青企故事薈 | 星港大模型：打造最懂港口的「大腦」

10月20-22日上海黃浦江畔，2026可持續全球領導者大會再度來襲。諾獎、圖靈獎得主現場講述科技未來與趨勢，更有「解救」焦慮、內卷時代的網紅教授——麥克法蘭與項飆現場對話！ 名額有限，手慢無。讓我們共赴可持續之約！ 【點擊報名】

星港大模型：打造最懂港口的「大腦」

擁有350億參數，全面賦能安全、生產、港航服務等領域

經營者説

山東港口青島港一級專家常建：

為產業鏈供應鏈提供山港AI支撐

星港大模型是國內首個港口行業大模型，融合了港口千億級的數據與業務規則，具有百億級參數和衍生的多項智能體應用。我們將星港大模型和雲港通平臺深度融合，面向沿黃流域2.7萬家供應鏈上下游企業和57萬個人用户提供智行問價、智能追蹤、通關寶典等多個智能體服務。

在垂域模型的訓練上，山東港口一方面按照國家要求，匯聚行業通識與港口專識，加快基地建設，當好行業專家，為行業人工智能發展挺膺擔當；另一方面，聚焦山東省及沿黃流域千行百業，基於人工智能應用，提升行業效率，為產業鏈供應鏈穩定發展提供山港AI支撐。

當人工智能落地一座晝夜不息的港口，會扮演什麼角色？

它既是一名計劃員，在船期、潮汐、泊位、設備、堆場和貨種之間自動測算、智能推優；也是一名安全員，替代人工巡查133種違章行為，實現秒級識別、即時整改；還是一名24小時在線的客服，問價、代理、訂艙、報關等專業問題無所不通……

在山東港口青島港，全國首個港口行業人工智能大模型——星港大模型就像一個「中央大腦」，將分佈在碼頭、堆場、監控、口岸服務各個場景中的智能體連接在一起。

星港大模型由青島港主導研發，擁有350億參數，全面賦能安全、生產、港航服務等領域，具備自然語言、視覺識別、多模態核心能力，被交通運輸部納入全國交通運輸大模型垂域模型。目前，星港大模型已在山東港口內部實現規模化落地，並逐步向全國及海外港口複製推廣。

最懂港口的垂域大模型

當前，全球頂尖通用大模型進入萬億參數競賽，Kimi K3模型參數量達到2.8萬億，阿里千問Qwen3.8-Max參數量亦達2.4萬億。相比之下，垂域大模型參數規模僅幾百億。由此，業內也產生了一種疑問：通用大模型能力越來越強，是否還有必要訓練垂域大模型？

答案很簡單，在港口、製造、醫療等垂直領域，用户關心的不是多少萬億參數，而是能不能解決實際問題。

港口行業是最典型的例子。全國已建成60座自動化碼頭，解決了橋吊、AGV等設備的智能化作業問題，但核心生產決策仍依賴人工。作為下一代智慧港口的核心基礎設施，垂域大模型要接管的正是調度、安全這些「腦力環節」。

這些環節恰恰也是通用大模型的短板。比如聽不懂行話，港口術語、作業流程在通用語料中覆蓋極少，通用大模型的回答往往停留在常識層面，沒法直接用於業務。再比如看不懂規則，港口作業受國標、行業規範、企業操作規程多重約束，現場條件又極其複雜，泊位水深、船舶吃水、潮汐、岸橋配置、集卡運力等交織在一起，通用大模型給出的方案常常「好看但不能落地」。更重要的是安全上不敢賭，港口容錯空間極低，通用大模型一旦產生幻覺，錯誤調度指令就可能帶來安全生產風險。

既然通用大模型不好用，那麼垂域大模型好用靠什麼？靠的不是參數規模，而是行業數據的質量與場景適配的深度。

星港大模型就是按照這個邏輯研發的。青島港是世界第四大港、中國第二大外貿口岸、沿黃流域最大的出海口，具有集裝箱、原油、鐵礦石等齊全貨種，以及裝卸、運輸、倉儲、報關等多元場景，積累起豐富的行業數據和企業內部數據。這些數據經清洗、脱敏、結構化治理，構建涵蓋船舶、泊位、設備、人員、安全規則的港口知識圖譜，讓大模型學會港口的運行邏輯。大模型在推理時實時調用港口知識庫與知識圖譜，強制決策參考行業規則與真實數據，減少幻覺。

「星港大模型與雲港通平臺深度對接，基於碼頭5年以上真實歷史作業數據訓練，打造多個場景智能體。」山東港口青島港一級專家常建介紹。

接入更多港口場景

場景開放得越多，大模型就越懂港口。

自去年10月31日發佈星港大模型以來，青島港在近一年時間內，圍繞港口安全、生產、港航服務等領域，開放80個應用場景，研發全要素調度等36個智能體，打造2箇中試驗證平臺。

生產調度場景是星港大模型啃下的一塊「硬骨頭」。在青島港干散貨碼頭，一份排泊計劃要考慮超過180條業務規則、132個影響要素。在過去，這是一件高度依賴老師傅經驗的工作，哪個泊位能靠、哪臺設備先上、堆場怎麼倒、潮汐趕不趕得上，全在腦子里盤。而且培養一名成熟的計劃員，周期超過5年。

針對干散貨碼頭600余條工藝流程交叉耦合、傳統TOS系統無法適配非標準化作業場景的痛點，青島港構建了泊位、設備、堆場三大智能體協同體系，將複雜工藝拆解為12個數字計劃模塊，統籌船期、潮汐、泊位、設備、堆場、貨種、生產計劃七大維度，自動生成最優作業計劃。

成效很明顯——泊位計劃編制從過去的3至4個小時，壓縮到1至3分鍾；突發變更可以全局重算，不用再人工一條條改；泊位調度方案准確率穩定在90%以上；碼頭通過能力提升10%，堆場搬倒率下降5%，綜合能耗成本下降8%。

更值得一提的是，這套智能化升級不是推倒重來，而是人工智能適應一個30多年老碼頭的迭代，對於大量現有港口來説，借鑑意義更強。該項目拿下了中國港口協會首個干散貨領域特等獎。

再看港航服務，這是星港大模型的另一個主戰場。針對傳統港航口岸客户服務效率低、協同響應慢的痛點，青島港構建了智行問價、智途領航、船東管家、口岸寶典、智能通關、智能跟蹤六大智能問答應用場景，為船代、貨代、司機等口岸客户提供在線服務。

「一個集裝箱出口，要經過拖車、堆場、代理、訂艙、報關、查檢、集港等十余個環節的詢問詢價，用户需要反覆打電話、查網站，平均耗時高達2小時。現在，通過智行問價，用户只需要告訴大模型出發地、目的地，十幾秒就能輸出一份完整的運輸方案。」常建介紹。

從生產調度到口岸服務，從安全管控到客户問答，星港大模型正接入更多的場景。場景越用越多，大模型也越用越聰明。（青島日報/觀海新聞記者  周曉峰）