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　　在人工智能迅速发展的浪潮中，港口行业如何抓住新机遇、培育新生产力？近日，山东港口日照港在国产㊣开源大模型DeepSeekR1的私有化部署下，正式推出了日㊣照港流动设备智慧运维平台，开创了DeepSeek在港口设备管理领域的全栈式应用。这一创新举措不仅是日照港对山东港口人工智能发展战略的积极回应，也是落实《山东港口人工智能（大模型）总体建设规划》的重要实践，为港口的高质量发展提供了新的数智动能。

　　流动设备是港口运营的关键，直接影响着作业效率和安全生产。传统的运维模式过于依赖人工经验，存在响应速度慢和决策精度差的弊端。山东港口日照港技术创新中心副主任徐冠男指出，随着人工智能的飞速发展，港口在流动设备智慧运维方面迎来了新的可能性。

　　日照港的AI团队秉持因时而动的原则，立足行业前沿，率先引入DeepSeekR1大模型，依托此模型建立了第一个全栈式流动设备智慧运维体系，为AI融入实际港口业务的流程探索开辟了新天地。这个体系集成了“实时监测—故障预测—智能决策”的功能，推动了港口运营管理朝着智能化和精细化的方向发展。

　　智✅慧运维平台具备7×24小时全面监测㊣流动设备的能力，能够全天候实时获取关键㊣运行数㊣据，如转速、压力和温度等。当这些数据超过安全✅阈值时，系统会自动触发警报，并将重要信息实时同步给DeepSeekR1模型。这个平台的成功运行得✅益于日照港对过去10年设备运行数据的深度整合，涉及的设备有装载机、挖掘机、起重机等分布式光伏英语，建立了包含上百类参数和超过40万条记录的标准化数据库。

　　技术创新中心的房鲁韬表示，DeepSeek的应用就如同在设备管理中增添了一位全知全能、技能高超的“老师傅”，该“老师傅”运用故障知识库、历史维修记录以及行业实践进行多维度数据分析，能够快速生成精准的维保方案。

　　通过融合DeepSeek的能力和业务需求，日照港的AI团队不仅实现了维修模式的转㊣变，还设立了预测性维护计㊣划。在设✅备运维的知识图谱和历史故障记录的帮助下，他们能够提前3-6个月对关键部件的剩余寿命进行精准预测，从而生成更加有效的维护方案，成功将运维模式由“被动维修”向“精准预测”转型。

　　为了实现本地化的智能㊣应用，日照港的AI团队也自主研发了特征提㊣取、故障分㊣类和时域分析等核心算法。这些自研算法与DeepSee㊣k的知识库深度结合，形成了外部引进与内部研发相结合的双引擎体系，通过多模态数据融合与交叉验证，平台能够准确生成与实际作业紧密贴合的动态维保方案。

　　日照港安全环保科技部副部长王衍棣强调，Deep㊣Seek在日照港的落地应用体现了科技与港口转型升级的深度结合。未来，日照港将持续深化AI大模型与港口作业场景的融合，以推动维修模式由被动向数字化精准预测的转型，为山东港口的㊣发展注入强劲的动力。

　　通过这一场景化的智慧运维探索，日照港不仅提高了工作效率和安全性，还为全国港口的智能化转型提供了可借鉴的范本。在人工智能技术不断进步的背景下，如何将这些先进的技术应用于实际业务，正是每一个现代港口所面临的重要课题。日照港正在以实际行动证明，科技创新与传统行业的融合将为未来的港口发展带来无穷可能。返回搜狐，查看更多