数字化港口不同于传统的信息化建设，甚至也不同于智慧港口建设，有其不同的遵循逻辑。数字化转型的基础和目标不仅仅依赖于业务数据，而需要更加广阔的数据空间。

　　

　　一

　　数字化转型的概念

　　数字化转型是什么？数字化转型要怎么做？数字化转型和智慧港口之间的关系是什么？

　　1．信息化和数字化

　　每家港口和码头从创立之初就开始了信息化的过程，信息化主要作用在生产过程之中， 数字化则对于所有港口集团而言都是新命题。信息化的基础和出发点是存在的业务，首先要有业务，然后再有信息化，或者表述为业务信息化。在信息化过程中，数据只是参与了信息化过程的必要元素和副产品。数字化的基础则是港口码头的客观现实存在，比如各种集卡、桥吊的基础信息和日常运营状况。数字化不依赖于现有业务，甚至于脱离业务存在。数字化业务表现为对于数据的流转、加工和利用，是基于数据之上的增值业务或者新业务。

　　2．数字化转型的目标：数字化港口

　　我们所面对的港口是一个现实世界或者模拟世界，场地、泊位、集卡、桥吊、船舶、集装箱、具有极其鲜明的空间和时间特征。我们的业务，我们的客户关系，我们的运营和决策都依赖于这些可触摸的现实生产要素。现实世界的时间和空间特性极大制约了各方面的业务发展，减弱生产要素的空间和时间特性可以让业务具有更大的拓展性和灵活性。

　　数字化转型着眼于如何降低生产要素的空间和时间特性，让其可以自由地穿梭于不同空间和时间长河，让其脱离生产要素的特定具体形态简单流动、处理和加工。港口集团数字化转型可以理解为港口运营进行模拟信号转数字信号的过程，正是因为数字信号的纯粹性使其更加容易被处理和加工，从而为港口集团数字化运营带来无限新可能。

　　数字化港口表达的含义是港口运营的生产要素数字化和数字重新资源化，让港口日常运营所面对的不再是固定的桥吊、集卡、堆场，而是可以灵活移动和处理的数字化对象。数字化港口是现实世界港口的数字孪生和镜像。正是因为数字化资源比模拟化资源具有无可比拟的可处理性，数字化港口会具有更为广阔的未来，就如同数字信号替代模拟信号一样。

　　3．智慧港口和数字化港口

　　从IBM 在2009 年提出“智慧地球”开始， 各种智慧遍地开花，“智慧港口”作为其中绽放的一朵，取得了很好的成果。“智慧港口”虽然比较看重数据的作用，但本质上还是建立在模拟港口的基础上的，围绕着现有业务和信息化在展开。事实上，智慧港口和数字化港口并不冲突，当智慧港口建立在数字化港口的基础上时，智慧港口会更加容易推进和实现。

　　4．敏捷组织和数字化港口

　　生产、交付和CRM（客户关系管理系统） 是任何企业和组织的基本工作，也是港口码头的基本工作。计划、执行、反馈、改善几乎是任何企业的基本流程，而港口码头是一个高度计划性推动的运营组织。对于一个庞大和僵化的组织，这个过程会很漫长，而对于一个敏捷的组织这个过程会很快速。个人是实际上的最小组织，具有最快的计划、执行、反馈和改善循环，在很多场合甚至无法进行切分。

　　计划、执行、反馈、改善循环链不断缩短的过程就是企业不断敏捷的过程。不断改善的信息流动通畅性是缩短循环链的决定性因素，而数字化港口的基本特性就是具有很快的信息流动速度。

　　二

　　场景化支持的数字化转型

　　为了数字化转型而数字化转型没有太大意义，数字化转型必须和数字化业务一起考虑才可以有效推进。结合过去消费互联网和产业互联网的实践，数字化业务主要作用在以下不同的场景化支持：信息、共享、连接、可视、智能。

　　1．信息

　　获取信息是人类乃至于所有动物、植物等生命体的最基本诉求。我们在社会中不断与其他人打交道，不断在确认是否是正确的人，所说的是否是真的，所做的是否是对的，关心的目标在哪里等等这些最为基础的信息。特别是确认真假是任何行动是否存在下一步的前提条件，更是金融行业的命脉所在。港口物流运营中众多的参与体也在不断确认这些信息：我的货（船）是否还在，我的货在哪里，货物是否与标称价值一致。

　　2．共享

　　共享可以认为是信息的一个子应用范畴，更多理解为大量数据的共享，包括搜索、发布、交换、订阅等行动。共享基于这样一个朴素认知，数据在不同的人手里价值是不同的，只有使用和消费数据的人才真正懂得数据的价值。所以为了让数据价值最大化，就需要不断推动数据流动，让数据到达真正需要的人手中。

　　3．连接

　　连接的目的是消除信息不对称，可以认为10年移动互联网的发展就是一个不断消除信息不对称的过程，是连接造就了移动互联网的万亿元产业链。电商连接买家、商品和卖家，社交连接人和人，支付连接人和资金，共享连接人和资源，精准营销连接人和信息流。当一个业务存在多个参与体的时候，必然存在信息不对称，连接必然可以在这个场景下发挥巨大作用。港口物流是社会经济运行中最为复杂的部分，涉及众多参与体和资源，这些参与体和资源的相互交错是连接发挥作用的天然场景。

　　4．可视

　　可视也许在消费互联网中不是非常重要，但是在产业互联网中会处于核心地位。数字化转型中弱化资源的空间和时间特性都需要在可视场景中得到呈现。可视在数字化港口中主要体现在3 个方面：可携带港口码头、认知辅助、可视赋能。

　　可携带港口码头。可携带的港口和码头让港口码头各级人员都可以随时随地查看港口正在发生的情况。

　　认知辅助。数字化港口会交织海量的数据，大部分人对认识高维度的数据存在认知障碍，可视可以有效实现降维，让用户具有更好的认知。

　　可视赋能。可视总是比数字更加容易被认知，赋能信息、共享、连接、智能，让这些场景化应用更加具有穿透力和表现力。

　　5．智能

　　数据、信息、知识和智慧，智能在人的认知阶梯中处于知识和智慧这两个层次。港口码头的智能应用探索一直走在业界前列，从智能闸口、远程操控到自动化码头，都是智能在港口码头的不断推进。现在智能处于起步阶段，但智能广阔的应用前景可能会在未来与连接一样重要，造就万亿元产业链。连接的核心价值是消除信息不对称，智能的长处则在于学习、识别和判断，核心价值在于赋能人脑和替代人脑。智能从应用场景来看可以从以下几个角度来考虑。

　　全人脑智能。人类有很多天才人物，可以处理高维数据。这个时候智能的主要作用就是帮助他们处理和加工数据，让混乱的数据分门别类形成知识图谱。

　　辅助人脑智能。大多数普通人对于处理高维数据的能力比较弱，太多的数据会让人不知所措。同时，普通人处理弱场景数据的能力也比较弱，太有限的信息无法提供帮助。智能在这里需要做两方面的事情：高维数据降维，让普通人可以高效率处理；弱场景数据补充上下文，弱维数据增维让普通人可以有效处理。

　　简单自动智能。对于简单决策、效率优先的场景，机器往往比人类做得更好。智能闸口就是典型的简单自动智能应用，各种身份验证和简单风险控制，比如人脸识别、风险识别、合规控制等。港口码头多数作业都体现为简单决策、效率优先，是自动化或者半自动化的先天作用场景。

　　复杂自动智能。全自动化码头是复杂自动智能的典型应用。复杂自动智能在复杂环境中自主学习、处理、调整和判断，完全或者部分代替人类工作。

　　三

　　从数字到资产

　　生产要素类的资源以及业务流程都数字化可以给企业运营带来更大的想象空间。信息、共享、连接、可视、智能都作用在这个领域。事实上，数字化港口带来的另一个显而易见的收益就是资产化和金融化，而且有也仅有数字化完成之后才可以完成资产化和金融化。现在数据资产已经成为数据产业的共识。当我们把数据当作资产之后，就会从不断提高资产回报率的角度去考虑问题。更重要的是数据资产化可以为数据金融化奠定基础。在复杂的国际贸易中，金融始终是推动国际贸易的核心基础设施。这里以供应链金融为例子。

　　供应链金融：当货物进入可控制区域之后，相当于获得了一份抵押品。货主可以把获得货款的时间从装船之后提早到货物到达可控制区域，银行则获得了一份优质的抵押贷款。同理，也可以转化为一份货物保险产品，由于进入了受控区域，风险降低，货主可以交付更低的保费，保险公司则可以获得更加安全的生意。

　　四

　　数字化转型的技术实现道路

　　数字化港口不同于传统的信息化建设，甚至也不同于智慧港口建设，有其不同的遵循逻辑。数字化转型的基础和目标不仅仅依赖于业务数据，需要更加广阔的数据空间。

　　数字化港口建设的几个阶段：业务线方向，数字化、集成化、可视化、智能化、自动化；?资产线方向，数字化、集成化、资产化、可视化。

　　

　　1、数字化转型的几个过程

　　（1）数字化数字化是数字化转型的基础，数字化的目标是港口码头经营中涉及的所有生产要素，过程和环境都需要转变成数字表达。当前的信息化建设仅仅完成了业务数据的部分数字化。显然数字化不是一个一蹴而就的过程，而是一个不断迭代完成的过程。

　　（2）集成化集成化是数据质量集成和治理的过程， 把分散在各地的数据集成在一起，进行更好的数据组织使数据更加容易理解，进行数据清洗和治理，让数据少歧义、易理解、高质量。集成化之后的数据就形成了数字化港口的基础，可以认为是现实模拟港口码头的数字化表达。

　　（3）资产化资产化对于生产运营来说并不是必需的。当我们希望数据不仅仅作用于生产运营的时候，资产化就成为其基本诉求。资产化让我们需要以投资和财务的观点来看待数据，需要一整套的财务管理办法作用于数据。

　　（4）可视化不同于信息化和智慧港口建设，可视化可以认为是数字化港口的基础工程。让数据可见可度量是数字化港口一切工作的开始。

　　（5）智能化和自动化不同于数字化、集成化、资产化、可视化是数字化港口的基础工程，智能化和自动化可以认为是数字化港口的上层应用。可操纵的数字孪生或者数字化港口是实现自动化的前提条件。

　　2．主数据、数据治理和数据管理平台

　　在现实生产中，有大量的辅助性信息来判断主体的唯一性。但是在数字化过程中，由于成本和技术等各种原因会损失大量的边缘信息，这些边缘信息的损失会让数字化过程中可能会丧失各种生产要素的唯一性。当我们都无法精确的识别生产要素和资源时，自然也就不可能做流程改善、有效服务和决策支持，甚至最基本的服务都无法维持。缺乏主体一致性的支持，造就万亿元产业链生意的连接业务也会寸步难行。

　　我们可以认为主数据和数据治理是数字化转型和数字化港口的基石，缺乏主数据和数据治理支持的数字化港口必然是混乱不堪的，数字化转型最终是要归于失败的。在主数据和数据治理支持下，数字化港口就可以成为一个井然有序的港口。

　　构建了一个井然有序的数字化港口，自然需要通过不断的管理改善使之维持光鲜或者更加光鲜，这个时候就需要数据管理平台的支持。

　　

　　图：数据治理架构

　　现在流行数据中台，实现了数据治理、主数据和数据管理平台，就可以认为数据中台的主体构件完成了。

　　3．真实世界模型和全程物流链

　　当数据是所有管理者、所有员工和合作伙伴的日常工作和操纵对象的时候，传统业务系统的数据组织方法会面临巨大困境。港口内部和外部几乎没有人能够理解为什么业务数据要这样组织，当基础生产资源和业务数据都无法认知的时候，就要求员工进行数据工作和改善似乎有些不切实际。

　　让数据还原真实可能是数字化转型中最好的数据组织方式，真实世界模型可以很好完成还原真实这个工作。就港口具体而言，全程物流链可以涵盖所有生产资源和业务流程，客观反映真实，又通过充分的上下文支持高于真实，是一个很好的真实世界模型选择。

　　

　　五

　　数据安全的制约

　　当数据成为生产、交付和CRM的出发点和终结点的时候，传统生活中执行的所有安全措施都需要作用在数据上。简单想象一下全自动化码头遭遇网络安全攻击的混乱场面，就可以得出这个结论：运行极其成功的数字化港口，总是会在这一天或者那一天毁灭。没有数据安全，就没有数字化转型的可能性。

　　

　　图：数据安全架构

　　在真实港口中，需要采取以下的基本安全措施：

　　? 防止生产资源被偷窃；

　　? 防止生产资源被破坏；

　　? 防止生产事故的发生；

　　? 有备用资源和备用方案；

　　? 做常规的盘点和审计；

　　? 经常做保养和维修。

　　数字化港口作为真实码头的数字孪生，同样需要采取这些安全措施：

　　? 防止数据被窥视和偷窃；

　　? 防止数据被破坏；

　　? 有容灾和备份方案；

　　? 运行安全保障措施；

　　? 做数据利用审计；

　　? 做数据治理和清洗。

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