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彩虹多多平台 - 彩虹多多充值

来源:彩虹多多交流群2024-07-20 17:48

  

智慧港口聚力数字技术创新未来******

  作为联通全球经济的重要基础性行业,航运业承担着全世界90%以上的贸易运输。一方面,百年变局叠加世纪疫情,航运业面临多重挑战,数字化成为实现降本增效的必然选择;另一方面,航运业拥有丰富的数字化场景资源,通过智慧港口建设赋能航运业,数字技术也迸发出巨大的新活力。在航运业与数字技术深度融合的大趋势下,筑牢智慧港口数字底座成为业界共识。

  构建智能水平运输系统

  在建成全球首个“智慧零碳”码头的天津港,一辆辆智能水平运输机器人正在井然有序地装卸货物;码头调度室的大屏上,一组组数据显示着当前码头的运转情况。工作人员介绍说,码头以前是力气活,大型设备上、码头边、集卡车里都需要人。现在整个码头装卸作业基本看不到人了,全是自动化操作。

  据天津港第二集装箱码头有限公司总经理杨荣介绍,“智慧零碳”码头项目建设过程中遇到的最大现实需求与挑战来自于水平运输系统。在扇形水平运输的工艺下,会人为形成复杂交通流的路口,甚至可能会出现八向车流在同一路口交汇的情况,需要基于所有的多任务的优先级路线分配以及交通流量的全分配。此外,包括人机交互区域的安全问题、缓冲区并行的交通控制和车路协同问题等,都成为自动化集装箱码头破局的关键。

  为了解决这些问题,天津港携手华为打造了首个面向L4级无人驾驶的智能水平运输系统,有效解决了交通过程中出现的解耦等问题。此外,这一系统还面向不同供应商的无人驾驶产品提供了良好的兼容性。目前这一系统已安全稳定运行了长达一年的时间,运达数与可靠性都达到了国际先进水平。

  在全球单体规模最大、智能化程度最高的集装箱码头——上海洋山港四期自动化码头,操作员在百公里外推动手柄即可操控码头桥吊、轨道吊等设施,时延仅为百微秒。这是上港集团联合华为首次将F5G(第五代固定网络)技术应用在港口超远程控制作业场景,实现智慧港口运营模式升级。

  “远程操控系统已经成为港口改造的重要组成部分,F5G技术的出现恰逢其时地解决了港口的远程操控问题。”上港集团哪吒港航智慧科技(上海)有限公司总经理黄桁介绍,“通过首次在港口应用F5G技术,我们搭建了整个港口的全光网高速公路,使得设备时延降到微秒级,未来这个高速公路将不仅仅提供远程操控,也将承载数据管理与传输等重要工作,为大规模的计算和新技术的应用提供广阔的平台。”

  华为公路水运口岸智慧化军团CTO岳坤表示,没有人再怀疑新建码头要做自动化和智能化,现有码头的自动化和智能化改造也提上日程,水平运输的自动化则是当前自动化码头建设或改造中的重点和难点。随着5G和无人驾驶技术的日益成熟,加之港口又是典型的封闭和低速运营场景,因此利用5G网络+无人驾驶IGV(智能导引车)来实现港口的水平运输自动化就成为集装箱码头全流程自动化作业建设的行业趋势。

  夯实智慧港口安全基石

  随着航运业积极开展数字化转型,安防、远程控制、水平运输、业务协同等行业应用与联接、云、计算、AI、5G等ICT(信息与通信)技术正加速走向协同,ICT基础设施已逐步成为港航企业的核心生产系统之一。

  在业界专家看来,要实现全球航运业数字化转型,依然面临不少挑战,其中之一是大数据互联互通问题。在整个航运业营运过程中会产生大量数据,但是各方信息系统差异较大,存在“不愿共享、不会共享、不敢共享”等顾虑,目前还无法实现更有效的数据交换与联通。更为重要的是数字化的网络安全问题。从2017年马士基受到网络攻击开始,航运业就成为网络攻击的重点目标。虽然整个行业对此关注度很高,也投入了不少成本和精力,但伴随着数字化加速,网络攻击的风险也在增加,亟须夯实安全基石。

  据杨荣介绍,为了进一步提升可靠性与安全性,天津港“智慧零碳”码头项目采用了华为提供的数据底座,整个云平台以及设施和管理的相关数据都会汇集到数据库里,通过云与数据底座拉通数据,支撑所有不同的系统正常运转。在真实的攻防演练行动中,码头的主机被列为攻击目标,在长达15年的模拟真实攻击时长中都未出现被攻破的情况,这一系统的可靠性与安全性甚至优于一些银行和医院,其数据安全性可见一斑。

  “由于自动化码头的远程操控时延要求非常低,如果为安全问题增加一些标准与规则可能会严重影响到生产效率。”黄桁表示,如今在F5G智简全光网的部署与实施下,不仅能够天然免疫ARP攻击(局域网最常见的一种攻击方式),也加快了信息连接传输过程中加密解密的速度。

  值得注意的是,根技术安全是筑牢智慧港口数字底座的应有之义。对此,岳坤认为,要用先进替代先进。第一个先进指技术领先,第二个先进指先进来这个领域。经过这几年持续的研发投入,华为可以提供全栈先进的自主可控方案,包括鲲鹏、欧拉、高斯等系列软硬件自主可控平台,已经在各行业得到广泛的应用。据工信部的数据,仅欧拉操作系统就装机超过了170万台服务器。华为与山东港、上海港、中运海运等港航企业已经在安全防护、国产化、人工智能算力中心等方面开始探索,助力港航企业打造全栈安全的数智基座。

  引领智慧航运创新未来

  在近日举行的“ICT新技术使能智慧港口,释放行业数字生产力”论坛上,交通运输部水运局副局长柳鹏表示,随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,未来五年是加快建设世界一流港口的关键时期,也是重要机遇期。

  面对重大产业机遇,今年1月国家发改委印发的《“十四五”现代流通体系建设规划》提出,全面推动智能航运建设,打造智慧港口,提升港口装卸、转场、调度等作业效率。国内各大港口也加快了转型升级步伐。据杨荣介绍,今年10月,天津港“智慧零碳”码头吞吐量突破了100万标准箱,打造的“中运海运天秤座”号集装箱货轮,船时效率达到了一年百万标准箱,今年即可实现当年投产当年盈利。洋山港四期自动化码头相关技术负责人也透露,未来将建立全域智能化管控系统,将云计算、大数据、人工智能等技术手段结合起来,实现安全监督更精准、设备维保更智能、生产作业更高效、港口生产更环保,真正推进自动化码头向智慧化码头落实落地。

  今年8月18日,“智慧港口全球创新实验室”在天津揭牌。这个由华为、天津港等行业头部企业与多家知名高校、科研院所联合成立的创新实验室,将打造从“技术攻关”到“应用落地验证”及“商业价值”产学研用的完整闭环,推动港口产业数字化创新。“目的是打造一个行业连接器,通过这个实验室,我们希望能共同解决行业的难题,形成行业的标准,树立行业的样板,共同做强做大智慧港口。”岳坤表示。

  日前举行的2022华为全联接大会期间,华为还发布了智能闸口、智能理货、F5G远控自动化等智慧港口解决方案及5G智能单兵、察打一体融合指挥等智慧口岸方案。

  “当前,数字化、智能化已经成为各个行业的趋势。将数字技术与基础设施相融合,推进新型基础设施建设,是推动行业发展的重要路径。”华为公路水运口岸智慧化军团CEO马悦表示,“未来,华为公路水运口岸智慧化军团将持续加强在联接、计算、人工智能等领域的投入,在技术架构和工程实现上持续创新,与行业客户、伙伴一起,聚焦智慧港口ICT新技术应用,释放数字生产力。”(经济参考报记者 吴蔚)

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数据新闻多元,应探索更多交互体验******

陈积银

  (陈积银简介,西安交通大学新闻与新媒体学院教授,博士生导师。中国数据新闻大赛创始人,西安交通大学青年拔尖人才(A类),中组部国家万人计划青年拔尖人才,陕西省智媒研究基地主任,福建省闽江学者特聘教授。曾获第六届全国广播影视“十佳百优”理论人才称号。主持中宣部、中组部、教育部等部委项目多项,在CSSCI期刊等发表论文40余篇。)

  随着我国前沿科技的迭代更新,媒体融合不断向纵深发展,数据新闻应运而生。新闻生产方式的创新发展也反映出大众信息需求的变化。全媒体环境下,加强媒体融合视角下数据新闻的技术创新与理念创新成为数据新闻发展的题中应有之义。近年来,新文科建设的呼声高涨,数据新闻也成为新闻传播教育中颇有成效的尝试,推进了技术与人文教育的进一步融合。《中国新闻出版广电报》记者日前就媒体融合视角下数据新闻的发展前景及新文科思维背景下数据新闻人才培养等问题,采访了西安交通大学新闻与新媒体学院教授陈积银。

  数据新闻教学应势而生

  经过多年的发展与沉淀,数据新闻应用日臻成熟,业界成立了不少专门的制作团队,学界则设置相关课程以培养专业人才。

  “数据新闻是在技术推动下发展起来的。”陈积银介绍说,在智能化、5G及媒体融合情境下,数据新闻融合也将获得新的发展机遇,朝着更加成熟与理性的方向发展。

  陈积银认为,数据新闻的实践性、专业性非常强,业界的实践领先于学界,但无论是学界还是业界,人才匮乏的现象仍然存在。因此,数据新闻的未来发展方向主要集中在提升人员数据素养,培育数据发掘、可视化制作人才团队等几个方面。

  由于学界、业界对数据新闻关注度逐渐提高,学界与业界融合也更加紧密。“学界与业界应积极构建平台,推动优质资源接轨,为数据新闻的发展蓄力。”陈积银建议,可以通过工作坊沙龙等形式进行培训与交流,关注数据新闻制作的核心环节,共同寻找难题的应对方案。

  “为贯彻中央媒介融合有关精神,培养大数据时代的一流新闻人才,我于2015年创办了中国数据新闻大赛。”陈积银介绍,该赛事的初衷是“以赛促教”,为中国新闻教育更好地适应大数据时代需求提供探索平台,为国内新闻教育学界师生数据新闻作品提供展示平台。目前,该赛事已经成为引领国内重要新闻院校进行科教融合,开展学科交叉融合(传统新闻传播与现代信息技术)的一个新赛道,并获得业内不少数据新闻团队的认可与积极参与。西安交通大学通过大赛平台,有效促进了文、理、艺交叉的新闻传播教育探索,近年来培养了不少复合型、专家型、国际化的新型新闻人才。

  “国内数据新闻的议题越来越多元,应进一步探索交互体验形式。”陈积银说,在每一届的中国数据新闻大赛作品中,都包含经济、政治、环境、民生、体育、娱乐等多种议题,而其交互性逐年提升。未来,将会有更多的创作团队对可听化的数据新闻进行探索,或将数据新闻与游戏等进行结合,实现内容形式和读者体验的双重升级。

  探索学科交叉教学模式

  “当前数据新闻在追求可视化效果的同时一定程度上忽略了新闻价值和社会功能。”陈积银认为,现在数据新闻在呈现形式上也存在一些问题。部分以网页形式呈现的数据新闻在移动端阅读时存在不兼容问题,导致数据新闻传播受阻。此外,移动阅读的快节奏和碎片化对数据新闻而言也是一个挑战,数据新闻在呈现方式上应注重数据的多样性、内容的交互性及叙事的多维度,以吸引受众阅读和交互。

  “尽管当前数据新闻的制作还存在普惠性不强、交互性有待提高、可视化水平参差不齐、思想性有待提高等问题,但也呈现出有数据更有共享、有图表更有内容、有故事更有情怀、有融合更有信仰、有问题更有反思等鲜明特点。”陈积银建议,未来在选题方面,期望更多作品与“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康”相结合;在数据使用规范方面,希望作品全面保障用户数据安全;在可视化呈现方面,期待作品在可视化实践时注重庞大数据的易读性,以增强传播效果。

  “媒体融合大背景下,新闻人才培养特别是数据新闻人才培养过程中存在着一些亟待解决的问题。”陈积银认为,传统新闻学院的教育以文科为主,教师与学生存在技术性知识结构短板的问题,具备跨学科背景的数据新闻领域教师相对较少。目前,我国不少高校的新闻传播学院不断探索专业设置和教学设计,在发展中逐渐走向学科交叉的教学模式。同时,还应注重培养学生的数据思维和算法思维,积极学习数据新闻所需的技术性知识与技能。

  “对于文科学生而言,网页制作、可视化技术等操作技能的学习,短期内掌握有些困难,这使得数据新闻教学局限于理论知识。”陈积银说,中国数据新闻大赛为学生们提供了一个理论与实践相结合的机会,缩小了数据新闻领域人才培养与新闻行业需求之间的差异。近几届大赛作品,在选题上内容多元、角度丰富、注重社会价值,在可视化呈现上技术多样、形式丰富、交互性强,在评审方面坚持学界、业界与政界相结合,在教学实践方面收到了良好的成效。

  契合新文科背景要求

  受疫情影响,智慧教育已成为教育模式转型发展的客观需求,慕课、云课堂现已成为教育新景象。这些新的教育模式颠覆了原有的传统教育模式,同时也促进了新闻传播教育的创新与发展。

  “我们需要立足学界、携手业界、服务政界、融入世界,在传统的教育模式上进行自我教学革命。”陈积银认为,业界在技术研发方面的投入,政界在引智方面的投入,使得其在新闻传播技术、应用方面的水准远超学界。因此,当前的新闻传播教育一方面应积极改革,拥抱现代信息技术带来的红利;另一方面,也应保留原来教学中的先进经验,守住意识形态的红线,积极用马克思主义新闻观武装师生的头脑。

  “作为新闻传播教育工作者也应完成相应的转变,进一步激发学生学习的主动性、积极性,培养学生的创造力、表达欲、动手能力和团队合作精神。”陈积银建议,一是转变原来上课靠书本的理念,将研讨式教学与体验式教学相结合、启发式教学与自主学习式教学相结合;二是转变原来的身份,从知识传授,转化为方向引领、动力激励、方法指导、结果督察和过程讨论;三是提升前沿知识的学习与科研能力,向学生传授新闻传播国际前沿知识。

  “西安交通大学新闻与新媒体学院以工字牌为旗帜,新闻人才培养方案的建设契合了新文科建设背景下新闻教育改革的整体趋势。”陈积银介绍,新闻与新媒体学院组建计算机、公共管理、新闻传播等多学科背景的核心师资队伍,根据新文科建设理念与市场需求,建设协同育人基地以提升学生的数据素养。学院与政企共建的“陕西省智媒研究基地”沿用文理交叉的思路,背靠政界、立足学界、携手业界,为学生提供全智能化的平台资源,使学生在学习传统新闻采编技能的同时,学习短视频摄制、大数据舆情分析等新媒体技术技能。

  在教学实践方面,陈积银一直鼓励学生放下课本、走出校园、走进社会,在实践中发现问题、解决问题。他介绍说:“在数据新闻课程教学上,我鼓励同学们根据特长和兴趣自由组队,走到社会上采访调研、收集数据、自主解决难题,共同完成一个数据新闻作品的制作。同学们认为这种学习方式动手操作性强,比课堂教学收获更大。”

  “通过鼓励学生们自由组队参加中国数据新闻大赛,磨炼提升了他们的团队合作、沟通协调、专业实践以及前沿探索等各项能力。”陈积银认为,大赛“以赛育人”“以赛促教”,推动了传统新闻传播教育模式向现代化转型,引导学生在作品制作中从简单的多学科知识累加向多学科知识相融转变。同时,也为高校学生和新闻工作者搭建起新闻传播教育学界与业界沟通的桥梁。

  (中国新闻出版广电报记者 杜一娜 常湘萍)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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