在信息化和數字化的時代背景下，善用大數據的確可以事半功倍。在美國，有一家貨運公司只有13名員工，但卻為全球127個客戶提供附加價值相對較高的服務。有趣的是，這家公司并沒有自己的集裝箱，而是依靠自己研發的網絡和數字化算法，為全球主要班輪公司進行集裝箱的動態匹配。據悉，這家公司創造出的營收率非常高，可以達到6.3美元/TEU，而傳統租箱公司的收益可能只有0.4美元/TEU。
無形的價值
在中遠海運科技股份有限公司副總經理林亦雯看來，可以用“無中生有”來形容大數據的價值。因為從上述案例中可以清晰看到，這家貨運公司基本沒有資源（集裝箱和員工），但正因為“看不到”的網絡和數字化算法，使其客戶享受到了大數據的價值。
如眾多行業一樣，航運業需要一種成體系化的數字化轉型。航運企業所涉航運業務，需要串聯在面向各產業的全程物流服務鏈條上，而數字化需要將整個業務鏈條轉型為線上服務模式，進一步地提高航運物流的運行效率，即從全局角度出發，體系化、分步驟地運用數字科技，從而實現港口、航運企業、陸運和倉儲等環節的資源整合與共享，在質的方面促進港-航-物-貿一體化發展。上述案例所涉公司雖然只是航運供應鏈中的其中一個環節，但當無數類似節點串聯后，大數據將滲進海路運輸的每一個步驟。上海國際航運研究中心航運信息研究所所長徐凱表示，盡管在當前很難用過去對市場某個角色的定義去定義未來的企業，比如一家企業在數據經營方面更擅長，比如另一家企業在運力組織方面更擅長，但正因如此，角色分工會更加細膩。“未來，我認為分工會愈發明細。這是行業未來的一種生態，而且確確實實有可能出現。”
最近發生了一件事，讓業界更深地審視了大數據之于航運發展的作用。總部位于希臘雅典的Signal Maritime Services Ltd.（以下簡稱Signal）與全球領先的油船管理公司Heidmar Inc.（以下簡稱Heidmar）達成一項里程碑式的合作協議。根據協議，Signal將使用其專有的技術和分析方法為Heidmar管理其旗下經營的一支油船聯營池船隊。Signal表示，將用其人工智能解決方案為這支聯營池船隊提供船舶管理服務。
規模化的船隊通常由一家專業的船舶管理公司管理，為什么Heidmar會將其旗下油船聯營池船隊交給一家科技信息公司來進行管理和運營？“關鍵在于Signal對數據的分析和管理，大數據的價值不斷得到航運業的肯定。”徐凱認為，很多人都感嘆大數據為航運從業者提供了有價值的信息，這種價值的首要體現方式就是為企業提供決策支持。“Signal管理Heidmar旗下船隊并非信息公司管理航運企業的首個案例，早在2017年，馬士基油船公司就宣布與一家以色列公司進行合作，后者通過全球衛星軌跡數據為前者提供船舶軌跡的優化和支持服務。可以說，應用大數據是未來航運業的一個趨勢。”
京翰信息科技（上海）有限公司大數據研究院院長王彤對徐凱的觀點表示贊同：“我覺得這樣的公司會越來越多，這肯定是未來的一個趨勢，因為在大數據時代的背景和場景下，不去適應時代、不去改變常規思維和認知方式的話，那將被所處的行業所淘汰。”林亦雯則用一組數字說明了這個問題。最近二十年，全球500強企業中有約40%的上榜企業是新的數據公司，而他們之所以能進入全球500強，或是專注于數字化的信息公司，或是利用信息化手段再塑傳統行業的公司。“大數據時代下，數據是企業的核心競爭力之一。”林亦雯說，這是任何一家公司都需要重點考慮的問題，比如像中遠海運集團這樣的大型航運企業，必須考慮在這個價值鏈條中如何提供有價值的附加服務。
須與行業深度結合
大數據并不是憑空想象出來的，它需要一個行業徹底地進行數字化改革，只有行業自身的質變，才能提升數字化水平，進而決定數字化的進行程度。在徐凱看來，業務的發展要發掘數據，而好的數據產品也要與業務進行深度結合。“對于最終的用戶來講，他們要的并不是多么廣泛的數據，而是需要將這些海量的數據通過加工轉換或是模型方法，變為與業務直接掛鉤的有價值的東西。”徐凱用了一個比喻作為解釋，“蘋果長在樹上，但如果沒有人做物流和加工的話，好看的蘋果就無法進入到城市里商店的貨架上，不好看的蘋果也不會變成罐頭或果醬被售賣。這樣的話，蘋果的最終價值就無法得到體現。”在新的時代，我們的經營模式將被改變，但在航運大數據實現過程中，大數據又何嘗不需要與業務進行深度融合？只有這種深度融合，最后的應用場景才會體現其價值。
然而數字化對于傳統的航運業而言，或許還是一件新鮮事物，其價值也要在未來一段時間內才能得以呈現。但我們不能因此而忽視它的作用。林亦雯說，當技術驅動給我們帶來非常好的體驗時，我們可能突然發現這種社會效益或經濟效益很難被量化，而大數據帶給航運業的收益，又很可能會經過一個長周期才能得到回報。“既然是趨勢，我們就應用長遠的眼光看待大數據對于航運的影響。我舉一個例子，一般女性在25歲的時候就被建議用眼霜，而1000多塊錢一瓶的眼霜可能沒幾天就用完了，成本很大。但當商家提醒你‘如果不用眼霜，到了40歲，和用眼霜的女性差異會很大’之后，你就可能會感到恐慌。”大數據也是一樣，也許我們在現在看不出它的很大作用，但它一定是行業發展的保障。“我們要跟上時代發展的趨勢，這個趨勢就是大數據在航運領域中的應用。再比如如果一家公司不利用數字化，再過十年回頭看，我們會不會認為這家公司很奇怪，它居然是與時代脫節的。”
這次新冠肺炎疫情的爆發，也充分放大了航運業對大數據需求的緊迫性。網上訂艙、網上賣船等已有成熟方案的新模式普及率大幅提升，而智慧港口、智能倉庫（場站）、智能船舶、智能驗船、遠程控制、自動駕駛等需要更多數據分析的細分領域也將進一步被完善、推廣。
談到智能航運中的大數據應用，徐凱頗有見解，他說：“未來整個行業的模式應該朝著定制化方向發展，進而演變為扁平化、全程化、生態化。幾年前，無人船備受關注，但業界慢慢了解到，發展無人船的前提是建造智能船。智能船本身包括很多方面，例如智能化機艙、智能化航行、船體智能化、貨物監管智能化等。然而在這些智能化的核心和內在則是數據。以前，恐怕只有航行日志會發到岸上，而現在我們會采集大量與航行有關的數據，并將其傳輸。這些數據會發揮巨大作用。通過分析處理，可能會讀取到船舶消耗什么樣的物料、消耗什么樣的備件、機艙里面的設備運轉情況、什么樣的行為將增加維護成本。總之，這些數據與航行和船舶管理之間的聯系非常緊密。未來，通過對這些數據的分析可以衍生出很多東西，比如預測船舶補給。新加坡港現在就可以通過分析得出一艘即將靠泊的船舶將有怎樣的需求，提前做出準備。智能維護也將與之前的預防性維護不同，而是做到有針對性的維護。如此可見，善用大數據可以更好地協調物流鏈上下游。馬云曾說，阿里巴巴不是電子商務公司，而是一家物聯網公司。仔細想想也是，現在已經很少有人介意“在哪買東西”的事情，更在意的是“通過什么平臺買東西”。這說明一個切切實實的問題，即一家公司需要在行業整個價值鏈中扮演什么樣的角色。
賦能整個產業鏈
大數據技術正在不斷促進航運業的數字化轉型，以便航運企業優化航運服務質量、提升業務效率。那么，航運大數據的應用究竟是在公共平臺上推進大數據和智能化，還是航運參與主體自身推動大數據的應用發展？未來，智能航運的發展是否將大數據作為核心？對于這個問題，徐凱表示：“大數據是智能航運的核心。在過去，不管信息技術如何發展，本質上是人指揮機器在做事。而現在，我們面臨的是機器指揮人，甚至是機器指揮機器，并沒有人參與，而機器指揮調度唯一依據就是數據，數據應是未來智能航運發展的核心。就目前而言，智能航運的發展需要數據、技術支撐，而相關模型以及算法的構建離不開人才。隨著計算機存儲能力以及信息技術得到提升，增加大數據航運應用場景的需求。數據、人才、大數據技術在未來智能航運發展中不可或缺。”
在傳統航運時代，我們也許并沒有將更多的外部信息迅速納入航行和物流環節，但在當下，大數據恰恰給了我們一種手段和方法，將外部信息與內部的已知信息結合、分析。在航運大數據時代，零散信息可以很完整地呈現出來，這對于行業將是根本性的改變。
就目前來看，航運大數據和有關智能航運的技術或想法已成為行業發展的重要手段，體現了航運數據的重要作用，新一輪產業變革也許就在不遠處。正因如此，航運大數據的應用須進一步深化，比如建設集成電子海圖、電子江圖、地理信息系統為一體的“整體圖”，綜合船舶交通管理系統、船舶自動識別系統、海事視頻監管系統、船舶遠程識別與跟蹤系統、北斗衛星導航系統及船舶、船員和通航環境等各類海事信息，從而實現現場情況的全天候、立體化、綜合性的可視化展示。比如拓展海事共享數據庫數據范圍，整合基于船舶、船員、相關企業及貨物等海事監管和服務對象的統一身份標識，實現對其基礎信息、行為狀態、歷史情況等連續跟蹤。在造船行業，根據大數據技術的剖析，不但能夠改善造船業的造船周期，更能夠掌握和預測分析航船業、零部件加工制造業等別的行業的發展趨向。預計在未來很長一段時間，大量的航運企業和造船企業將更積極地運用大數據技術，用以發掘市場機會、控制成本、規避風險。
當然，實現航運大數據的挑戰和困難依舊客觀地擺在面前。數據、人才以及技術依舊是智能航運的難點。智能航運的發展需要技術、制度、機制、人才等方面的共同推進，需要解決如何將傳統業務和新興科技的結合這一問題。換個角度講，數據互聯互通及開放共享是目前亟待解決的問題之一。上海億通國際股份有限公司大數據中心主任姚偉華指出，智能航運的發展，難點是開放共享。“整個產業鏈要實現現代化，需要業務鏈的重組，而在這個過程中，數據及技術如何開放共享成為一個難點。如果各自持有自我的數據而無法形成整體，則無法實現量變到質變的轉換。一切技術均離不開數據這一生產要素。總而言之，只有將大數據技術賦能整個航運產業鏈，才能逐步實現智能航運的愿景。
