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山东港口青岛港：打造智慧绿色港口 赋能高质量发展******

　　【稳经济 促发展】

　　“新年第一天在泊作业船舶11条，靠离船舶22艘次，作业箱量突破3万标箱！其中，有10条船舶是服务RCEP各国家的船舶。”1月1日，在作业码头坚守岗位的山东港口青岛港QQCT操作三大队队长孙江说，RCEP（区域全面经济伙伴关系协定）实施一年来，RCEP方向操作箱量保持稳定增长态势。

　　2022年日韩、东南亚、澳大利亚等重点RCEP国家外贸进出口箱量同比增幅保持在10%以上，其中到澳大利亚地区的外贸箱量同比增长20%。这是山东港口青岛港打造智慧绿色港口赋能高质量发展带来的喜人成果。

　　山东港口青岛港总经理李武成接受科技日报记者采访时表示，站在2023年新起点，山东港口青岛港将深入贯彻落实党的二十大精神，创新打造世界一流的智慧港口、绿色港口，赋能高质量发展，为中国式现代化贡献港口力量。

　　勇攀科技高峰，标注“中国高度”

　　1月1日，在“达飞瓦斯科达伽马”轮作业中，山东港口青岛港码头船时效率达到218自然箱/小时，在“长标”轮作业中，船时效率达到226自然箱/小时，均创近两个月作业效率新高。

　　山东港口青岛港智慧绿色港口建设进入“加速度”阶段。

　　一年前，山东省科技厅、山东省交通运输厅与山东港口签订山东省重大科技创新工程“智慧港口科技示范工程”项目任务书，作为项目参研单位之一的山东港口青岛港，签订课题攻关任务书，为全年“提能级、带产业、攻关核心技术”吹响号角——

　　列出智慧大脑平台建设和智慧港口试点任务、山东智慧港口重大科技创新示范工程、岸电服务体系、LNG供应服务体系、智慧港口科技示范、“氢进万家”氢能港口关键技术集成与示范工程等港口科技创新项目……

　　累计建成92套5G基站，应用港口大型设备远程控制、智能理货、海上信号覆盖等10大场景，港口信息网络全面进入5G时代；综合运用地理信息、物联网、数字孪生、大数据分析等技术，率先在全国沿海港口实现“电子海图、港区测绘图、路网图、遥感影像图”“四图合一”，实现全港区各生产要素的数字化，建成港口生产调度与安全管控“一张图”；打造“云港通”口岸智能化生态服务平台，成为连接港口、航运、物流、客户的绿色纽带，实现口岸单证电子化、通关物流服务线上化……

　　去年9月，山东港口自主研发的全自动化集装箱码头智能管控系统A-TOS发布启用，实现从底层软硬件到上层应用关键核心技术的完全自主可控；全智引领，“类人脑”进行生产指挥调度、规划决策和系统的测试运维，以“九大创新技术”抢占智慧绿色港口发展制高点；全向超越，确立“五大优势”，“毫秒级”刷新响应，无感升级，生产操作、设备控制、信息处理三位一体智能管控，智能配载效率提升17倍以上，实现“从0到1”的创新突破，各项指标全面超越拥有30多年应用历史的国外同类产品。

　　科技赋能更多作业领域

　　元旦这一天，山东港口青岛港干散货智慧码头一片繁忙景象。

　　作为全国首个涵盖智慧调度、智慧库场、智慧设备、智慧皮带流程全系统干散货智慧码头，卸船机、堆取料机等机械设备远程自动化改造亮点纷呈，挖掘机、装载机远程自动化试点应用，专业干散货设备自动化率达到55%。

　　“伟丽创新团队”带头人赵伟丽谈到干散货智慧码头的改造过程时表示，强化团队科技攻关，用科技手段把职工从高强度的现场劳动中解放出来，让传统码头改造在技术的创新运用中加快升级。

　　搭平台，延链条，山东港口青岛港让科技力量应用在更多作业领域——

　　集装箱码头自动化建设提速建设，桥吊、轨道吊等设备远程自动化升级改造加快推进，集装箱设备自动化率达到41%，打造了国内最大规模轨道吊自动化改造示范应用；无人清扫车、油电混合智能拖轮、散装冻鱼卸船等多场景自动化作业探索和应用，实现新突破；拖轮调度由人工调度转变为智能调度，整体能耗降低5%以上；集装箱集疏运实现智能化调度，车辆空驶率降低15%；建立皮带流程无人化智能巡检系统，创新油品装车作业八大安全联锁，消除人机交叉作业等安全隐患……

　　智慧绿色成为港口高质量发展的亮丽底色

　　近来，山东港口青岛港先后荣获国家环境友好企业、全国首批“绿色港口”等荣誉称号，下属公司中QQCTN、QDOT荣获“亚太绿色港口”称号，QQCTU、QQCT荣获“四星级中国绿色港口”称号……

　　这些荣誉，彰显了山东港口青岛港智慧绿色发展能力不断增强。

　　在山东港口青岛港，能源供给“多元化”，能源使用“清洁化”——

　　启动了氢能集卡、轨道吊研究工作，山东港口青岛港在国内率先实现氢能集卡实景测试，全球首创氢能自动化轨道吊；承接“氢进万家”项目课题，开展氢能港口关键技术集成及示范研究工作；完成全国首座港口加氢站建设，集装箱公司引进3台氢能集卡进行测试，还将引进20辆氢能集卡开展示范应用……

　　风能、太阳能推广应用遍地开花，山东港口青岛港自动化码头以纯电动作业模式为基础，将氢能、空轨等前沿技术融入港口生产，打造首个风电一体化示范项目，一期完成桥吊机房、建筑物、车棚等部位光伏改造约3600平方米，建设2座120千瓦小型风机，年发电量约90万千瓦时……

　　如今，在山东港口青岛港，从生产到生活，处处是清洁能源的“身影”——岸电泊位覆盖率达到100%；停车场充电桩为港区电动机械、汽车提供充电支持，国内首创桥吊机房光伏改造并全港区推广，仓库、建筑物、设备设施顶部光伏改造加快推进，140余台轮胎吊、吊车完成“油改电”……  （本报记者 王健高　实习记者 宋迎迎　通讯员 春修 兰坤 李强）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）