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业务挑战：

边缘数据复杂，难以充分利用

目前的自动化港区均已部署大量传感器，然而传感器收集到的数据通常仅作为实时状态的展示与记录，未被充分挖掘用于场景预测与设备诊断。

云边协同效应差

多数智能诊断流程单纯依赖于物联网边缘网关上部署的轻量级算法，忽略了云端所能承载的重型机器学习模型的训练。

解决方案场景：

港口环境因子预测

通过基础数据来评测/预判水质、风速、风向，得出船只进港平滑度的评估。

进港可疑船只检测

海关给出历史走私船编号，结合全球AIS历史数据进行模式分析。对历史航行轨迹的分析包括：是否违背最短路径规则（航向突变）、是否长时间徘徊，对可疑船只提前预警。

港口设备智能诊断与评估

边缘计算与云计算结合，通过对运行数据实时分析，对设备状态进行监测，当出现异常时分析其产生的原因、部位和严重程度，并预测其发展趋势。

船舶进港优化

根据船舶到港申报信息，结合AIS对船舶到港的时间、货物运载量、相应的装卸船工作量和机械使用需求，对船舶进港和停泊时间做出预测；结合水文数据、船舶间通信数据、天气局提供的天气数据、各项船舶到港计划、作业计划，预测港口拥堵情况，对船舶的最佳进港时间进行安排，减少等待时间。

方案优势：

轻量化智能边缘云，海量数据高效处理

借助电信遍布区县的通信机房，边缘云可以把时延做到x毫秒级。通过云网融合，为港口客户提供安全可靠可信的入云环境。智能边缘云形态丰富，涵盖物理机、虚拟机、容器、函数计算，完美对接客户边缘设备。

云边协同，同时承载轻重算法

在智慧港口场景下，实现云、边、端的三体友好协同。端负责内容采集及预处理；边缘统一汇聚视频流等数据，进行智能分析、存储；中心云保存核心数据。

方案架构：

港口智能诊断

结合天翼云边缘计算与数据分析能力，港口能够更好地利用传感器数据进行设备异常自主检测，并实现更上层的港口基础设施进行自主决策与相互协作，解放后台操作的复杂干预。

架构优势：

智能检测

在边缘节点部署异常检测算法，完成实时、短周期的数据分析，更好地支撑故障的实时告警，快速识别异常，毫秒级响应。

云端分析

云侧对重型机器学习模型进行训练，完成周期性维护、故障隐患综合识别分析，产品健康度检查。

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