【大象云 · 寄语】

远洋航运，作为全世界经济贸易供应链的重要组成，承载着如今90％的商业产品全球流通的职责，而随着货运总量的不断提升，单轮次的集装箱等货物装载量，推升着巨型货轮吨位的不断新高，例如可承载两万个标准箱的巨型集装箱货轮、可承载45万吨级原油或液态天然气的LNG船、可实现40万吨级矿石散货运装的巨轮。

这些巨型货轮，或反照出人类身躯的渺小，但在黑海怒涛中却成为一叶扁舟，狂风暴雨的涡旋中仿佛不知所措。但是有目标的旅途每一步都有坚实的意义，其并非永远漂流或随风逐荡，搁浅在无谓的浅滩中，而其全天候、全球域的旅段节点，便是分布于洲际沿岸的各大港口。

从我国长三角上海洋山港，到珠三角的深圳蛇口港，再到美国洛杉矶的长滩港，再跨越至欧洲荷兰的鹿特丹港，由港口定桩的点构建成了覆盖世界贸易货运的线，进而由线交织勾勒成了经济发展的面，而最终依托平行元空的信息流、数据流，耦合伸缩成了数字孪生的体，最终实现的不仅是经济总量、物流通讯的顺畅，更推升新世纪、新文明、新社会的维度界限。

而荷兰鹿特丹港，正和全球众多同行一道，拓展着数字孪生中的新自信、新逻辑、新意义。

【全电力自动化 · 可能性的开始】

鹿特丹港面积覆盖超过12.9万公顷，每日的任意时间段中，都会有超过18万名产业链相关人员在就港口运营进行协作，而协作的目标便是在80多个大小码头上，实现每年超过14万轮次的停泊出港，其中超过20％货轮是远洋级别的巨型体物。鹿特丹港是荷兰的名片，创造着荷兰每年10％ 以上、约合210亿欧元的GDP总量，同时也是欧洲、乃至全球货运的重要门户。

货运装卸的不间断、高效能的作业，依靠的便是全电力驱动的重型装卸桥吊、机器人扭锁、AGV导引车、堆场轨道吊等作业设备，其可在全流程信息化的作业系统中，根据指定的工序紧密无缝地配合协作，而这个过程只需要少数人团队的远程监控。

以AGV导引车为例，全场域覆盖、等距间隔的“磁钉”信号传送器将被布置于地表之下，其网格状的散布形成了一张数据认知的坐标地图，与AGV能够实时双向交互，从而让车形载具能够了解自身的定位、匹配的路线、可能的障碍、启停的时点，而其自置的激光感知、超声波感知系统成为最后一道保障，全力避免其可能与他车障碍可能发生的碰撞事故。

从过往的人力集装箱货车转运，到如今AGV导引车自动执行，信息化系统的协助实现一连串工序的高效执行，一重重废气的污染根除，一道道安全的人身保障。无边界的信息流交互传递，带来的不仅仅当下资源的有效组织，还有未来问题隐患的先行预判。

先行预判基础于现场情况的客观即时感知，而这样的感知能力便需要集成IOT等物联网能力的部署。通过对全场域关键构件的传感器搭载，通过对温度、压力等关键数据的采集，相关的数据可以为数字孪生的虚拟世界提供还原的标准。以泊位码头为例，当数十万吨级矿石货轮入港的时候，其庞大的身躯自带强大的引力势能，任意方向的作用运动都将让接触物承受巨大的压力。

因此，当巨轮入港、拖船向前带拖的时候，其关键的问题之一便是如何让巨型货轮能够以恒定、缓慢的微速与码头慢慢靠近，而其速度的尺量于每秒厘米之间。通过厘米度进，从而让码头的防撞胶柱可以充分吸收巨轮带来的压迫感，在力学上实现充分的缓冲和排释。作为全天候作业的鹿特丹港，对防撞胶柱等一系列常年力学伸缩构件的监控，成为维持正常运营的重要手段。

通过一系列关键构件数据的反馈，其可以在数字孪生的码头三维模型上直观呈现，并且通过行业逻辑和数学关系予以相关老化、破损、异常等情况的侦别，从而在虚拟世界中获得前瞻问题、预窥隐患的能力，更好地调度资源予以保障和维护。

从自动化到数字感知，鹿特丹港运营团队用数字化、信息化的方式丈量全场，步履的放达让空间的广阔也成为近在咫尺可控的认知边界内，那么基于空间维度的时间研判，是否有更多数字孪生可提炼的价值？

【觉悟于过往 · 服务于现在】

商业实务的成功者，很多时候并非一开始便有了某个举世瞩目的创新创意，而更多是从过往的历史资料予以学习，理解时代、环境、因素的嵌套关系，从中觉悟出某种新路径的可能。

例如对于超过400米厂、宽57米、10层楼高的集装箱巨轮，任意时段、任意工序的作业改善，其都有可能会助力巨轮提前进港或者出港，而这样的“提前”改进在鹿特丹港当局计算中可能高达每艘货轮6万欧元/小时的成本节约，而不断的提升工作效能一直是港口中人持之以恒的奋斗目标。

而这种工序环节的改进，不仅仅来自于组织结构上的制度激励和人员文化上的培训磨练，其更客观助推于工序流程的种种变化，而这种工序流程便需要过往时间维度上的数据沉淀。在数字孪生系统中，基础的底层架构来源可大体分为两部分，其一为以三维模型、地形环境等现实物理孪生的工程数据，其二是以IOT数据等信息流为标准导引的情态数据，两相结合便可以在平行元空中虚拟真实的现场状况。

而对于以上情态数据的持续保存，其基于不同空间构件、不同传感项目、不同时间节点的数据颗粒，便可以在类似TSI（Time Series Insight）等功能模块中予以日志般的记录，从而实现在同一时间段落中，实现不同项目数据的交叉分配、关系猜想、推测验证并最终定格公式。

例如，在新建港口的自动化重型桥吊安装中，不管设备提供商将其运载的特种运输船改造的多么先进，不管港口深水条件、淤冻情况多么罕见优异，设备卸船的首要条件便在于海潮潮位的等待，关键于让运输船舶与港口码头的平面落差控制在最小范围，实现特种重型设备卸落过程中的最小不确定性风险。

而如鹿特丹港当局对于数字孪生的构想，应用类似TSI功能模块的基础上，其便有可能根据往年的潮汐数据、当季气象、过往风速等情况，结合码头泊位、船只轮廓、桥吊模型等三维数据，来对当下的最佳时间窗口予以预判，实现设备供应商、港口运营团队等方面人员、资源、工作计划的安排。

而同理以上相关过往综合数据的交叉比对，对于重型桥吊的实际工作情景，其面对的最大不确定性风险之一便是远方高空盘旋而至的风，如何实现在强风中快速将高达近百米、重达过千吨的重型桥吊快速锚定，一直是港口作业中面对的问题，而解决方法之一，或许便可沿用以上TSI思路模式，对过往的历史事件、常年风速、桥吊状态等予以各方面元素关系的研判，从而形成可行的前哨指标监控和即时响应预案。

【大象云 · 结语】

订单与货物，其在有向图中有起点和终点的定义，但对于承载的货运轮船，全生命周期是运动移形的过程，所谓的终点不过是豪迈壮行的新起点，而对于与之匹配合作的港口码头，何尝不是如此？

鹿特丹港的数字孪生，其自我革新如同在时代不同节点中处处靠岸的轮船，在过往的技术基础上不断去探索未知的海域，拓展着自身认知能力的舒适区，并为未来可能发生的变化做好准备，例如其便曾提出一个问题，如今的港口作业都是基于有人驾驶的轮船，那么未来全电力驱动、无人驾驶轮船出现的时候，现行的作业体系是否能够适应？

很多时候，未来不愿深想，缺乏的不是激情，而是没有对应的手段，而这正是数字孪生的魅力，其创造的虚拟世界映射着真实的现存物理，让想法可以在其中自由生长、验证迭代。

数字孪生，或许是现代版的欧洲中世纪文艺复兴，让对前路迷茫的工匠人多了一分把握，一分从容淡定的自信！

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