装箱，而是依靠自己研发的网络和数字化算法，为全球主要班轮公司进行集装箱的动态匹配。据悉，这家公司创造出的营收率非常高，可以达到6.3美元/TEU，而传统租箱公司的收益可能只有0.4美元/TEU。

无形的价值

在中远海运科技股份有限公司副总经理林亦雯看来，可以用“无中生有”来形容大数据的价值。因为从上述案例中可以清晰看到，这家货运公司基本没有资源（集装箱和员工），但正因为“看不到”的网络和数字化算法，使其客户享受到了大数据的价值。

如众多行业一样，航运业需要一种成体系化的数字化转型。航运企业所涉航运业务，需要串联在面向各产业的全程物流服务链条上，而数字化需要将整个业务链条转型为线上服务模式，进一步地提高航运物流的运行效率，即从全局角度出发，体系化、分步骤地运用数字科技，从而实现港口、航运企业、陆运和仓储等环节的资源整合与共享，在质的方面促进港-航-物-贸一体化发展。上述案例所涉公司虽然只是航运供应链中的其中一个环节，但当无数类似节点串联后，大数据将渗进海路运输的每一个步骤。上海国际航运研究中心航运信息研究所所长徐凯表示，尽管在当前很难用过去对市场某个角色的定义去定义未来的企业，比如一家企业在数据经营方面更擅长，比如另一家企业在运力组织方面更擅长，但正因如此，角色分工会更加细腻。“未来，我认为分工会愈发明细。这是行业未来的一种生态，而且确确实实有可能出现。”

最近发生了一件事，让业界更深地审视了大数据之于航运发展的作用。总部位于希腊雅典的Signal Maritime Services Ltd.（以下简称Signal）与全球领先的油船管理公司Heidmar Inc.（以下简称Heidmar）达成一项里程碑式的合作协议。根据协议，Signal将使用其专有的技术和分析方法为Heidmar管理其旗下经营的一支油船联营池船队。Signal表示，将用其人工智能解决方案为这支联营池船队提供船舶管理服务。

规模化的船队通常由一家专业的船舶管理公司管理，为什么Heidmar会将其旗下油船联营池船队交给一家科技信息公司来进行管理和运营？“关键在于Signal对数据的分析和管理，大数据的价值不断得到航运业的肯定。”徐凯认为，很多人都感叹大数据为航运从业者提供了有价值的信息，这种价值的首要体现方式就是为企业提供决策支持。“Signal管理Heidmar旗下船队并非信息公司管理航运企业的首个案例，早在2017年，马士基油船公司就宣布与一家以色列公司进行合作，后者通过全球卫星轨迹数据为前者提供船舶轨迹的优化和支持服务。可以说，应用大数据是未来航运业的一个趋势。”

京翰信息科技（上海）有限公司大数据研究院院长王彤对徐凯的观点表示赞同：“我觉得这样的公司会越来越多，这肯定是未来的一个趋势，因为在大数据时代的背景和场景下，不去适应时代、不去改变常规思维和认知方式的话，那将被所处的行业所淘汰。”林亦雯则用一组数字说明了这个问题。最近二十年，全球500强企业中有约40%的上榜企业是新的数据公司，而他们之所以能进入全球500强，或是专注于数字化的信息公司，或是利用信息化手段再塑传统行业的公司。“大数据时代下，数据是企业的核心竞争力之一。”林亦雯说，这是任何一家公司都需要重点考虑的问题，比如像中远海运集团这样的大型航运企业，必须考虑在这个价值链条中如何提供有价值的附加服务。

须与行业深度结合

大数据并不是凭空想象出来的，它需要一个行业彻底地进行数字化改革，只有行业自身的质变，才能提升数字化水平，进而决定数字化的进行程度。在徐凯看来，业务的发展要发掘数据，而好的数据产品也要与业务进行深度结合。“对于最终的用户来讲，他们要的并不是多么广泛的数据，而是需要将这些海量的数据通过加工转换或是模型方法，变为与业务直接挂钩的有价值的东西。”徐凯用了一个比喻作为解释，“苹果长在树上，但如果没有人做物流和加工的话，好看的苹果就无法进入到城市里商店的货架上，不好看的苹果也不会变成罐头或果酱被售卖。这样的话，苹果的最终价值就无法得到体现。”在新的时代，我们的经营模式将被改变，但在航运大数据实现过程中，大数据又何尝不需要与业务进行深度融合？只有这种深度融合，最后的应用场景才会体现其价值。

然而数字化对于传统的航运业而言，或许还是一件新鲜事物，其价值也要在未来一段时间内才能得以呈现。但我们不能因此而忽视它的作用。林亦雯说，当技术驱动给我们带来非常好的体验时，我们可能突然发现这种社会效益或经济效益很难被量化，而大数据带给航运业的收益，又很可能会经过一个长周期才能得到回报。“既然是趋势，我们就应用长远的眼光看待大数据对于航运的影响。我举一个例子，一般女性在25岁的时候就被建议用眼霜，而1000多块钱一瓶的眼霜可能没几天就用完了，成本很大。但当商家提醒你‘如果不用眼霜，到了40岁，和用眼霜的女性差异会很大’之后，你就可能会感到恐慌。”大数据也是一样，也许我们在现在看不出它的很大作用，但它一定是行业发展的保障。“我们要跟上时代发展的趋势，这个趋势就是大数据在航运领域中的应用。再比如如果一家公司不利用数字化，再过十年回头看，我们会不会认为这家公司很奇怪，它居然是与时代脱节的。”

这次新冠肺炎疫情的爆发，也充分放大了航运业对大数据需求的紧迫性。网上订舱、网上卖船等已有成熟方案的新模式普及率大幅提升，而智慧港口、智能仓库（场站）、智能船舶、智能验船、远程控制、自动驾驶等需要更多数据分析的细分领域也将进一步被完善、推广。

谈到智能航运中的大数据应用，徐凯颇有见解，他说：“未来整个行业的模式应该朝着定制化方向发展，进而演变为扁平化、全程化、生态化。几年前，无人船备受关注，但业界慢慢了解到，发展无人船的前提是建造智能船。智能船本身包括很多方面，例如智能化机舱、智能化航行、船体智能化、货物监管智能化等。然而在这些智能化的核心和内在则是数据。以前，恐怕只有航行日志会发到岸上，而现在我们会采集大量与航行有关的数据，并将其传输。这些数据会发挥巨大作用。通过分析处理，可能会读取到船舶消耗什么样的物料、消耗什么样的备件、机舱里面的设备运转情况、什么样的行为将增加维护成本。总之，这些数据与航行和船舶管理之间的联系非常紧密。未来，通过对这些数据的分析可以衍生出很多东西，比如预测船舶补给。新加坡港现在就可以通过分析得出一艘即将靠泊的船舶将有怎样的需求，提前做出准备。智能维护也将与之前的预防性维护不同，而是做到有针对性的维护。如此可见，善用大数据可以更好地协调物流链上下游。马云曾说，阿里巴巴不是电子商务公司，而是一家物联网公司。仔细想想也是，现在已经很少有人介意“在哪买东西”的事情，更在意的是“通过什么平台买东西”。这说明一个切切实实的问题，即一家公司需要在行业整个价值链中扮演什么样的角色。

赋能整个产业链

大数据技术正在不断促进航运业的数字化转型，以便航运企业优化航运服务质量、提升业务效率。那么，航运大数据的应用究竟是在公共平台上推进大数据和智能化，还是航运参与主体自身推动大数据的应用发展？未来，智能航运的发展是否将大数据作为核心？对于这个问题，徐凯表示：“大数据是智能航运的核心。在过去，不管信息技术如何发展，本质上是人指挥机器在做事。而现在，我们面临的是机器指挥人，甚至是机器指挥机器，并没有人参与，而机器指挥调度唯一依据就是数据，数据应是未来智能航运发展的核心。就目前而言，智能航运的发展需要数据、技术支撑，而相关模型以及算法的构建离不开人才。随着计算机存储能力以及信息技术得到提升，增加大数据航运应用场景的需求。数据、人才、大数据技术在未来智能航运发展中不可或缺。”

在传统航运时代，我们也许并没有将更多的外部信息迅速纳入航行和物流环节，但在当下，大数据恰恰给了我们一种手段和方法，将外部信息与内部的已知信息结合、分析。在航运大数据时代，零散信息可以很完整地呈现出来，这对于行业将是根本性的改变。

就目前来看，航运大数据和有关智能航运的技术或想法已成为行业发展的重要手段，体现了航运数据的重要作用，新一轮产业变革也许就在不远处。正因如此，航运大数据的应用须进一步深化，比如建设集成电子海图、电子江图、地理信息系统为一体的“整体图”，综合船舶交通管理系统、船舶自动识别系统、海事视频监管系统、船舶远程识别与跟踪系统、北斗卫星导航系统及船舶、船员和通航环境等各类海事信息，从而实现现场情况的全天候、立体化、综合性的可视化展示。比如拓展海事共享数据库数据范围，整合基于船舶、船员、相关企业及货物等海事监管和服务对象的统一身份标识，实现对其基础信息、行为状态、历史情况等连续跟踪。在造船行业，根据大数据技术的剖析，不但能够改善造船业的造船周期，更能够掌握和预测分析航船业、零部件加工制造业等别的行业的发展趋向。预计在未来很长一段时间，大量的航运企业和造船企业将更积极地运用大数据技术，用以发掘市场机会、控制成本、规避风险。

当然，实现航运大数据的挑战和困难依旧客观地摆在面前。数据、人才以及技术依旧是智能航运的难点。智能航运的发展需要技术、制度、机制、人才等方面的共同推进，需要解决如何将传统业务和新兴科技的结合这一问题。换个角度讲，数据互联互通及开放共享是目前亟待解决的问题之一。上海亿通国际股份有限公司大数据中心主任姚伟华指出，智能航运的发展，难点是开放共享。“整个产业链要实现现代化，需要业务链的重组，而在这个过程中，数据及技术如何开放共享成为一个难点。如果各自持有自我的数据而无法形成整体，则无法实现量变到质变的转换。一切技术均离不开数据这一生产要素。总而言之，只有将大数据技术赋能整个航运产业链，才能逐步实现智能航运的愿景。