近期長榮一艘大型貨櫃輪卡在蘇伊士運河動彈不得，帶來的連鎖反應(yīng)，一時之間鬧得沸沸揚揚，也讓船舶大型化議題又再度浮上檯面。

過去數(shù)十年，船東為追求規(guī)模經(jīng)濟，船舶尺寸瘋狂式越來越大，2011年Maersk推出號稱Triple E級貨櫃船 (Economy of scale, Energy efficient and Environmentally improved)，可載運超過1萬8千個貨櫃，總船長400米，寬59米，直立起來比法國巴黎鐵塔還要高，去年韓國現(xiàn)代也推出當(dāng)今最大的貨櫃輪HMM Algeciras，可載運2萬4千個貨櫃。

一時之間，各大航商開始造大船競賽，即使是今年受到COVID-19影響，港口裝卸量都明顯下滑，船公司的大船訂單不減反增，顯然大型船風(fēng)潮在未來幾年內(nèi)還不會退燒。

大型貨櫃船效益大 但操作難度高

大型貨櫃船確實衍生了許多負(fù)面效應(yīng)，不難想像船舶尺寸越大，使得船舶操縱與避讓困難度更高，尤其是要在河道寬度受限的運河中航行(長賜輪寬約60米，蘇伊士運河底部寬約120米)，只有維持在運河中心才能安全航行，若稍微偏向，船岸間距變小，再加上船速較快，極有可能產(chǎn)生嚴(yán)重岸壁效應(yīng)，這也是被質(zhì)疑造成長賜輪擱淺的原因。

圖1 : 大船除了存在船舶航行及貨物運送等安全隱憂外，靠港時也降低碼頭裝卸前後線效率，港口聯(lián)外道路也更容易壅塞。(source: evergreen-marine.com)

大船除了存在船舶航行及貨物運送等安全隱憂外，靠港時也降低碼頭裝卸前後線效率，港口聯(lián)外道路也更容易壅塞。尤其塞港問題在疫情期間，由於港口人力短缺，顯得更形嚴(yán)重，嚴(yán)重塞港連帶使得船期延誤，而為保證準(zhǔn)班只好加速航行，增加更多燃油消耗，也帶來更多CO2排放。

雖然船舶大型化對現(xiàn)行營運模式造成不小衝擊，但不可否認(rèn)，大型船舶仍有許多優(yōu)點，大船的高經(jīng)濟規(guī)模，整體而言在貨物運送上可減少碳排(以延噸公里衡量)且新型船舶發(fā)動機多具備高燃油效能，可達到節(jié)能減碳效果，已有研究指出船舶大型化趨勢，是促使全球貨櫃船隊CO2年排放量下降的重要因素之一。或許在不放棄大型船的優(yōu)點，設(shè)法改善它造成的負(fù)面影響，才是個長期之計。

如何降低大船的操船風(fēng)險？如何讓船舶能準(zhǔn)時靠港，減少船舶在港外等待時間，估計貨櫃車最佳進港時間?如何讓貨物從裝卸到送達目的地更順暢?這些問題在當(dāng)前數(shù)位化潮流下，或許可提供解答，航行(或船舶)數(shù)位化，利用高度自動化駕駛來降低船上人員操作風(fēng)險；港口碼頭智慧化，優(yōu)化船舶靠港流程，提升碼頭拖車與卡車裝卸效率，提高物流資訊追蹤能見度等，都是當(dāng)前新興科技技術(shù)可以用來處理船舶大型化衍生的問題。

航行數(shù)位化 智能船舶概念興起

航行數(shù)位化，智能船舶（SmartShip）概念由然興起，智能船舶被定義為擁有涵蓋能遠(yuǎn)端機械診斷、具備視訊連結(jié)能力、能進行預(yù)測性維護及雲(yún)儲存等應(yīng)用的船舶。

圖2 : 透過在船上建置智慧系統(tǒng)，結(jié)合ICT、監(jiān)控系統(tǒng)、AI等技術(shù)，再利用寬頻通信能力，在航行過程中持續(xù)蒐集設(shè)備運作情形及航行數(shù)據(jù)。(source: marine-offshore.bureauveritas.com)

透過在船上建置智慧系統(tǒng)，結(jié)合ICT、監(jiān)控系統(tǒng)、AI等技術(shù)，再利用寬頻通信能力，在航行過程中持續(xù)蒐集設(shè)備運作情形及航行數(shù)據(jù)，同時蒐集從航儀紀(jì)錄器（VDR）或電子海圖（EDCIS）中獲取大量數(shù)據(jù)，包含船速、風(fēng)速、船舶姿態(tài)與舵角等，改善運輸與物流效率，也可應(yīng)用在船難支援、緊急應(yīng)變與搜救，而若能再加上有效控制航線規(guī)劃及自主航行的技術(shù)，智能無人船舶可能一舉改變傳統(tǒng)的海上運輸模式。

智能無人船舶(或稱自駕船MASS)的關(guān)鍵能力在於能夠自動感知航行環(huán)境，避免碰撞，進而執(zhí)行自主駕駛，準(zhǔn)確抵達目的地，減少人為介入以達到安全操船。當(dāng)前已有許多參與者積極投入研發(fā)，希望盡快推出能完全自動駕駛的船舶，例如挪威海事設(shè)備Kongsberg、芬蘭動力系統(tǒng)公司W(wǎng)artsila、瑞典ABB等公司。

其中Kongsberg提出的YARA Birkeland按規(guī)劃期程有望在今年下水，將是全球首艘純電動無人駕駛貨輪，計畫初期仍由駕駛臺船員操控，再逐步進展到完全自主航行。

自駕船的關(guān)鍵技術(shù)包括自主操控系統(tǒng)、多重環(huán)境感知系統(tǒng)、遠(yuǎn)距通訊，透過智能數(shù)位資訊平臺進行資料整合及分析等。以YARA Birkeland為例，運用雷達、光達、攝影機、紅外線攝影機等感知系統(tǒng)來偵測遠(yuǎn)距物體，避免碰撞，通訊能力涵蓋海上寬頻廣播、衛(wèi)星通訊及GSM等，加上Kongsberg 開發(fā)的Kognifai平臺，提供數(shù)據(jù)分析的解決方案。

隨著船舶大型化、貨物移動速度要求越快的壓力下，港口操作也被迫須導(dǎo)入智慧化。簡言之，智慧港口是導(dǎo)入自動化和各種技術(shù)，來提高港口性能及物流處理效率，諸如荷蘭鹿特丹港、德國漢堡港及新加坡港等國際主要港口，都已經(jīng)逐步導(dǎo)入各種智慧化工具來協(xié)助提升其港口效率，綜觀數(shù)位發(fā)展較快速的國際港口中，關(guān)鍵技術(shù)導(dǎo)入包含有物聯(lián)網(wǎng) （IOT）、第五代行動通訊技術(shù)（5G）、人工智慧（AI）、區(qū)塊鏈（Blockchain）等。

結(jié)合AI與IoT 智慧港口漸成顯學(xué)

智慧港口從資訊化、自動化到智慧化的技術(shù)趨勢中，一是自動化，如何導(dǎo)入自動化設(shè)備，再透過機器學(xué)習(xí)，減少錯誤決策發(fā)生，另一是資料數(shù)位化、數(shù)位資料交換及智慧化使用數(shù)位資料。

圖3 : 智慧港口是導(dǎo)入自動化和各種技術(shù)，來提高港口性能及物流處理效率，關(guān)鍵技術(shù)導(dǎo)入包含有物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、第五代行動通訊技術(shù)（5G）、人工智慧（AI）、區(qū)塊鏈（Blockchain）等。

特丹物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)（IOT-ecosystem）平臺為例，彙集所有感測器數(shù)據(jù)進行分析及給予指令，Axians負(fù)責(zé)港口區(qū)域硬體設(shè)備建置，IBM AI 系統(tǒng)-Watson IoT-則負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)並操作IoT平臺。在海側(cè)感測器的分佈，沿著鹿特丹港到北海總長共42公里，蒐集有關(guān)天氣、水位、潮汐、洋流、溫度、風(fēng)速風(fēng)向及能見度等即時動態(tài)數(shù)據(jù)，再整合所有靜態(tài)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)資料，透過Watson IoT平臺提供港口當(dāng)局及客戶優(yōu)化決策，減少等待時間，並更精確有效安排停泊時間來裝卸貨物。

然而雖有許多可應(yīng)用的技術(shù)，但目前實際應(yīng)用案例還不多，因為仍有許多問題須被克服，例如5G因具備「高速度」、「低時延」、「多連結(jié)」特性，相當(dāng)適合自動化碼頭設(shè)備需要不間斷的聯(lián)網(wǎng)及高解析影像的串流技術(shù)，降低遠(yuǎn)端指令到動作執(zhí)行間的延遲，但由於碼頭存在惡劣環(huán)境條件， 且5G需要更多的基地站來傳遞訊號。

此外，要完成這背後龐大數(shù)據(jù)交換，船上及港口的硬軟體設(shè)備都需建置完備，數(shù)據(jù)交換的格式及標(biāo)準(zhǔn)需調(diào)和一致，更重要的是交換數(shù)據(jù)資料的意願。港口像是一個物流的樞紐中心，整個港口運作中包含許多利害關(guān)係人，只有在所有參與者都各自數(shù)位化其流程後，才可讓運作更有效率。

事實上在競爭激烈航運市場，數(shù)位化早已成為航運業(yè)得以不被淘汰的必要手段。

向來被認(rèn)為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的航運公司，近年來陸續(xù)利用區(qū)塊鏈技術(shù)開發(fā)數(shù)位化管理平臺，市場上甚至同時推出多個數(shù)位化聯(lián)盟，包括全球航運商業(yè)網(wǎng)絡(luò)(Global Shipping Business Network, GSBN）、數(shù)位貨櫃航運協(xié)會(Digital Container Shipping Association, DCSA)等組織，各聯(lián)盟的發(fā)起者積極拉攏供應(yīng)鏈上的利害關(guān)係人，目的在串起整條物流鏈，讓“貨”足跡在運輸配送過程中可被追蹤。

但區(qū)塊鏈技術(shù)尚未完全成熟，又具有高複雜的應(yīng)用性，加上利害關(guān)係人眾多，以及資料格式及數(shù)據(jù)傳輸標(biāo)準(zhǔn)尚未調(diào)和，甚至各國港務(wù)單位對單據(jù)要求也不盡相同等問題，要在在一個全球平臺上同步工作，尚有許多待克服的難題。

結(jié)語

然而放眼未來，可以想像一個願景，每艘船跟每個港口間，像是組成一個國際工作團隊，彼此間透過數(shù)據(jù)和事件交換，安排最佳船舶靠港時間，提高每艘船舶靠港準(zhǔn)點率，碼頭拖車知道何時到港裝卸貨物，貨櫃卡車可以準(zhǔn)點且立即找到正確櫃場位置提領(lǐng)貨櫃，再整合境內(nèi)陸上的交通資訊平臺，安排貨櫃車最佳交通路線，讓船、貨、車流都更順暢，這將為航運公司、貨主、港口都帶來許多好處，面對大型船舶，不再僅考慮船、港或碼頭邊的問題，數(shù)據(jù)將能使企業(yè)做出更有利的決策。

**刊頭圖（source: suezcanal.gov.eg）