我国海事大数据应用现状、前景及对策

罗本成+许世博

【摘 要】 为使海事大数据发挥其应有的作用，促进海事监管和服务模式创新，分析我国海事大数据应用现状和问题，展望海事大数据的应用前景，提出对策和建议：从顶层视角做好海事大数据战略规划，适时出台专项指导意见；找准关键环节和突破口，大力推进海事大数据示范应用；加快搭建统一的海事大数据云服务平台，完善平台运行机制；拓展和延伸海事数据社会价值，推进海事大数据应用创新和突破；充分利用社会资源，推进海事数据资源的深度挖掘和加工再利用；优化海事大数据应用生态环境，构建完善海事大数据生态产业链；大力培育海事大数据应用专业人才队伍。

【关键词】 海事信息化；大数据；数据服务；海事监管

随着互联网、物联网、云计算等新一代信息技术深度融合日益加快，大数据时代已经到来。大数据的重要价值，在于通过对大数据的专业化技术分析和处理，从而促进国家治理、行业管理、组织决策、社会发展等变革和创新。海事安全监管部门承担着保护水上运输生命线畅通的重要职责。海事部门不仅拥有大量权威的海事数据资源，同时也有着强烈的数据应用需求。大数据时代所酝酿的变革，将直接影响着未来海事监管的发展进程。在大数据时代，如何使海事大数据发挥其应有的价值，促进海事监管和服务模式创新，已成为亟待解决的新课题。

1 我国海事大数据应用现状

伴随着现代信息技术的进步和发展，我国海事部门的管理从最初的“流汗式”，到各种现代化监控手段的应用，再到明确提出建设“智慧海事”，在理念、体制、管理、服务等方面的创新步伐从未停止过。“十二五”期间，海事部门加强信息化顶层设计，利用云计算、物联网、大数据等新技术和新理念，全面推动“智慧海事”建设，在业务应用、安全监管、应急管理、航海保障、公共服务等方面均取得良好效果。[1]

目前，我国海事信息系统已建立了船舶动态监控系统、海事协同管理平台和海事综合服务平台（简称“一系统两平台”）。全国统一的船舶动态监控中心（上海）的建立，基本实现船舶、船员、签证等各类海事要素信息的动态采集和集中管理，为海事动态监控、协同管理和公共服务提供有效的数据支撑，也为海事部门进一步提高服务形象奠定良好基础。海事云数据中心实施指导意见的出台，明确了以“数据服务”为核心、数据交换平台互为镜像的两级数据中心建设方案。在总体布局上，应用云计算技术构建基于海事专网的私有云，推动了部局、直属局/地方局两级数据中心之间的数据交换和共享。海事部门可以方便地调用船舶动态、船员管理、船舶运输企业管理、船舶检验、载运货物动态、货物预计装船和抵达等信息，基本形成海事大数据的应用雏形。

同时，海事部门也积极转变职能、创新模式，扩大海事数据公共产品和服务的供给。2015年2月，基于“互联网+”理念的船舶自动识别系统（AIS）信息服务平台上线，正式对社会开放沿海及内河船舶实时动态权威数据查询。该平台将船舶AIS数据与船舶登记、船员动态、船载危险品等信息相融合，不仅拓展了传统AIS数据的应用范围，而且也是海事大数据延伸社会数据服务的有益实践。此外，海事部门还开展了海事大数据挖掘应用、数据挖掘分析等相关基础性和前瞻性研究，进一步夯实了大数据的应用基础。未来一段时期，海事部门将逐步实现与公安部、商务部、海关等单位的数据交换和共享，让海事大数据发挥更大的社会价值。

当前，我国海事大数据应用总体仍处于初级阶段，应用水平和应用层次相对较低。未来海事大数据应用推进还面临着诸多挑战：（1）缺少全局性、系统性的海事大数据应用专项规划，相应行动计划和方案尚未出台，难以有效适应海事科学发展的新形势和新要求；（2）海事大数据生态体系尚不健全，数据开放难、共享难、多源异构等问题尚未得到根本解决，仍存在一定的“数据孤岛”和“数据链断点”现象，数据资源深度开发利用缺乏有效的机制保障；（3）海事大数据应用尚停留在相关理论和应用模式的初级探索层面，成熟应用服务体系尚未形成；（4）缺乏深度挖掘海事大数据价值的系统性技术手段，在数据计算、可视化、结果呈现等方面仍存在一定的技术难题。此外，数据法律责任、数据安全和标准规范、人才队伍建设等问题也值得关注。

据统计，2015年我国拥有水上运输船舶16.59万艘，完成水路货运量61.36亿t，完成港口货物吞吐量127.50亿t，完成集装箱吞吐量2.12亿TEU。无论从数据规模，还是从运行实效来看，我国不仅是世界海事大国，也是海事数据的“生产大国”。随着海事信息化的不断深入和新一代信息技术的融合应用，数据的复杂程度将不断加深，数据量的增长也更加迅猛。如何挖掘海事大数据所蕴含的价值，更充分地发挥海事大数据所应有的价值，促进我国海事事业的发展，是当前海事系统所亟待解决的新课题。

2 我国海事大数据应用前景展望

2.1 有力支撑海事管理部门各层面的决策， 进一步提升海事决策科学化水平

大数据的应用极大地拓展了海事部门决策的信息边界和条件，并促进决策方法的创新。在大数据环境下，基于“经验”的决策模式将转向基于“实证”的决策模式。未来，随着海事信息与大数据的融合深化，基于数据的“事实”将会成为海事部门各层面决策的重要依据，使数据成为真正的“决策人”。基于对数据专业化分析后得出的“客观判断”，将成为海事部门科学决策、精准决策和有效决策的重要支撑。

2.2 促进海事管理跨部门数据共享、业务协同，进一步推动海事监管和服务模式创新

海事管理涉及人、船、环境及其他相关机构等方面。高效、科学的海事管理离不开多部门、多领域的业务协同与精准数据的关联支撑。大数据将有助于突破政府各部门、政府与公众之间的“数据孤岛”和“数据链断点”，促进实现数据共享开放及业务协同。随着“后签证时代”的到来，海事监管和服务必然面临着模式创新、服务升级、诚信体系建设等诸多挑战。大数据的全新理念和思路，将为海事监管和服务模式创新带来新的发展路径。

2.3 促进海事部门公共服务质量和水平的提高，助力“服务型海事管理”建设

在水运业高度市场化的今天，水运市场主体对海事部门的诉求不仅仅是单纯的安全管理，更需要一体化的监管服务。在大数据时代背景下，数据挖掘必然更加深入和精细，使得“随需所想”的推送式海事公共服务成为可能。基于一系列现代信息技术手段，各种信息被有效整合，更有利于完善海事部门的服务内容和方式，促进“服务型海事管理”建设。同时，数据的高度开放和大规模强力流动，意味着“用数据说话”的海事绩效评估将逐步形成常态，势必促进海事监管和服务更加开放、公正、透明。

2.4 进一步增强海事部门应急管理的预测预警和应急处置能力

基于对各种现代科技手段所采集数据的综合分析，海事部门可准确地掌握水上交通环境状态、船舶动态，预知各种船舶动态、到港情况，并优化监管和服务方案，消除事故隐患。尤其是在监管危险化学品货物等敏感货类运输方面，海事部门可基于大数据实现全过程监控和风险源头把控，达到“预控型”监管的目的。[2] 同时，利用大数据也可还原水上安全事故发生的过程，以便应急处置和事后分析。通过大数据的应用和关联性分析，可以全面提升海事应急管理的监测预警、快速响应和高效处置的能力，更好地保障水上交通和环境安全。

2.5 促进海事大数据社会价值的拓展和延伸

海事部门所掌握的数据，不应仅局限在业务管理上，更应用在面向社会的公共服务上。在保障数据安全的前提下，有序、有效地面向社会公众开放数据库，让各相关方可以以最少的成本获得最有价值的信息。未来，无论在海事部门的日常事务管理、效率提升方面，还是在社会功能服务提供方面，海事大数据应用都可能会带来一场华丽的变革。

3 推进我国海事大数据应用的对策和建议

3.1 从顶层视角做好海事大数据战略规划，适时出台专项指导意见

将海事行业作为整体统一考虑，打破传统的地域和行政界限。全面梳理和评估海事数据资源状况，以前瞻性、战略性、全局性眼光，统筹谋划海事大数据应用顶层架构。明确海事大数据应用发展的战略目标、阶段目标、重点任务和重要里程碑。统筹谋划相关应用、关键技术研发、数据开放管理、标准规范等关键布局，勾勒实操性好的推进技术路线图。适时出台专项实施指导意见，制订行动计划和方案，明确责任主体、目标和要求，并加强监督考核，促进海事大数据应用有效“落地”。

3.2 找准关键环节和突破口，大力推进海事 大数据示范应用

以海事监管和服务的重要领域为大数据应用的突破口，在安全监管、通航环境评估、情景应急、船舶信息服务、决策支持等重要且数据量大的应用方面，推动海事大数据融合和创新应用。以跨部门、跨区域、跨行业的综合性应用为重点，推进海事大数据应用的示范试点，以快速形成一批海事大数据应用成功案例和创新成果，带动全行业应用不断深化。积极推广应用大数据、云计算、物联网等技术手段，创新海事管理、船舶服务、应急管理及社会服务等模式，进一步提高海事监管水平和服务能力。

3.3 加快搭建统一的海事大数据云服务平台， 完善平台运行机制

针对海事服务对象流动性强、跨部门多、环节多等特点，充分利用云计算、大数据技术，整合现有的网络、通信、平台和数据资源，构建全国统一的海事大数据云服务平台。结合海事业务特点和管理目标，对平台的架构、功能、数据源、应用模式、运维方式等进行顶层规划设计，逐步建立“部门―云平台―部门”数据共享交换模式。按照公共数据和部门特需的类别及层次，通过数据关联、集聚、共享和深度挖掘，为有需要的部门提供大数据分析预测和决策支持，使云平台成为海事数据供应方和需求方数据交换及流通的载体。同时，从建设、运维、应用和安全等方面完善平台运行机制，以更好地发挥海事云服务平台的效用。

3.4 拓展和延伸海事数据社会价值，推进海事 大数据应用创新和突破

在船舶动态监控数据中心和“一系统两平台”建设的基础上，进一步推动海事数据资源的聚集、整合和深度应用，大力延伸和拓展海事大数据的社会价值。在已建两级海事数据中心的基础上，加强数据集成、功能拓展和服务延伸，逐步实现向大数据应用云服务平台过渡。探索和发展基于大数据的高品质增值服务新业态，全面提升海事“链条式”服务能力和水平。在保证有效监管的前提下，有层次、有选择地推进海事大数据对外共享开放，创新海事大数据应用和发展模式。

3.5 充分利用社会资源，推进海事数据资源的 深度挖掘和加工再利用

密切关注大数据影响下的全球海事发展动态，洞察大数据应用相关规律，力争在海事大数据平台级应用及服务上实现突破。充分利用科研团体、平台服务商及其他社会力量等社会资源，推进海事数据资源深加工和再利用，进一步提升海事数据资源的社会价值。联合业界知名数据分析应用企业，共同开展海事大数据的深度挖掘，以拓展海事大数据应用范围。通过聚合各方面力量，推动海事部门在大数据战略研究、态势跟踪、技术研发、挖掘分析、增值服务等方面形成常态。

3.6 优化海事大数据应用生态环境，构建完善 海事大数据生态产业链

进一步树立和强化数据战略及数据服务意识，将“数据”真正融入到海事部门日常监管和服务工作中，逐步建立“拿数据说话”的绩效评估机制。树立海事大数据“生态”理念，从数据生产、管理、应用、服务等方面，加快构建完善海事大数据生态产业链。加大相关政策引导，增强海事数据服务产品的供给能力；完善相关标准规范体系，建立完善大数据应用管理和安全机制；加强海事核心数据的保密安全工作，以促进海事大数据应用良性发展。

3.7 大力培育海事大数据应用专业人才队伍

以海事大数据相关研发和应用项目为载体，多渠道、多方式培养海事大数据应用专业人才和跨界复合型人才，着力培育一批资深的海事大数据分析和应用工程师。积极开展面向海事监管和服务人员的大数据应用培训，提高相关人员的业务水平。加强对外交流合作，充分利用国内海事高等院校和科研院所等“外脑”资源，建立常态的协作交流机制，促进打造海事大数据应用创新团队，为海事大数据应用提供人才保障。

参考文献：

[1] 刘宇雄.大数据时代，如何赢得海事的未来[J].珠江水运，2014（5）：23-24.

[2]李森.大数据背景下的内河航运信息化建设[J].信息化建设，2013（8）：29-31.