AI航運革命！港口預測系統讓物流效率大躍進

加拿大英屬哥倫比亞大學奧肯那根校區（UBCO）的研究團隊開發出一套突破性人工智慧系統，能精準預測船舶航向與到港時間。這項創新技術將協助加拿大各大港口提升作業效率，有效應對全球供應鏈中斷的挑戰。

這項名為「TrajReducer」的航運預測框架，由UBCO工程學院劉正教授與博士生張成凱共同研發。系統採用先進的空間聚類技術與跨維度後設資料排序演演算法，大幅提升預測準確度與運算效率，相關研究成果已發表於《海洋工程》期刊。

劉教授指出：「全球超過80%的貿易仰賴海運，準確預測貨輪動向與到港時間至關重要。近年疫情延誤、地緣政治緊張，甚至是蘇伊士運河阻塞等突發事件，都凸顯港口需要更智慧化的應變工具。」

傳統船舶動向預測方法不僅速度慢，準確度也有限，約有30%的資料會遺漏船舶預計離港與到港時間。TrajReducer透過分析數千艘船舶的航行模式，結合船型、尺寸、航速與方向等關鍵引數，成功解決這些問題。

劉教授比喻：「這就像智慧GPS不僅記錄你的行車路線，還能根據駕駛習慣與車型預測目的地。TrajReducer無需比對資料庫中所有航程，它能快速找出最相似的歷史航行資料，包括船舶尺寸與天候條件，來做出精準預測。」

這項技術對加拿大主要港口如溫哥華、魯珀特王子港、蒙特婁與哈利法克斯特別重要。劉教授補充：「加拿大港口每年處理數億噸貨物，即使作業效率僅小幅提升，都能帶來可觀經濟效益。提前數日掌握貨輪到港時間，港口就能最佳化泊位分配、排程合適裝置，並與鐵公路運輸網路協調。」

與現有預測模型相比，TrajReducer在航運作業中展現顯著優勢，無需龐大運算資源就能準確預測船舶目的地。張成凱說明：「這套系統的妙處在於，處理越多資料就會越準確。無論是因應新貿易協定、基礎建設變化或氣候因素導致的航運模式改變，TrajReducer都能持續最佳化預測能力。」

這項研究代表海事分析領域的重大突破，應用潛力不僅限於港口作業，更能延伸至航安監控、環境保護與供應鏈最佳化等領域。張成凱強調：「這不只是效率問題，更是韌性問題。當加拿大港口能準確預期船舶到港，就能在全球貿易面臨突發挑戰時，確保國人所需的貨物流通不中斷。」

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