航运大数据应用的探索方向

发布在2017年12月27日“航运评论”公众号的文章“航运大数据应用价值链条尚未成形”，对航运大数据应用提出了十分有见地的观点，这里给出一些延伸的认识。

原文：港口和航运业虽然是具有悠久历史的传统行业，但因为其关系着全球贸易的命脉，在新技术的应用方面始终保持着领先。以大数据为例，近年来在航运业多领域均有所应用。

评：海运的集装箱领域主要由港航领域的大型企业主导，在“瓶颈约束”阶段，解决能力短缺是第一要义，创新并不是首选。在沿海和内河运输领域，市场由中小企业主导，创新意愿和创新能力都不强。在“产能过剩”阶段，我们看到更多的是企业合并，包括港口资源整合和大型航运企业的合并，技术创新则是被市场所逼的无奈选择，还不是首选应对方案。所以，港航业在新技术的应用上，谈不上保持领先。

原文：数据质量无法保证，体现在数据不全面、不准确、不及时、不一致四个方面。航运大数据的质量对于后续的分析和应用都起到了决定性的影响，为了确保数据全面、准确、及时、一致，数据采集最好是在业务发生过程中同步进行的。传统依赖人工的数据采集方式和事后统计的工作方法都无法取得高质量的数据。比如，让船代企业填写船舶压载水加注地点坐标，填报者往往会随意乱填，真实性也无法验证；集卡司机填写拖单，也往往为了省事简化或者错填内容等。遗憾的是，整个航运业相关业务环节来看依然依靠人工采集的数据依然比比皆是。

评：数据维度和数据质量是与时俱进的，不同时代对数据的维度要求也不相同。因此，谈不上数据的全面性以及准确性。针对不同应用场景，需要不同的数据维度，还需要不同的数据精度和颗粒度。在没有应用场景之前，数据不可能自发产生，谁也不可能预先知道需要什么样的数据、用什么工具采集数据。所以，航运大数据不可能进行规划，是在实践中不断产生并与用户进行不间断的进化和相互塑造的。脱离场景谈数据的全面性、准确性、即时性和一致性没有意义。

原文：要提高数据质量、采集更多数据，就要用好物联网和互联网+。尽量利用机器替代人自动采集数据或者尽可能将大量的业务环节从线下搬到线上处理，就能更好的产生标准化数据，也便于在后期应用时分析使用。从本届海事展来看，卫星通信服务商正积极推陈出新，新一代船岸船岸一体化的物联通道正在形成，为智能化船舶源源不断的将船上各项数据传输到岸上创造了更好的基础条件。新技术降低了我们获取数据的成本也提升了数据质量，但并不代表这些数据能够有效的共享和公开。

评：新兴的数据采集技术以及数据传输技术，为航运大数据的应用提供了基本保障。新技术肯定会降低数据获取成本，因为如果不能降低，这样的技术就不会被应用。新技术能够提升数据质量，但够不够用也并不知道，这依赖具体的应用场景。新工具采集的数据能不能用现有的算法给出用户的行为特征和消费倾向并不知道。有时候是数据不够用，有时候是算法不够好。

原文：提倡有偿数据服务，更有利于建立数据共享合作。笔者认为，在大数据时代，很多人已经形成了数据具有价值的意识，将数据视为资产。既然如此，我们就不该责怪资产的所有者不主动分享数据，而应该鼓励更多商业化的数据交易合作，有偿的数据交易也是一种共享。当然，笔者也提倡政府和国际组织出于社会和行业管理而采集的数据可以进一步开放共享。目前，AIS数据是整个航运业中应用最为普遍的大数据，因为AIS数据是IMO组织出于安全考虑以公约形式要求大家安装设备并共享的，并且其轨迹数据完全基于物联网技术采集，数据质量较好。

评：十分赞同。企业数据的共享和开放，这本身就不是应该致力和倡导的。如果数据有价值，由企业开发，那这就是企业赖以生存的数据资产，基于交换和交易的数据共享是可能的，免费的开放没有可能。政府可以做的，是建立数据的市场，维护数据市场的公平交易。政府公共数据和行业监管数据，在不引起企业市场信息泄露的原则下，应该开放。

原文：航运大数据的推动者和最终用户，并不一定在航运界内。众所周知，航运业是服务业，而航运大数据的应用最终也是为了满足服务对象的需求并改善体验。比如货主和贸易商，就一直在推动着航运大数据向前发展。例如，最早在全世界大量建设AIS数据接收基站，组建数据分布式采集网络，并利用这些数据分析邮轮运输行为的，正是那些国际能源大鳄。

评：集装箱运输的发明，并非来自于航运业；航运大数据的推动者和最终用户，也不一定在航运界。凯文凯利的说法是：你的竞争对手，还不在你的视野中。这就是当下市场竞争和跨界打击的可怕之处。

对于航运大数据，笔者有三个认识：

第一，场景驱动。航运大数据的产生和运用，构建新兴场景是核心。这样的场景，既要解决长期以来难以消除的行业痛点，还要具有技术的经济性、模式的可迭代、护城河足够高以及利益相关方可接受等条件。因此，新兴场景的目标导向才是航运大数据构建的锚。没有场景，就没有航运大数据，也就谈不上数据的精度和维度。

第二，以新兴工具为数据生产手段。视频监控、位置坐标和支付信息等手段是采集航运大数据的新兴工具，这些工具需要紧密地嵌入到场景中，让用户心甘情愿、不存在主动意识、没有抗拒心理的情境下获得实时的多维度数据。

第三，以新兴算法寻求关联。人工智能正在快速发展，几家大型的公司很快就会把人工智能服务向全社会推出，这也将成为新时代的基础设施。港航企业不是要去研发新兴算法，也没有这样的技术人才储备，而是具有充分的开放性，将数据接口与大型公司的数据服务进行对接，从而产生用户的行为图像，继而升级场景，提升用户粘性。升级后的场景，对新兴工具的迭代产生要求，进而产生新维度的航运大数据，这就形成了场景、工具和大数据同步进化的正反馈。谁能够持续不断地形成这样的正反馈，市场就是他的。

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