据科技日报报道，山东港口青岛港自主研发的港口行业大模型“星港”已在生产、安全、服务全链条落地。其集装箱船舶配载智能体把一艘2.4万标箱超大型集装箱船的配载编制从人工3至5小时压缩到5分钟以内，配载效率较人工提升263倍；经国家工业信息安全发展研究中心数据安全所测评，该模型在港口作业与管理领域达到国际先进水平。
排产是港口效率的第一道关口。一套完整的船舶靠离泊计划要兼顾180余项业务规则、132个影响要素，过去船期一变，往往“一船变动、全局重排”。现在，全要素调度智能体统筹七大维度要素自动测算推优，工作人员两步操作即可生成排泊计划，界面上拖拽微调后直接下发码头执行；突发变更下，智能体一分半钟就能输出新的排产方案。
配载环节的约束更密。给一艘大型集装箱船上的数万个集装箱“排座位”，要同时满足船舶稳性、堆场箱源、装卸顺序、翻箱控制等300多项硬性约束。配载智能体吃透上千条港航业务规则、学习数千万条历史作业样本，经过500轮自主迭代寻优，把原本数小时的编制工作压缩到分钟级。
安全管控同样换了打法。全域安全管控智能体按预置路径自动巡检，对画面目标智能对焦识别，违章行为秒级捕捉、即时报警，已在码头设备维修、人机交互、登高作业、道路交通四大高风险区域落地50个复杂作业场景、建立133个算法模型，码头监管覆盖率达95%，员工违章行为下降32%。
架构上，“星港”采用“通用基座+行业大模型+垂直领域模型+智能体应用”的层次化布局。据青岛港方面介绍，这套体系作为交通领域人工智能应用中试基地的成果，其他港口做智能化改造无需重构底层框架，调整本体中的业务规则即可完成本地化适配，经过实战检验的路径已凝练为可复制推广的经验。
港口是规则密、约束多、容错低的典型场景，大模型的价值不在对话，而在把排产、配载这类硬约束问题封装成可执行的智能体——“星港”跑通的这条路，给同类重流程行业提供了一个可对照的样本。