洋山深水港是上海最大的港口，货物吞吐量冠绝全球。尽管平时作业效率已是世界领先，然而一到出货旺季或碰上大雾大风，货车难免排队。最近，一支上海创客团队用48小时头脑风暴，给出了一套AI辅助疏堵的初步方案。
在上海日前举办的2026语料数据智能创意大赛（CICC）黑客松挑战赛上，133支参赛队伍48小时内极速交付参赛作品。隧道股份城建设计集团与中城交组成的联合团队，拿出了名为“港口集疏运路网车流预测与拥堵传播预警智能体”的方案。
洋山港各码头的集疏运车辆主要是自行到达，少部分是预约到港。这种模式下，车辆到达时间分布不均衡，与码头作业节奏匹配度有待提高，容易导致车辆在港区附近聚集等待。
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在现场“手搓”智能系统的年轻创客。
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团队的解决方案是构建一套港口集疏运车辆智能预测系统，名字有些绕，功能很实在。领队薛骁介绍，他们会采集集卡车辆的实时GPS轨迹，再融合预约信息、进出闸记录、船期、在泊计划、装卸任务等多源数据，用AI模型就能预测每辆车什么时候到、什么时候走。“简单而言，我们要知道车辆在哪，同时看船期波动、箱区任务变化等因素，提前预判可能发生的拥堵，减少车辆的等待时间”。
创客团队正在路演。
在技术上，智能体采用“近期分层预测+停留建模+远期深度学习融合”的模式，对行程时间进行多维度预测。系统会基于实时GPS数据不断优化模型，从宏观历史规律到实时路况特征，再到微观序列捕捉，动态更新，就像一位经验丰富的调度员，看着实时路况灵活调整策略。
团队还把自然语言交互能力融入进去。港口调度人员不需要懂算法，只要像平时说话一样问就可以。比如，工作人员只要对着电脑问“今天下午2点，去3号泊位的车多吗”，系统就能给出预测和建议，方便工作人员提前调度安排。
CICC 2026黑客松挑战赛项目还有望在赛后获得持续孵化与支持。薛骁说，他们想做的不止是解决洋山港的眼前问题，而是形成一套可复制、可推广的智能港口集疏运管理系统产品，为更多港口的陆路疏堵提供“上海方案”。在赛场上，这个构想已初步落地，为AI在交通物流领域的落地打开了一个新的想象空间。
入港货车。来源：洋山港海事局
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