航运物流行业发展现状及趋势分析,航运物流未来走势,航空物流行业发展现状,航运业发展现状及发展趋势

我国是航运大国，航运业是国民经济、对外贸易和社会发展的重要支撑。与陆运、航空运输相比，海运以其覆盖面广、航道投资小、运力强、占地小、成本低等优势，在现代货物运输中具有不可替代的地位。

市场现状

近十年来，我国经济的快速发展带动了航运业的快速发展。 2020年受新冠疫情影响，水运货运量、周转量增速有所下滑，但总体仍保持增长趋势。数据显示，我国水运货运量从2016年的63.82亿吨增长到2020年的76.16亿吨，年均复合增长率达4.9%。中商产业研究院预测，2022年，我国水运货运量将达到83.4亿吨。

数据来源：交通运输部、中商产业研究院

交通运输部数据显示，我国水运货物周转量从2016年的9.73万亿吨公里增长到2020年的10.58万亿吨公里，年复合增长率为1.9%。中商产业研究院预计，2022年，我国水运货物周转量将达到10.99万亿吨公里。

数据来源：交通运输部、中国商业产业研究院

未来发展趋势

1、行业集中度将逐步提高

尽管航运业整体市场规模巨大，但行业企业众多，干散货航运业集中度较低；在我国，干散货航运行业属于低集中度竞争类型，行业企业数量较多，但规模普遍较小，抗风险能力较弱。交通运输部等七部门出台《关于大力推动航运业高质量发展的指导意见》，提出“鼓励航运企业兼并重组，推进规模化、集约化、多元化经营，增强抗风险能力和国际竞争力。”在打造行业龙头的政策主基调下，龙头企业将通过不断扩大业务规模、并购重组等一系列方式，加快行业集中度发展，进一步增强抗风险能力和国际市场竞争力。

2、绿色航运已成趋势

近年来，随着航运业的环境污染和碳排放问题受到国际社会的高度关注，在《巴黎协定》的不断推进下，各国陆续更新了国家自主贡献目标，低碳环保航运业的防护要求、标准和规范不断完善。全球航运业绿色、节能、低碳、环保可持续发展趋势已成必然。

我国在绿色航运、环保航运方面也出台了相关措施。 2021年5月，交通运输部办公厅印发《海事系统发展“十四五”规划》，指出要提高船舶污染防治能力，加强船舶污染治理和治理。开展船舶排放监测，开展绿色船舶和清洁能源新技术应用研究，引导船舶使用清洁、绿色、低碳能源，推动制度和技术减排。

3、航运业向智能化发展

在大数据、物联网、5g、人工智能等技术支撑下，航运业与新兴技术结合更加紧密。目前，我国航运企业在信息化、智能化应用普及方面还处于起步阶段。未来，随着现代信息技术、物联网技术、人工智能技术等先进技术的成熟，将有别于传统航运在安全监管、运营服务、深度融合等方面存在广阔的想象空间以及船舶管理和港口服务的应用。智慧航运将深刻影响航运组织和模式，最终将显着提升船舶运营的安全管理、运营管理、质量管理水平，助力实现安全、绿色、高效的航运。

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骞汉酒店

图片来源@视觉中国

文｜光锥智能，作者｜刘雨琦 ，编辑｜王一粟 

身处大模型的浪潮之中，AI的热度一波接着一波。

7月6日，2023年世界人工智能大会在上海召开，一度冲上了微博热搜榜。在5万平方米的会场中，400多家企业的展台员工都在不遗余力地讲解着自家新产品，参会的人们不断穿梭其中，“脚都走麻了，但心情还是很澎湃。”有观众说道。

在现场，光锥智能发现大会的展台均是按行业部署，软件、硬件、芯片“一家人整整齐齐”的排列着。阿里、百度、腾讯三连座，无异于同台竞技，而观众们能在5分钟之内纵览全国最新大模型，边看边对比。 

作为国内最大的AI盛会，此次与往届不同的是，通用人工智能的曙光似乎就在咫尺之间，群雄逐鹿的战意感染了每一个见证者。

特斯拉创始人、CEO埃隆·马斯克连线开场，图灵奖得主、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智主持讨论此次大会，不仅集齐了百度文心、阿里通义、华为盘古、讯飞星火、商汤日日新等30余个海内外大模型，还有80余位国内外院士，特斯拉、微软、华为、阿里等50余位海内外大咖，学术界与科技界正在合力推开时代厚重的大门。

最为基础的大模型层，技术平台迎来新的迭代升级，如何赋能千行百业，推进产业落地成为新阶段的探讨主题。 

AI infra结构虽然尚不成熟，但大模型的配套设施跟了上来，适应大模型计算存储的向量数据库成为热门赛道，保证大模型安全运行的AI安全监测平台顺势而生。

应用落地抢在了大模型成熟的前面，软件应用渗透至各行各业场景，硬件端又催生了一批机器人新产品。

中国大模型跑出了中国速度，技术层、配套设施层、应用层，同时在各个环节同步崛起，而不是等着底层大模型技术成熟后才慢慢跟上。一面继续夯实地基，一面遍地开花，整舰加速前进，衍生出更多的中国大模型模式。

从3月如雨后春笋般冒头至今，短短4个月的时间，大模型正在从“通用型”走向“产业落地”。

通用大模型是一场“赢家通吃”的大逃杀，把大模型用起来，比做出来更重要。在此次世界人工智能大会上，所有大模型升级的关键词都是“产业”。

作为大模型的提供方，蚂蚁、腾讯、百度、阿里、华为、网易等大厂结合此前已有领域的经验优势，快速探索垂类场景应用。

阿里的通义千问大模型，就率先用在了智慧金融。通过将自然语言理解和生成能力与金融场景结合，通义千问与中金财富、杭州银行、恒生电子等合作，通过智能问答、智能外呼、智能助手，来帮助企业识别市场风险、理解客户需求。

以游戏和教育为主的网易，则将大模型率先与这两个领域结合。在教育领域，网易有道自研了国内首个教育大模型“子曰”，在此次大会还发布了最新应用成果——虚拟人口语教练，可以1V1体验类似真人的口语私教。

而在自动驾驶领域积累多年的百度，把大模型投入了汽车交通领域。在汽车制造领域，百度智能云为长安汽车提供了人工智能基础设施平台和数字人平台，与吉利汽车一起打造了汽车行业大模型，构建了工厂数字化大脑，帮助降低管理运维成本。

正如华为轮值董事长胡厚提到，“人工智能的发展关键是走深向实，着力点放在让人工智能为千行百业的生产活动服务，为科研创新服务。” 

不过，这波中国大模型们产业落地的姿势虽各不相同，但在优势领域站稳后，都开始一致向外扩展，比拼起了行业覆盖能力。

以腾讯为例，目前，腾讯云已经为传媒、文旅等10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案；华为的盘古大模型则主要与金融、制造、医药研发、煤矿、铁路等行业相结合落地......总体而言，智慧政务、智慧金融、智慧交通成为抢手垂类赛道。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，“通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。”

为了提升行业大模型的竞争力，企业们需要深入垂类行业的具体场景，贴身肉搏真正考验技术的细节与效果。 

作为持续进化的技术，大模型光能用起来还不够。正如每一个技术的发展，都需要两条腿走路，一条是实用性，一条是先进性，大模型的实用性，是借由产业侧落地逐步探索的，而先进性则体现在对跨模态难题的突破。

参考ChatGPT从3.5到4.0的路径，生成式大模型的技术前进之路，是单模态到多模态的，从一开始同质化严重的文生文，正在一路向文生图、文生声、文生视频演进。

在通义千问之后，阿里云此次宣布推出“通义大模型”新成员AI绘画“通义万相”，与文心一格、商汤秒画类似，文生图赛道已经拥挤起来。 

而在文生图之后，文生声、文生视频是接下来的赛点。

以视频为例，作为文、声、图的结合体，文生视频也是生成式大模型的终极形态。目前，文生视频技术的难点在于连贯画面素材的生产。基于数字人的已有技术，文生视频最快在数字人场景实现。

例如，商汤的如影大模型，能将文本文案,一键生成知识分享、品牌宣传、短视频带货、培训宣讲、热点资讯等各类数字人视频，以及3D内容生成平台“琼宇”（场景生成）、“格物”（物体生成），基于3D内容生成技术对空间和物体复刻与交互。

以往，技术往往都是先发展，后应用。而在这一波大模型浪潮下，技术的先进性、实用性同步发展，两条腿走路的大模型正在加速前进。

大模型狂奔了4个月，产业的拼图，也在一块一块逐渐补齐。

以大模型为核心的MaaS服务平台，是大模型飞机着陆的机场。大模型如何落地、落地速度，都与这个机场平台的建设成熟程度紧密相关。

目前，百度文心千帆、阿里灵骏PAI平台、腾讯模型商店、火山引擎的火山方舟，虽然有细分的差别，但都是MaaS服务平台，帮助企业更好的精调、部署行业大模型，将大模型应用在产业中。

WAIC中，MaaS平台的升级也是一大主要看点。会上，腾讯云公开了几大重点行业方向，包括金融风控、交互翻译、数智人等创新场景，下一步将布局AI for Science，持续通过AI 大模型应用在天文探索、文化考古等领域。 

在不久前，火山引擎也发布了MaaS服务平台火山方舟，包括模型广场和模型工具两个重要模块，核心目的也是通过平台力量帮助企业更好的做应用落地。

而在发展的过程中，安全问题也逐渐暴露出来。

无论是AI*还是三星的员工数据泄露，模型安全一度成为了社会焦点。现阶段，解决问题的前提是发现问题，亮起安全红灯，才能有的放矢的解决。

为此，蚂蚁推出了可信程度安全评测系统“蚁鉴2.0”，作为业内首个产业级支持文本、图像等全数据类型的AI安全检测平台，“蚁鉴2.0”新增AIGC安全性、AI可解释评测能力，可服务于金融、教育、文化、医疗、电商等领域10多个大规模复杂业务场景。

另外，蚂蚁还将发布以隐私计算技术为核心的隐语开源框架1.0版本、“隐私计算安全对战”科普互动游戏，数字版权保护平台“鹊凿”等。

蚂蚁的技术人员告诉光锥智能：“当面对多模型决策时，企业可以将大模型开放给蚁鉴平台进行评分，将有4个不同的评分标准，就像论文的查重系统，检测模型的安全指数并打分，为企业提供指导。”

不过，据光锥智能了解到，目前，蚁鉴仅能检测问题，并不提供针对性解决数据安全问题的方案。还需要其他厂商共同完善产业链条。

另一方面，数据技术的发展也在突破大模型本身的限制。

正如前文所讲，大模型正在经历从通用到行业的变迁，这个过程受到两个方面的限制：一是通用大模型只有“短期记忆”，无论是国内还是国外，OpenAI最新发布了GPT4的开源版本中也强调，有8k的Token限制；二是训练行业专有大模型，企业需要将私有数据与通用大模型进行结合，私有数据如何安全的接入大模型？如何更高效率、低成本的处理动态变化的数据？

这也就是为什么，大模型火了之后，向量数据库随之火爆的原因。

星环科技创始人孙元浩向光锥智能解释道：“向量数据库就像是大模型的外脑，能够帮助大模型拥有长期记忆，且私有数据可以通过向量化存储在向量数据库中，既能满足瞬时接入和输出，也保障企业私有数据不被泄露。”

为此，腾讯云发布了云原生向量数据库Tencent Cloud 【【微信】】，支持10亿级向量检索规模，并将延迟控制在毫秒级。相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询（QPS）的峰值能力。 

星环科技发布了分布式向量数据库Transwarp Hippo。支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。

向量数据库火爆的背后，是大模型带动着整个数据产业链向前发展。

在训练大模型之前的数据准备（清洗、过滤、提纯）、数据处理（选型、质量、标注）在经历了数道工序后才能“喂”给大模型，而中国目前数据产业相对分散，导致数据在流通的过程中容易遇到安全问题，且效率不高。

比如，需要先把复杂的非结构化数据通过向量化（embedding），处理统一成多维空间里的坐标值，才能够为大模型所用，但如Zilliz一类的向量数据库，并不帮企业完成向量化的过程。

这就需要一个一站式的数据处理平台。和数据打了十几年交道的孙元浩，将经验凝结在了星环的Sophon LLMOps中，通过该平台，用户可以完成数据采集、知识沉淀、大模型迭代提升的完整闭环。同时将向量数据库与图数据库进行结合，能够更好的帮助大模型跨领域知识学习和调优，让大语言模型能更好地理解不同领域的专业术语、缩写、常见词汇和语法，承担统一的语义理解功能，解决业务领域性问题。 

产业链的陆续补齐，是大模型发展的基石，同时也将带起诸多的产业链机会，共建一个完整的模型生态。

今年整个展览馆，素有“人气王”之称的机器人被数字人抢了风头。

数字人展馆外人头攒动，围了一圈又一圈。商汤搭建如影数字人生成平台，现场演绎3D数字人生成过程；网易有道竖屏展示虚拟人口语教练，吸引了参展人上前互动；魔珐科技还原虚拟人试播间，虚拟人一上午连播三场。

虽然，近期AI主播、AI数字人大规模涌入了短视频平台，掀起了一波讨论热度，但逛完一圈却发现没人展出2D数字人，显然相比其实用性，酷炫、好玩、互动性强的3D数字人更能抢夺人们的目光。

走进AI绘画平台的场馆，依然令人眼花缭乱。阿里打造巨屏展示其文生图效果，商汤使用超大卷屏演示其秒画功能。数字人、AI绘画，AIGC俨然成为大众最关心的事儿，也是大模型应用中跑得最快的方向。

AIGC热度居高不下，成为了人们茶余饭后的谈资，不过更重要的是要推进产业落地。

网易伏羲预训练及生成式人工智能平台负责人赵增告诉光锥智能，目前游戏是图像生成的核心应用场景之一。“游戏场景需要创作大量的内容，例如各种不同朝代的角色，世界各地的风景，通过文图功能可快速生成手稿，激发创意，提升游戏制作效率。”

光锥智能逛展过程中发现，相比于年初，市面上内容生成的类型变得丰富了起来。文生图几乎是各家的标配，除此之外，更多维度的多模态能力越来越完善。比如，腾讯利用文生音频技术，在音乐创作领域推出了XMusic生成式通用作曲框架。 

从最初的文生图，到现在的文生音频、图生图，生成内容的类型越来越多样化，呈现出从单模态走向多模态的趋势。但这还远远不够，参照国外Midjourney一类软件的发展，文生视频将是下一阶段的方向，而国内公司在这方面探索还处于特别早期。 

“左手软件，右手硬件”，AIGC应用落地正在表现出“两手抓”的趋势。

大会刚开幕，马斯克在发言中就提出：“未来人类将会有更多机器人产品，预计地球上的机器人数量将会超过人类数量。

据了解，今年现场共20余款机器人共同亮相，多款为首发，包括达闼搭载大模型对话能力的双足机器人、特斯拉人形机器人擎天柱、网易伏羲具身智能工程机器人、微创手术机器人、美团无人机V4、宇树四足机器人、科大讯飞机器狗、云深处绝影Lite3四足机器人等。

大模型让软件重做了一遍，但离实际应用到机器人行业还有很长的距离。

长期以来，机器人一直面临前端需求不足、单体成本太高、无法规模化生产等难题。某机器人厂商市场负责人向光锥智能透露，几年间，我们的机器人成本降低到此前的三分之一，但于行业而言，在实际应用中还有很多未知问题需要磨合。 

上述负责人表示，理想状态下，大模型能够使机器人长出灵魂，让它自主做决策，跟实际环境去互动。 

但遗憾的是，目前还很难做到，机器人的边缘端资源有限，已有的算力带不动大模型部署，而部署了高昂的GPU又会继续拉高机器人的单价。

对此，有创业者称，AI技术路线尚未走通，可能五年之内也难出现大规模人形机器人的产品形态应用。

不过，包括马斯克在内的多位企业家都认为，机器人是人工智能的“具身智能”落地。在更长期的未来中，机器人的成熟会将人工智能的应用从信息产业，带向更深更大的实体世界中。

中国大模型正处于一片欣欣向荣的态势。

不过，行业热闹之中，我们也看到了大模型技术路径、产业落地、配套设施搭建、应用生态仍处于早期阶段。

正如阿里云周靖人所说，“大模型领域你追我赶的过程刚刚开始，大家还是要有一些耐心。”

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