高质量数据集典型案例 | 长江智慧航运高质量数据集

　　二、方案和成效
　　一是构建体系化数据底座，夯实智能应用基础。针对航运数据标准不一、分散异构问题，通过统一数据中心汇聚船舶、港口、航道等多源数据，进行数据融合、关联分析和清洗标注，形成物流、碳排、安全三大主题高质量数据集，数据可用率提升至90%。依托区块链平台实现全链路可信追溯，为业务应用提供数据支撑。
　　二是研发多元化场景智能体，驱动业务智能化升级。聚焦业务需求，自主研发三类智能体：物流智能体优化船舶匹配与路径规划，有效降低空驶率；碳排智能体构建监测体系，精准反映2万余艘船舶碳排趋势；安全智能体建立风险预警引擎，实现重点隐患100%动态识别，全面赋能业务转型。
　　三是突破关键技术创新，健全长效运营管理体系。攻克区块链数据融合与智能体协同决策技术，建成三维可视化指挥驾驶舱，实现数据智能研判与自主响应。同步建立数据运营制度体系，形成全流程管理规范，组建20人规模的大数据创新工作室，沉淀10余类专题数据集，保障平台持续优化。
　　四是打造协同化发展生态，凸显行业级应用实效。深化产学研合作机制，平台应用后数据冗余率降低70%，节约人工成本40%，支撑运输、绿色、安全等政策决策，带动沿江单位协同创新，成为航运数字化转型标杆。
　　三、创新点
　　一是物流数据集驱动效率跃升。创新构建多源异构数据智能汇聚技术，大幅提升数据接入效率。基于覆盖10类船型、20种属性的精细船舶语义标签体系，构建AI驱动的“船－港－货”动态匹配模型，实现物流路径高效优化。
　　二是碳排数据集支撑绿色转型。构建符合国家标准的碳排放计算模型，全面监测和分析船舶排放情况，识别重点排放区域和高排放船型，并以可视化方式直观呈现排放热点和变化趋势，精准反映长江航运碳排放趋势及减排治理效能。
　　三是安全数据集筑牢安全防线。融合海量标注数据及统一语义标签，构建“场景－业务－模型”协同预警体系。大幅提升船舶违规锚泊、危险追越、偏航行驶等异常行为识别准确率，加速应急响应。