AI+集運：不破不立，開闢集運新天地！

2025-04-22 22:09 雪球

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風險提示：本文所提到的觀點僅代表個人的意見，所涉及標的不作推薦，據此買賣，風險自負。
作者：養叔的貓
來源：雪球
眾所周知，集運從來都不是一個數據主導的行業。從船東、船司、租船、燃油買賣到託運商，幾乎每天都要做出上千萬價值的決策，卻沒有即時資料或歷史基準的支撐。
例如，燃油採購經理可能會根據 WhatsApp 上的幾個報價來購買燃油，在腦海中比較報價，而不是透過結構化系統。船司可能會根據歷史經驗或以往資料的分析而不是即時資料預測分析來調整船舶速度。租船人可能會根據經紀人關係的強弱而不是硬性市場資料來選擇租船合同。諸如此類，不勝列舉。
集執行業的資料脫節，不一定就會帶來壞事，行業相關方根據所掌握的資訊做出他們認為的最佳決定，落子無悔。但這正是問題所在。太多關鍵決定仍然基於不完整、過時或有偏見的資訊做出。研究表明，低質量的資料平均每年給航運業造成上千萬美元的損失。
因此之故，集運的未來必然要走向資料驅動。資料的可靠、準確性，越發重要。然而，大量的時間和金錢被浪費在低質量的資料上。
為了解決問題，船司在資料收集和分析方面投入了大量資金，但仍難以實現有意義的投資回報。
究其原因：
一者，資料收集系統過時，大部分船司的資料收集系統仍需要手動輸入，不僅效率慢，還容易出錯。
二者，未能充分利用最先進的資料採集系統。出於成本方面的考慮，現有的資料採集系統大多無法與現代軟體很好地整合。人們難於從資料中提取到有價值的資訊，大部分的時間花在了資料清理和驗證上。
三者，部分企業部署了現代資料收集系統，由於專業人才的缺乏，或者培訓不足，導致無法充分利用其全部功能。
四者，集執行業存在著明顯的資料孤島效應，導致行業難以正確監控和分析資料。
現在，AI到來，尤其是智慧體的橫空出世，為集運資料採集、洞察、分析，為集運決策、行動提供了強大的助力。
AI已經在集運領域證明了自己的價值。
目前，全球海事運營人工智慧市場價值高達 41.3 億美元。
一些最具前瞻性的公司正在使用AI驅動的路線模型來降低燃料消耗、最佳化速度並避免擁堵，並且應用機器學習來檢測船舶效能異常，以免它們變成代價高昂的故障。
據麥肯錫（McKinsey）和普華永道（PwC）在 2022~2023 年對航運和供應鏈數字化的調研報告，越來越多的公司投入資源開發自動報價、智慧合約管理以及貨運跟蹤預測的 AI 系統。
比如，中遠海控透過積極融合人工智慧、物聯網、區塊鏈、5G等新興技術，將科技成果加快轉化為現實生產力。其中，人工智慧技術已在服務網路規劃、綠色航運、供應鏈控制塔、智慧倉儲、智慧拖車、智慧客服、智慧調箱等系統中廣泛應用，客戶需求洞察能力和綜合服務能力大幅提升，並能為家電、汽車、跨境電商等行業客戶提供個性化全鏈定製服務。
馬士基在近幾年進行了大量端到端物流收購（如 KGH Customs Services、LF Logistics 等），試圖將航運與物流的更多環節整合到統一平臺上。併購背後，需要強大的數字化和智慧化來打通資料與決策鏈條。
Digital Container Shipping Association (DCSA) 等機構的報告顯示，主流集裝箱航運公司正加快電子訂艙、視覺化追蹤、資料共享標準的落地。這些數字化基礎設施為運價自動化評估提供了資料支援。
一些航運科技公司（如 Freightos、Searates、CargoMetrics 等）已經開發了基於海量 AIS 資料、航線運價大資料以及機器學習演算法的即時運費報價與預測系統。這類系統與 FFA 的遠期曲線相結合，可以對短期運價波動做出更及時的反應。
雲計算服務商（如 AWS、Azure、Google Cloud）為航運企業提供了更廉價且高效的計算能力，使大規模模擬（如蒙特卡洛模擬、多場景分析）在數分鐘內完成成為可能。
Digital Container Shipping Association (DCSA) 等機構的報告顯示，主流集裝箱航運公司正加快電子訂艙、視覺化追蹤、資料共享標準的落地。這些數字化基礎設施為運價自動化評估提供了資料支援。
AI+集運，使用前景廣泛，未來拓展空間大。
比如，基於AI的海上安全規劃，可進行障礙物探測、避免碰撞和自動對接輔助，對提高海上航行的安全性和便捷性具有重大意義。
比如，基於 AI的最佳化解決方案，整合即時資料分析，透過AI資料採集、洞察與分析，以最佳化船舶效能，深入瞭解船舶狀況，並在風險導致事故之前識別風險。這對船司加強安全措施，提高運營效率，最佳化船舶到達時間，從而減少航運排放來說，具有重大意義。
比如，基於Al的影片分析和船隊管理技術，可以提醒船上和岸上團隊注意安全、安保的操作問題，以防止事故和環境汙染。
比如，基於AI監控系統，實現人與船舶、船舶與港口的可持續線上互動。即時監控整個船隊以進行維護和監督，AI水下攝像機，還可以以進行早期火災檢測。AI的自動化態勢感知解決方案，還可以幫助船舶在惡劣天氣和擁堵水道中安全航行。
比如，利用數字孿生和AI技術改變港口和碼頭的決策過程。
比如，利用AI，主導新的數字港口呼叫解決方案，提高港口船舶的運營效率和成本節約。
比如，利用基於AI的泊位規劃和預測解決方案，提高港口使用者的態勢感知和運營效率。
比如，基於AI的資料探勘和深度學習，可以即時對航線、船舶、港口等 環境進行洞察，為船長和導航人員賦能，使他們能夠做出明智的決策並減少人為錯誤。
……
既然AI+集運有這麼好的前景，為什麼大部分集運從業者都感覺有些力不從心呢？
首先，AI好壞取決於它所訓練的資料，但全球範圍內，大部分船司仍然依賴零散、不一致或完全不準確的資料。2022 年進行的一項調查發現，68% 的航運高管將他們的內部資料管理評為“差”或“非常差”。如果沒有乾淨、結構化的資料，AI就無法提供可靠的見解。
其次，AI的出現，威脅到了集執行業傳統的一貫的做法。一個靠直覺建立職業生涯的租船人不希望有人告訴他AI能更好地完成他們的工作。一個依靠個人關係蓬勃發展的燃油交易商不希望AI帶來的完全的價格透明度侵蝕他們的利潤。就好比美東碼頭的自動化引發了失業擔憂。
集執行業的AI潮流，不可阻擋，集執行業大規模佈局AI，不是行不行的問題，而是需要多久的問題。
好不誇張地說，越是採用AI越早的集運船司，越能夠在未來的行業發展中獲得競爭優勢！
我一直相信一句話：
AI不會取代人類，但那些會用、用好AI的人類一定會取代那些不會用或者用不好AI的人類！
AI的終極目標不是要取代人類的工作，而是要賦予人類權力。AI不會減少集執行業對經驗豐富的操作員或交易員的需求，反而會為他們提供更好的工具來做出更好的決策。
一言以蔽之，AI不是要取代人，而是要取代低效率。
智者不會問“AI會取代我嗎？”而是會問“我如何利用AI將效率提高 10 倍？”
錯過了AI概念，沒有什麼好遺憾的。
不是所有人都可以成為屠龍少年，並取下驪龍之珠。
普通投資者，需要敬畏市場，遠離妖股。
AI潮流下，有關的、相關的、無關的很多股票，在概念、故事、小作文引導下，股價得到了爆發式上漲。
我知道你眼紅了，心跳了！但不要參與，贏了只是運氣，輸了你必萬劫不復。
投入火堆中成為鳳凰，遠不如坐在火堆旁，烤一個馬鈴薯。
我們不投身AI的火堆，但我們也不應該遠離AI的火堆，成不了鳳凰不影響我們取暖，品嚐馬鈴薯的甜美。
AI不是一個行業的AI，而是整個時代的AI。
AI+集運，一切正在悄無聲息地發生著。
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