信息技术赋能新质生产力发展

—以上海安维尔信息科技股份有限公司为例

自2017年AI元年以来，人工智能（AI）已然成为推动各领域进步的关键驱动力。2023年大型人工智能模型因其卓越的性能而备受瞩目。虽然AI大模型在自然语言处理、知识整合、研究推进方面有着得天独厚的优势，然而，将这些高级别的AI技术应用于实际业务场景中并非易事。对于很多行业而言，如何将AI技术与现有业务流程无缝集成，实现真正的智能化升级，赋能新质生产力也是一个技术性和管理性并存的挑战。

上海安维尔信息科技股份有限公司（以下简称“安维尔”）成立于2008年，是国内最早从事视频AI产业化落地的企业之一。核心团队源自美国科研及创新型企业，有超过20年的视频分析技术研究、产业化落地经验。安维尔为企业提供“智能感知”服务，基于视频AI等传感器技术，解决生产流程智能化、安全生产、安防、管理处置等方面痛点，始终致力于行业用户实现“数字化、无人化、智能化”改造升级。

安维尔经过十余年时间研发及上百个项目锤炼，在所有智能物联网应用中提炼出了“Aware智能感知平台”，可通过用户现有硬件及传感器，实现自动识别，多传感器融合、触发联动等模式进行抽象、标准化，从而快速搭建物联网感知平台的业务支撑层，并且可以低成本的解决方案响应多样化、定制化需求以及海量数据的有效呈现与交互等问题。并且，在该平台上可以通过敏捷开发，甚至无代码鼠标拖拽，快速形成定制化、稳定可靠、完整的AI解决方案。

以港口为例，过去几年，在抗疫的背景下，智能感知与港口建设的结合前所未有的紧密。从设计、实施到落地，智能感知在港口建设中扮演了关键角色， 促使港口生产安全平稳，运转畅通有序，智能感知作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，验证了对港口建设的真正价值。目前高效统筹港口绿色智慧建设、保通保畅和安全生产，进一步发挥港口企业集团的示范带动作用成重点，通过与传统产业的深度融合，助力港口经济向数字化智能化转型，催生新的业态，实现新的蜕变、新的发展。

港口的建设在规划过程中包含了众多的智能化系统服务于港口的各项业务内容。在港口建成之后，随着运营时间的增加，原有的智能化系统逐渐无法满足日益增加的港口业务需求，被逐渐进行淘汰或升级改造。特别是随着新基建的提出，港口作为响应新基建号召的积极单位，在5G、人工智能等方面开展了众多的建设。但随着越来越多的智能化系统的建设，“数据孤岛”与“数据烟囱”的问题也越发凸显出来。其典型表现诸如：已经安装部署的系统，前端设备、传感器种类多、数量大，数据来源和类型复杂多样，各种不同的数据各自在不同地点存储和维护，传感器数据互相独立，各个系统之间互不联通。当需要进行跨业务的数据合作时，不同的部门都有自己不同的数据规范和方法，对不同数据的理解也千差万别，沟通成本很高，导致用户全方位获取港口码头数据难度大，无法及时全面、真实掌握现场状态，也难以形成完整功能链条，彻底解决实际生产中的问题存在困难。

经年累月的智能化系统建设以及随着港口业务发展所不断增加的各类设备设施，港口的管理者无时无刻不在面对大量的信息。并且这些信息大多还被“分散隐藏”在各类系统的报表、首页、看板等模块中，管理者只能通过繁杂的操作在各个系统之间不断切换，获取一片片零散的数据，再从自己的脑海中拼凑出一个全局化的信息。这种方式对于管理者的能力要求极高，管理人员所面对的压力也极大。并且由于信息源头过多、过于分散，也必然会有各种各样缺漏。由此进而引申出在面对突发事件时难以快速定位，难以快速调动周边资源辅助决策与介入解决的问题。

除此之外，不同的港口环境、港口企业不同的部门业务等因素造成了多样化的定制需求，通用解决方案难以适应具体的港口需求港口行业具有其他行业完全不同的场景应用与需求。市场中大部分的解决方案由于供应商的通用化产品定位等问题，在实际使用过程中已经多次被证明并不适合港口这种特殊的环境。并且，相对于“完全不能用”而言“仅有部分适用”这种状态对于港口而言更加“难受”。定制开发整改会带来大量的成本消耗，甚至在定制开发量达到一定级别后，软件架构必然需要重构。港口行业通用需求在不同港口也存在差异港口行业内部中，由于不同港口的业务形态、吞吐量等差距导致相同的需求在不同的港口当中也会存在差异。故而也对供应商提出了要求，相同的解决方案/产品需要针对不同的港口进行一定的定制化修改。厂商缺乏持续支持定制开发的能力与动力正如上面两项所述，供应商所提供的产品与解决方案通常是标准化的基础上需要针对每个港口的特色进行定制化修改。并且这一修改过程会随着时间、需求量、业务复杂度等多个维度逐渐增加。产品/解决方案由于缺乏可扩展性或自身架构设计的稳定性不足以支持后续大量的修改导致无法持续提供定制化开发能力的案例经常出现。

在这些行业痛点的需求下，安维尔“Aware智能感知平台”脱颖而出。通过多种传感器，将现场的原始信息进行分析、识别、融合，在地理信息系统（GIS）上呈现，为用户提供“可做决策”的语义信息，通过直观、快速地交互，及时有效处置；将语义信息上交给大数据分析系统，为现场提供基础服务。软件系统着眼于市场上所有视频硬件，甚至包含 GPS、PLC、声音、流量等其他传感器，也可将第三方系统数据进行接入，在地理信息系统上用地理坐标统一各种传感器信息呈现，进行融合。后台对多传感器信息以及之前独立的各系统数据进行分析、调度、融合、联动，形成完整任务链条，全面、透彻感知现场。

安维尔综合态势感知平台以“目标”作为核心对象，用三维“一张图”搭建舞台，作为目标的呈现基础，用户界面简单、直观。在图像上对现场的相机、大机等重点设备，区域等创建AR标签，并和业务系统打通，对现场业务状态实时直观呈现。通过三维数字孪生搭建全局舞台，能让客户对全局状态、业务实时作业情况有全局掌握，交互友好，操作便捷。

同时，由于生产环境、用户需求的不同，同样的问题往往需要用不同的解决方法，传统的一个算法解决一个问题的思路过于简单，忽视了现实中经常需要多个算法进行组合，通过平台的支撑，才能形成完整解决方案的需求。安维尔能够针对现场具体需求，通过无代码，可视化拖拽组合算法模块，快速形成解决方案，大大提高了用户需求响应速度，降低开发及软件维护成本。安维尔的软件框架及算法模块完全可实现复用，形成了任务（算法模块）—业务（功能）—策略（现场整体）的软件架构。用户对算法、功能、策略的输入输出，触发条件，特性进行配置调整。

集装箱港口智能感知平台以引领智慧港口创新可持续发展、打造智慧港口发展蓝图为发展方向，建设安全、绿色、智能港口，打造统一、标准、开放的全局感知平台，实现降本增效的目标。秉承基于GIS多传感器融合平台、交互直观、便捷、快速响应新业务需求、开放可拓展性的设计理念，致力于解决港口生产运营、安全管控等方面业务需求，实现在集装箱码头的智慧化建设。

最后，纵观整个AI赋能行业商业落地的现状，能快速、低成本、跨行业的产品化落地也成为了很多AI公司发展的瓶颈。对此，安维尔董事长范柘博士有自己的观点：“AI行业针对各种识别任务生成定制化的神经网络模型已经流程化，甚至行业数据也已不再成为行业壁垒。AI应用落地的最大瓶颈是完整解决方案的快速落地能力、是如何能够快速解决各个行业需求碎片化，定制化问题。”

2023年，安维尔将整个“Aware智能感知平台”定义为“SiteOS”，即将不同行业的企业现场的业务特性统一为多传感器融合、联动，呈现问题。安维尔率先实现了基于一套框架解决多行业多场景AI落地这个困扰人工智能行业的老大难问题，通过十余年上百个场景的打磨，产品的完整性、灵活性、稳定性在市场上形成鲜明的特色，实现了由项目型公司向产品型公司的蜕变。

目前，安维尔解决方案覆盖智慧港口、海关、工厂、园区、银行、环保、军工等行业；在港口、海关行业处于行业领先地位，在其他行业落地标志性案例，并快速成长。

综上所述，信息技术的发展为新质生产力的提升提供了强大的动力。安维尔作为AI行业应用的先行者，其实践表明，通过智能化、网络化、数据化的手段，可以有效提升行业用户的运营效率和管理水平，推动各行业的转型升级。未来，随着信息技术的不断进步，我们有理由相信，更多的传统行业将通过信息技术的赋能，实现质的飞跃，迎接新的生产力发展的浪潮。