Pertandingan akhir wilayah Fujian bagi "Data Element ×" telah berakhir, dan HIRI FUTURE telah mencapai keputusan yang cemerlang!

Baru-baru ini, majlis penganugerahan wilayah Fujian bagi Pertandingan “Data Elements ×” 2025—yang dianjurkan bersama oleh 18 jabatan peringkat wilayah termasuk Pentadbiran Data Wilayah Fujian dan dibimbing oleh Pentadbiran Data Kebangsaan—telah diadakan di Fuzhou. Projek “Sistem R&D untuk Dataset Berkualiti Tinggi bagi Model Besar Khusus dalam Bidang Pelabuhan dan Penghantaran”, yang dikemukakan oleh Fujian Electronic Port Co., Ltd. (jenama: HIRI FUTURE), telah memenangi anugerah kedua dalam Lintasan Inovasi Terbuka.

Dilaporkan bahawa pertandingan peringkat wilayah Fujian akhirnya memilih 133 projek aplikasi data cemerlang dalam 14 bidang, termasuk perkhidmatan kewangan, pembuatan industri, pengangkutan, inovasi teknologi serta inovasi terbuka. Projek-projek tersebut dianugerahkan seperti berikut: 28 anugerah tempat pertama, 30 anugerah tempat kedua, 40 anugerah tempat ketiga, dan 35 anugerah kecemerlangan. Projek yang menang menunjukkan liputan industri yang luas, kebolehgunaan praktikal yang kukuh serta tahap inovasi teknologi yang tinggi. Mereka memberi tumpuan kepada pembangunan dan pemanfaatan sumber data khusus industri, dengan memanfaatkan teknologi terkini seperti kecerdasan buatan, data besar dan Internet Perkara untuk mempercepatkan eksplorasi aplikasi berasaskan data, sekali gus menggalakkan transformasi digital di pelbagai sektor industri serta memperlihatkan potensi besar unsur data dalam memacu peningkatan industri.

Latar Belakang Projek Pemenang Anugerah HIRI FUTURE

Sebagai sebuah nod teras dalam logistik global, pelabuhan sejak sekian lama menghadapi pelbagai cabaran industri seperti kecekapan operasi yang rendah, penjadualan pintar yang tidak mencukupi serta risiko keselamatan yang tinggi. Dalam model operasi tradisional, data daripada pelbagai peringkat—termasuk bongkar muat, pengangkutan dan penyimpanan—berdiri sendiri, menyebabkan wujudnya “silo data” yang menyukarkan usaha pengoptimuman menyeluruh. Operasi jentera berat masih bergantung sepenuhnya kepada tenaga manusia, manakala keupayaan penderiaan yang lemah turut menghalang pelaksanaan operasi tanpa pemandu. Kos buruh yang tinggi serta kemerosotan peralatan turut memperburukkan lagi tekanan operasi. Bagi menangani cabaran-cabaran ini, HIRI FUTURE telah secara berdikari membangunkan dan mewujudkan satu sistem data pintar yang merangkumi keseluruhan proses—daripada pemerolehan maklumat sehinggalah kepada pembuatan keputusan, pengoptimuman dan penalaran.

Projek ini memanfaatkan empat asas teknologi utama—integrasi data multimodal, rantaian alat anotasi yang dibangunkan sendiri, pengurusan versi data berbilang lokasi, serta matriks algoritma pintar—untuk menyambungkan keseluruhan aliran kerja secara lancar, daripada proses muat naik dan muat turun hingga ke pengangkutan dan penyimpanan, sekali gus membolehkan kerjasama antara pelbagai sistem. Pendekatan ini mencapai integrasi data menyeluruh merentasi semua proses pelabuhan, mengurangkan kos anotasi, meningkatkan keselamatan dan kawalan data, serta menyediakan sokongan operasi yang pintar. Hasilnya, projek ini berjaya memecahkan silo data dan sedang memacu transformasi operasi pelabuhan daripada “automasi peralatan” kepada “kecerdasan sistem”.

Kelebihan Projek

01 Inovasi Seni Bina Teknologi

Memperkenalkan sistem gelung tertutup data empat lapisan—“Pengesanan-Pembuatan Keputusan-Pengoptimuman-Iterasi”—untuk menyediakan sokongan menyeluruh daripada pengumpulan data hingga pengoptimuman operasi.

02 Alat Penyataan Inovatif

Kami merupakan pihak pertama yang menerapkan teknik pembelajaran berbimbing lemah dalam senario pemindahan, dengan membangunkan rantaian alat anotasi automatik yang meningkatkan kecekapan anotasi sebanyak lima kali ganda serta mengurangkan kos sebanyak 80%.

03 Inovasi Model Algoritma

Dengan merentasi batasan persepsi visual modal tunggal tradisional, kami secara inovatif mengintegrasikan model AI berskala besar dengan sensor berbilang modal (termasuk penglihatan, LiDAR, navigasi inersia, dan lain-lain) bagi membina sistem kognitif tiga dimensi untuk persepsi alam sekitar dalam peralatan pengangkat pelabuhan. Kami telah berjaya mencapai penyesuaian dan lokalisasi menyeluruh di seluruh negara, daripada algoritma teras hinggalah perkakasan hadapan.

04 Inovasi Proses Perniagaan

Dengan menangani keperluan automasi menyeluruh di pelabuhan, serta berpandukan pendekatan gelung tertutup “persepsi-pengambilan keputusan- pengoptimuman-iterasi”, kami telah secara berdikari membangunkan 63 sub-set data berkualiti tinggi yang merangkumi senario-senario utama. Digabungkan dengan model algoritma canggih dan sistem pengurusan berasaskan platform, kami menyediakan sokongan menyeluruh dari hujung ke hujung—daripada pengumpulan data sehingga pelaksanaan praktikal—untuk operasi tanpa pemandu di pelabuhan.

05 Inovasi Keserasian

Menyokong vendor peralatan utama seperti Sugon dan Siemens, serta boleh berintegrasi dengan lancar dengan sistem pengurusan pelabuhan seperti TOS dan ECS.

Dengan memanfaatkan kelebihan teknologi yang cemerlang serta penyelesaian inovatifnya, produk dan sistem HIRI FUTURE telah diperkenalkan di lebih daripada 80 pelabuhan berskala besar di dalam dan luar negara, dengan jumlah pemasangan melebihi 3,000 set. Sistem-sistem ini melayani pelabuhan utama dalam negara seperti Pelabuhan Tianjin, Pelabuhan Guangzhou, Pelabuhan Ningbo, dan Pelabuhan Xiamen, serta kawasan sepanjang Inisiatif Laluan dan Sabuk—termasuk Hong Kong, Malaysia, Singapura, Thailand, dan Brazil—dan negara-negara BRICS, sekali gus memberikan HIRI FUTURE pengalaman praktikal yang luas dalam bidang operasi pelabuhan pintar.

 
Pada masa hadapan, kami akan terus memperdalam aplikasi praktikal “Sistem R&D bagi Dataset Berkualiti Tinggi untuk Model Berskala Besar Khusus Domain Pelabuhan dan Pengangkutan Laut”, sekali gus mendorong transformasi pintar pelabuhan daripada “pencapaian berasingan” kepada “kerjasama menyeluruh” serta membantu lebih banyak pelabuhan mencapai operasi pintar berasaskan data.

Penulisan/Penyuntingan: Yu Li

Pembetulan: Zeng Xiong

Ditinjau oleh: Zhang Weitian