全国首个港口行业人工智能大模型——星港大模型，依托国家人工智能应用中试基地（交通领域港口作业与管理方向）建设。据悉，山东港口青岛港依托该模型打造港口全域安全管控智能体集群，推动港口安全管理由传统人工排查向AI智能管控加速转型。

　　星港大模型具有350亿参数，覆盖安全、生产、港航服务等场景，具备自然语言、视觉识别、多模态等核心功能，采用“大小模型协同”模式。该模型基于Transformer结合MoE的混合架构，采用“通用基座+行业大模型+垂直领域模型+智能体应用”的层次化布局，通过分层解耦、多模协同的技术路线，构建了从基础认知到业务落地的完整模型体系，充分适配港口行业复杂、专业、高可靠性的业务特点。

　　山东港口青岛港港口全域安全管控智能体正是依托星港大模型完成。港口生产组织业态多、工艺多、设备多、交互多，安全管理“管什么、怎么管”一直是一个难题。青岛港围绕“人的不安全行为”和“物的不安全状态”两个核心，行业首创以安全“豆包”和多模态安全管控智能体为代表的港口全域安全管控智能体集群。

　　传统隐患排查存在“两查两难”：查现场，点少面窄、跑断腿，现场覆盖难；查视频，千路监控、看花眼，全程盯靠难。针对133种违章行为，青岛港搭建了港口行业首个多模态安全管控智能体，让AI替人查、替人盯。该智能体实现了预置巡航路径“自动找”、自动对焦锁定目标“智能看”、小模型加大模型“复合判”以及安全违章“即时改”的全流程闭环，以前靠人眼发现不了的隐患，如今通过“天眼”实现“秒级识别、即时整改”。

　　截至目前，该智能体已落地复杂场景50个、算法133个，监管覆盖率达到95%，员工违章次数下降32%。以集装箱码头特有的安全岛作业为例，安全岛区域讲究“人动车不动、车动人不动”，车辆经过安全岛时，人员需在岗亭内规范站立。若作业人员将腿搭到岗亭外沿，便违反安全规定，智能体可立刻触发报警，实现“秒”级捕捉。该成果落地极大程度上遏制了人员侥幸心理，形成强大震慑，有效破解传统人工覆盖难、盯靠难的痛点，为港口行业安全管理提供了智能化、可复制的实践样本。

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