Chińskie Porty Wprowadzają DeepSeek AI, aby Zwiększyć Efektywność

Chińskie porty coraz częściej korzystają z opracowanego w kraju modelu DeepSeek AI w celu usprawnienia operacji, jak po raz pierwszy poinformował South China Morning Post (SCMP).

Zaledwie kilka tygodni po styczniowym debiucie najnowszej wersji, wiele głównych portów już zintegrowało lub planuje zaimplementować technologię, jak podaje SCMP.

Badaczka Grupy Portowej Hubei, Yu Jiaxiang, podkreśla znaczenie krajowej sztucznej inteligencji (AI) w zapewnieniu bezpieczeństwa operacji portowych, śledzenia ładunków i stabilności łańcucha dostaw. SCMP informuje, że Yu stwierdza, że korzystanie z krajowej technologii jest kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa danych w operacjach portowych, układzie obiektów i informacjach o ładunkach.

Jednym z pierwszych adopterów jest port Ningbo-Zhoushan, trzeci co do wielkości port kontenerowy na świecie pod względem przepustowości. Port rozpoczął korzystanie z DeepSeek AI w swoim inteligentnym systemie bram i obsługi klienta.

Nowa technologia bramek jest w stanie rozpoznać ponad 80% unikalnych numerów plomb kontenerów, znacznie skracając czas potrzebny na ręczną weryfikację, jak podaje SCMP.

Inspekcje kontenerów, które wcześniej wymagały zaangażowania czterech pracowników, teraz mogą być przeprowadzane przez jednego pracownika – informuje właściciel portu.

Model AI również poprawił czas reakcji na alarmy o błędach, redukując go do 30 minut. System bramek zasilany przez DeepSeek został wdrożony na wielu terminalach, przetwarzając około 20 000 jednostek równoważnych dwudziestostopowym kontenerom (TEU) dziennie, zgodnie z SCMP.

Tymczasem Port w Zhoushan testuje AI dla swojego systemu obsługi klienta przez 24 godziny na dobę, który obecnie opiera się na modelu Tongyi Qianwen od Alibaba.

SCMP informuje, że system ulepszony przez DeepSeek ma być wprowadzony w pierwszej połowie roku, z planami rozszerzenia jego użytkowania na obsługę ładunków, dźwigi bramowe i operacje związane z bezpieczeństwem.

Port w Kantonie, położony w prowincji Guangdong, już zaimplementował sztuczną inteligencję DeepSeek w swoich systemach zarządzania sprzętem i fakturowania, co pozwala na szybsze reagowanie na awarie oraz poprawia dokładność wprowadzania danych, jak zauważa SCMP.

Grupa Hubei Port Group również buduje platformę do zarządzania logistyką opartą na modelach AI, w tym DeepSeek. Grupa bada zastosowania AI w swoich nowych terminalach wielomodalnych w porcie Yangluo w Wuhan na rzece Jangcy, jak donosi SCMP.

Jednak pojawiły się obawy dotyczące bezpieczeństwa modeli AI, takich jak DeepSeek. Niedawne badanie wykazało znaczne podatności w modelu DeepSeek-R1, które potencjalnie mogą zagrozić jego wdrożeniu w krytycznych operacjach.

Model był podatny na próby jailbreaku, ataki poprzez natychmiastowe wstrzyknięcie kodu oraz generowanie szkodliwych lub faktualnie nieprawdziwych treści. Ze względu na ocenę ryzyka na poziomie 8,3 na 10, eksperci ostrzegają organizacje, aby dokładnie oceniały ryzyko bezpieczeństwa przed integracją modeli AI.

Szybkie przyjęcie DeepSeek AI w chińskich portach następuje wobec narastających napięć związanych z konkurencją technologiczną między Chinami a Stanami Zjednoczonymi. W październiku administracja Bidena sfinalizowała zasady ograniczające inwestycje amerykańskie w chińskie AI, przemysł półprzewodnikowy i kwantowy.

Te przepisy mają na celu zapobieganie wykorzystywaniu amerykańskiej wiedzy specjalistycznej do wspierania postępu Chin w sektorach zaawansowanych technologii, szczególnie tych z potencjalnymi zastosowaniami wojskowymi.

Tymczasem, postęp w robotyce nadal kształtuje chiński krajobraz przemysłowy. Światowa Konferencja Robotyki 2024 w Pekinie pokazała rosnącą integrację automatyzacji opartej na AI w logistyce, przemyśle produkcyjnym i obszarze usług dla klienta.

Wraz z rozprzestrzenianiem się adaptacji AI w chińskich portach, eksperci z branży podkreślają konieczność kompleksowego szkolenia pracowników. Od zarządzania do pracowników na miejscu, pracownicy muszą rozwijać umiejętności związane z AI, aby maksymalizować korzyści z automatyzacji i podejmowania decyzji opartych na danych.