——华东师范大学数学与工程应用教育部重点实验室与国家人工智能应用中试基地（交通领域港口作业和管理方向）联合发布
2026年9月5日，在青岛举办的“筹智论・谈”——港口调度规划与应用专题研讨会上，华东师范大学数学与工程应用教育部重点实验室与青岛港国家人工智能应用中试基地联合发布港口堆场调度优化平台。这是业内首个聚焦集装箱港口堆场复杂规划调度的大模型驱动平台，标志着港口堆场计划与轨道吊调度正式从经验驱动迈向数据驱动、模型辅助、人机协同的新阶段。
港口是基础性、枢纽性设施，是畅通国民经济循环的重要支撑，也是人工智能深度应用的国家级试验场。2025年8月，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，部署布局建设一批国家人工智能应用中试基地，推动人工智能与实体经济深度融合；同年9月，全国首批、港口行业唯一的交通领域国家人工智能应用中试基地落地青岛港；2026年3月，交通运输部批复山东省组织"推动人工智能等前沿技术在港口领域示范应用"交通强国建设试点。在此背景下，面向港口核心生产环节的智能化升级正迎来前所未有的战略机遇。
一、聚焦核心痛点：堆场是港口作业效率的关键瓶颈
集装箱堆场是连接海侧装卸与陆侧集疏运的枢纽节点，也是制约码头整体作业效率的关键瓶颈。堆场空间有限、箱量密集、翻箱频繁、轨道吊资源紧张，使得堆场计划与轨道吊调度成为港口运营中最复杂、最动态、最考验专家经验的环节。传统模式下，计划人员需要在TOS、船期系统、设备系统、堆场系统、报表系统之间反复切换查询，人工汇总、人工判断、人工出方案，普遍存在信息掌握不及时、方案推演不充分、专家经验难沉淀、跨部门协同响应慢等突出短板。在同一箱区多台轨道吊协同作业的场景下，作业密度高、耦合关系强、防碰撞约束复杂，人工难以在有限时间内给出全局最优的箱位规划与设备调度方案。
与此同时，业界对人工智能在港口领域的探索大多停留在问答、检索、报表等浅层应用，尚未触及复杂调度问题的建模、求解、仿真与持续优化这一核心痛点。港口堆场调度优化平台的发布，正是对这一行业症结的直接回应。
二、平台定位：构建于现有系统之上的"智能大脑与协同中枢"
平台坚持"平台+场景"模式，总体目标是将堆场计划与轨道吊调度从经验驱动升级为数据驱动、模型辅助、人机协同。平台不替代TOS、堆场管理系统与设备控制系统，而是构建于其上的"智能大脑与协同中枢"，最终决策由业务人员把关，实现系统辅助、人工把关、人机协同。
平台架构包含三个层次：智能交互层理解计划人员自然语言需求，对接现有业务系统，整合船、岸、场、闸多源数据；智能建模与求解层针对堆场箱位分配、翻箱优化、轨道吊调度等问题，自动完成数学建模、算法设计、代码生成与仿真评测；智能演化层通过沙盒评测与自演化机制，让调度方法在使用中持续迭代优化，越用越贴合本码头实际工况。
港口堆场调度优化平台首页
三、五大核心能力：从"懂语言"到"会建模、能求解、可优化、自演化"
区别于传统问答型人工智能助手，平台聚焦集装箱港口堆场优化的全流程闭环，具备五大核心能力：
能力一：堆场与轨道吊调度场景自动生成与仿真。基于自然语言或参数化输入，自动构建船舶到港、进出口箱流、堆场箱位分布、轨道吊任务序列、集卡/外集卡到达等典型场景，并支持恶劣天气、设备故障、船期延误、集中提箱等极端工况的随机扰动仿真，实现"未发生先推演"。
能力二：堆场调度任务自动建模。将堆场箱位分配、翻箱优化、轨道吊指派与路径、贝位规划等业务问题自动转化为数学优化模型，包括目标函数与约束条件，无需人工编写复杂模型代码，大幅降低AI应用门槛。
能力三：调度方法自动设计。根据堆场规模、箱区结构、轨道吊数量与布局等问题特征，从工具集中自动选择并组合适配的求解方法，包括精确算法、启发式算法、强化学习、元启发式算法等，形成定制化求解方案。
能力四：调度代码自动生成与自演化优化。内嵌Coding Agent自动生成可执行求解代码，通过沙盒回测与效果对比，自动迭代演化轨道吊调度与堆场计划算法，实现越用越准、越用越快。
能力五：可视化评测与数据分析。提供方案对比看板，对轨道吊作业效率、堆场利用率、翻箱率、箱区平衡度、集卡等待时间、船舶在港时间、客户履约率等关键指标进行可视化分析，并自动生成复盘报告与管理汇报材料。
人工智能赋能港口调度的新范式对比
四、核心技术体系：五大模块支撑自动建模、求解、评测、演化闭环
平台核心技术体系由五大模块构成。Multi-Agent架构设置业务理解、建模、算法设计、Coding、评测、汇报等多角色协作Agent，模拟港口堆场计划与设备调度部门的真实工作模式；面向堆场优化的Skills设计预置箱位分配、翻箱优化、轨道吊任务排序、防碰撞与协同调度、贝位规划、箱区平衡等原子化技能，可灵活编排组合；调度方法工具集Toolbox集成启发式、元启发式与学习型调度算法，覆盖堆场轨道吊全场景优化；内嵌Coding Agent可灵活选择底层大模型，自动生成、调试、优化求解代码；安全沙盒评测框架让所有生成的代码与方案在隔离沙盒中运行验证，保障生产系统安全，是平台可靠性的关键护城河。
平台核心技术体系
五、六大典型应用场景：直击堆场运营全流程
平台以集装箱港口堆场优化为核心，覆盖六大典型应用场景：一是堆场箱位规划与轨道吊调度一体化智能编制，自动构建"箱位分配—翻箱优化—轨道吊调度"联合优化模型，一次求解箱、场、机协同整体方案；二是复杂堆场调度问题自动建模与求解，面对箱位分配、翻箱最小化、轨道吊动态指派、同贝多机协同防碰撞等NP难问题，计划员只需用业务语言描述问题，即可获得高质量方案；三是异常扰动下的堆场快速推演与应急决策，台风预警、船舶延误、轨道吊故障等异常事件发生时，分钟级自动生成扰动场景、重排箱位与轨道吊任务并重新仿真，输出多套应急方案，实现有据决策；四是未来工况的前瞻性仿真与堆场压力测试，提前识别堆场爆仓、轨道吊瓶颈等潜在风险并给出资源预置建议；五是轨道吊调度与堆场计划方法自演化与持续优化，方案执行结果回流至沙盒评测框架，自动识别算法薄弱点并触发自演化迭代；六是堆场运营复盘、知识沉淀与管理汇报一体化，自动生成结构化复盘报告，将典型异常处置方案沉淀为可复用Skills与案例库，堆场日报、周报、月报一键生成。
平台典型应用场景
堆场箱位态势与场区分布界面
堆场调度场景任务集群
上述场景共同呈现出平台的四个鲜明特征：从单点辅助走向堆场作业全流程闭环，从静态查询走向动态仿真推演，从一次性方案走向持续自演化优化，从工具型应用走向与码头共同成长的智能体。
六、权威发布：深耕港口调度领域的厚积薄发
本次平台发布依托于扎实的前期积累。发布仪式上，华东师范大学数学与工程应用教育部重点实验室副主任王祥丰教授作平台技术介绍。此前，团队已围绕港口调度规划全链条形成完整的算法研究体系与工程落地能力：洋山四期自动化码头操作系统核心模块（智能配载与桥机工作计划）入选2017年度中国十大重大创新工程，整船智能配载1-2分钟完成、配载计划预翻箱率降低约15%；唐山港智慧生产与潍坊港航道调度、外高桥四期传统码头自动化改造等成果相继落地，轮胎吊智能调度毛效率提升不低于3%、调度重算不超过3秒；团队发表100余篇顶级期刊论文，授权港口领域专利15余项，先后获得上海市科技进步特等奖、萧树铁应用数学奖、CSIAM数学落地成果奖（2021年、2024年）、华为优秀技术成果奖等荣誉。
面向未来，港口堆场调度优化平台将继续秉持"平台+场景"模式，与码头共同成长，为轨道吊堆场建设提供新一代核心基础设施，打造可复制、可推广的行业智能资产，助力我国智慧港口建设迈向更高水平。