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“忽闻海上有仙山,山在虚无缥缈间”。在古代,人们的交通及货物运输以陆运以及河道航运为主,而海边很少有人口聚居的大城市出现。对于大海,大多数人们由于居住地远离大海,始终保持着一份神秘感。 ' S+ Y: l+ V. i! x- Y, ~5 s0 l
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4 ^% S; D7 D3 }1 j- V% t 后来,随着人们发明并掌握的工具逐渐增多,人们已经可以在海洋中获取更多诸如海盐和鱼虾这样的资源了,海边也渐渐有了一些渔村这样的小聚落,然而实际上,大海蕴藏的资源与价值,却远远不止海盐与渔业资源。
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海洋大时代:十万亿级别产业 # V. x* E1 u8 M% o) e- Q* l' s1 Q+ C
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在初中学习地理时,很多人都学到过,中国的陆地面积为约960万平方公里,因此就有部分人,把这一面积当成这是我国的总面积了,然而事实上,除了陆地面积外,我们国家还拥有着约470万平方千米的水域面积,而在我国1.8万多公里的海岸线上,还点缀着数十个港口城市。 * j% v+ g: v; c% T. A$ N& z
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% n& ^8 X+ h3 \! v2 H 就在4月13日,自然资源部海洋战略规划与经济司公布了2022年中国海洋经济统计公报初步核算,2022年全国海洋生产总值94628亿元,比上年增长1.9%,占国内生产总值的比重为7.8%,占比与去年持平。其中,海洋第一产业增加值4345亿元,第二产业增加值34565亿元,第三产业增加值55718亿元,分别占海洋生产总值的4.6%、36.5%和58.9%。
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9.46万亿元,这一数据也就意味着,在经济平稳发展的前提下,数年内海洋领域就有望实现十万亿级别的产值。
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6 A. ~% x. x8 u* f$ ] 从这份统计公报的细分领域还可以看出,除了总量数万亿级别的海洋渔业、海洋化工、海洋交通建设等直接与海洋相关的产业,这些直接产业还拉动了其上下游产业的万亿级别的经济总量,带动力十分显著。 9 _. U& u, N, R5 W
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6 F k4 n& B8 e! n 数据来源:自然资源部海洋战略规划与经济司 4 `, O9 b$ m& O4 P- w5 r& ?
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事实上,海洋的经济效益不仅仅在每年的产值数字上,海洋中蕴含的巨大资源,是不能单纯用年产值来衡量的,例如千亿吨级别的海底石油资源,以及富含多种矿物元素的金属结核产品等,都是亟待开发的资源,而目前,由于技术条件的限制,人们对于这些资源的勘探和研究还处在较低的水平。
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然而,随着陆地资源的逐渐消耗,以及世界人口的不断增长,海洋这块资源宝库,势必会得到更多的关注。人类的海洋时代,或许正在到来。
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海洋数据要素:洞悉海洋之窗
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J0 a: u5 _ [ 既然海洋产业如此重要,蔚蓝的大海中,也处处都是宝藏,那么为何我们对大海的开发力度,似乎并没有来到比较高的高度呢?
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+ g* C$ B3 l9 N6 w- M9 W. C) y 答案便是:我们对于海洋的了解,实在是太少太少。过去的人类囿于技术匮乏,很难做到对于海洋的大规模的探索。而如今,大数据和人工智能的应用,或许能够打开我们我们对于海洋的认知。
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洞悉海洋的第一步,便是获取足够多的海洋数据要素,简单理解,真正了解一片海域,我们需要精确地知道该部分海域中的地理信息、天候状况、生物资源、矿产资源、航道信息等等各方面的数据要素,才算是充分了解了一片海域。 2 C' F% y7 J# r0 q8 v
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就在去年底,山东财经大学与社会科学文献出版社联合发布了《海洋经济蓝皮书:中国海洋经济发展报告(2021~2022)》。蓝皮书指出,数据是发展海洋数字经济的核心要素,数据要素市场体系的建立将为海洋数据的标准整合、有效分析、高效流通以及充分利用提供规范流程和监管体系,从而切实推动海洋数据产业化发展进程。本次高校与国家级机构联合发布的蓝皮书,也将海洋数据要素的重要性完整地呈现了出来。 0 a+ Z# j' \) R
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& o7 B: D% u5 ~" [4 G 在海洋数据要素这一领域,易华录凭借其数据湖、数据银行的建设经验,以及公司参控的山东易华录在海洋大数据领域的布局,已然占得了先机。
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易华录参控的山东易华录信息技术有限公司,坐落在中国海洋科研名城青岛,近年来,山东易华录在海洋数据要素领域,已在数字边海防、数字渔业、数字海洋文化等业务形成了相关数据要素产品。“感知通讯一张网、数据融合一个湖、业务可视一张图、管理服务一键通、产业服务一朵云”已成为山东易华录在海洋数据要素领域的完整方案。2022年6月,由山东易华录信息技术有限公司投资建设的“海洋科学大数据公共服务平台”项目正式获批中央预算内资金支持,“国家队”意志在此充分得以体现。 : v$ |7 R0 }2 n7 ~
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而上市公司易华录,是央企华录集团的控股公司,在数据要素领域,公司是央企中为数不多的围绕数据要素布局的上市公司,近日董秘在投资者互动平台表示,公司数据湖已落地32个,累计部署蓝光存储规模近4000PB。2025年我国预计将产生48ZB数据,1ZB数据将创造2400亿元的市场规模(蓝光存储占比80%的情况下)。公司数据湖(一种数据存储集群)可以满足各地地方海量数据大规模、长期低能耗的存储需求,成为地方数据安全汇聚的最佳选择之一。 4 V* w7 B/ G* T
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易华录的数据资产,并不仅仅存储在数据湖,还能卖钱。易华录在数据要素交易领域,已产生由公司数据湖发展而来的易数工厂模式(曾用名数据银行),该项目在江西抚州实现了全国首例政务数据授权运营,成功实现运营收益。公司也在江苏无锡、天津津南等地就数据银行进行业务推广,均实现项目落地。而在C端,公司目前已有针对个人数据银行的研究和规划,未来,公司或将受益于海洋数据要素的存储、交易,实现更多收益。 " H# m$ M' P& `
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( E) @& C1 H5 S1 { 近日,易华录还公告称,公司实控人中国华录集团有限公司正在与中国电子科技集团有限公司筹划重组事项,若重组成功,中国华录集团存在整体并入中国电子科技集团的可能性。而中国电子科技集团在数字经济领域是一家非常有实力的央企,若易华录成功并入中国电科,中国电科将成为控股十七家上市公司,总市值达7000亿的行业巨头。
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巧合的是,中国电科在数字经济领域,更偏重于数字安全、数据采集等领域,而在易华录擅长的数据存储、数据要素交易等领域则欠缺布局。整合完成后,易华录在数据要素领域,特别是海洋数据要素领域的优势,有望得到更充分的发挥。
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海洋人工智能:“小”公司也有大布局
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* o. q+ v1 z1 i5 A; g$ C" n; s 在通过数据要素,充分了解了这个星球的蓝色奥秘后,就要正式进入实操环节,即充分应用这些大数据,进行海面航行、海底资源探测、海洋工程建设等具体应用了。
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在海面航行领域,中远海科基于海量的航海数据要素,开发了“船视宝”平台,平台能够通过对船舶航行全生命周期的智能行为识别,构建一系列面向船舶、港口、航线的分析、预测和预警模型,平台已汇聚了船舶、港口、航线、船期、气象等302亿条数据,形成船舶航行全生命期行为动态6700多万条,提供API查询次数7.3亿。 # |/ d8 Z. w/ _$ i1 L7 E5 \) T
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) Z* ~; n9 g4 W3 u 除船视宝平台PC端外,中远海科还通过船舶航行主动安全系统,基于人工智能和边缘计算技术,融合视频雷达和AIS数据,针对航行态势和危险源实现实时监测与报警功能,有效控制了航行和靠离泊风险。 / g1 Z F3 o* z' P" T0 A
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/ Q$ e O" A" [% _: U 不过,尽管中远海科在船舶航海人工智能领域处于领先地位,公司的主营业务也集中在人工智能相关的软件和信息技术服务业,但需要注意的是,公司的智慧航运业务仅占主营业务营收的16%,相对来说智慧交通领域的营收比例更大一些,因此单论智慧海洋领域的经营占比来说,可能显得不那么“纯粹”。 * `+ i6 v: ]8 O+ A9 g; ?- W
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那么,有没有主营业务集中在海洋人工智能领域的上市公司呢?答案是肯定的,它就是总市值仅有24亿,还并非国企的中科海讯,尽管该公司市值较低,成交额也不大,但在海洋特别是深海人工智能领域,公司的布局范围却并不小。 " A3 W+ u7 J f q. |0 ?- u5 H q
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我们都知道,与船只的航行往往有固定的航线不同,无论是非航道区域的水面探测,还是深海的探测,危险系数相较于浅海、固定航线等区域都是指数级别增长的,这时派遣人力进行操作,就显得很不合适了。
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而中科海讯,在海洋无人设备领域,已有两款成熟产品,其中一款是公司基于人工智能算法研发的探测用水面无人艇,它是一种无人操控的水面特种作业船只。无人水面艇具有自主规划、自主航行能力,并且具有反应迅速、隐蔽性好、成本低(尤其是零人员伤亡,这点是核心逻辑)等诸多优势。还能够将触角伸入到禁区和浅水区或是常规有人平台不能到达的区域。 近年来已得到了愈发广泛的应用。
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1 m" o; [8 @ C 中科海讯的另一款海洋无人设备,则是水下无人自主航行器,它是一种可以长期潜入水下,能够依靠自带能源、通过遥控、自推进或自主控制进行无人驾驶,通过配置任务载荷执行多种水下探测和测量任务,并能回收再利用的潜器。水下无人自主航行器也被称为“潜水机器人”或“水下机器人”。同样的,由于其具有减少人员伤亡、抵达人类无法抵达区域的功能,因此在未来深海探测领域有很大的发展空间。 / l3 {9 m8 \0 j1 q4 u
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& f$ E" A, l' { ] 为何这样一家并不大的公司,在海洋领域会有这样高精尖的产品生产呢?答案就在于公司在声纳领域数据采集与水声大数据系统的结合,成功帮助了公司无人产品的决策、演算。
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在实际操作中,公司首先利用自身声纳系统,将海洋中的物理信号处理为数字信号,然后再将数字信号导入水声大数据系统公司研制的水声大数据系统。进入系统后,利用基于深度学习方法的水声目标数据挖掘技术,对水下的环境信息、装备性能及目标信息等进行在线或离线分析,为水下目标识别、装备使用、训练、辅助决策等提供运算支撑。
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全智能水下监测声纳系统,图片来源:中科海讯官网
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水声装备行业,尤其是声纳领域是一个技术密集型的行业,需要较长时间的技术和市场的储备和积累,行业实行严格的许可制度,为新进入企业设立了较高的技术和资质门槛,未来随着海洋战略储备开发逐渐提上日程,以及周边海域一些可能的不稳定因素的影响下,我国在海洋探测、海洋安全等领域的投入有逐渐增加的趋势,中科海讯也有望受益于海洋设备的需求的增加,迎来从“小”公司成长的机会。
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海底数据中心:存储“海量”数据
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除了海洋的数据要素与人工智能,在这个数据量大爆发的年代,还有一样沟通海洋与陆地联系的“黑科技”在未来有望协助解决数据存储的问题,它就是海底数据中心(UDC)。一套将数据,存在海底的大型设备。 : Z1 e% ?6 ~( W" L5 p5 B E
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( V4 |/ ^* s* u# j- k 图片来源:海兰信官网 ( j* d0 Z- J( N8 Y8 r5 ?
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% t( w5 z- b5 U6 M4 u, Q 是的,如果货物掉入海底,那么他们会散落各处,或者自然被海洋降解,然而如果数据存入海底,却有着巨大的优势,相较于陆地的数据中心,海底数据中心可以直接利用海水的冷却作用对数据中心服务器进行散热,具有低能耗、低建设成本、省地、无需消耗淡水、低时延、高可靠性以及可模块化生产、可快速部署等优势。
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海底数据中心,已不是停留在概念里的产品,2022年,海南海底数据中心就在天津临港特种设备制造场地开工建造,今年3月31日,全球首个商用海底数据中心在陵水下水。标志着海底数据中心已正式产生了商业化价值。
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" m6 E( ^3 d% ?1 \ 在海底数据中心投入商用的背后,经营这个海底数据中心的公司,正是一家上市公司——海兰信。实际上这家公司,也是国内经营海洋大数据与人工智能、海洋观探测业务的龙头公司,海洋经济相关的业务,几乎占据了这家公司的全部营收。可以说,无论是智能航海,海洋仪器还是近岸观测网领域,海兰信都是一个绕不开的公司。
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这里,我们还是聚焦海底数据中心业务。海兰信的海底数据中心业务,竞争力可谓十分强大,那么这个结论,是如何得出的呢?
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第一点,是行业的竞争激烈程度决定的。从同行竞争者来看,目前能做这项业务的公司屈指可数,海兰信是继微软之后第二个掌握海底数据中心全套技术的公司。而在国内,海兰信还没有遇到性能能够赶超公司的竞争对手,由于数据安全对于国家的重要性,国内的数据存储选择海兰信的可能性,显然比微软要大得多,甚至不排除海兰信有独占国内海底数据中心业务的可能性。 $ l; Y* m! h$ s
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第二点,则是由我国的人口分布情况决定的,中国的很多数据量集中的大城市,都分布在离海岸线不到200km的位置,首先是北上广深四大一线城市,均分布在与海比较近的位置,此外,大连、青岛、南通、宁波、福州、厦门、东莞等很多大中城市,也都是海底数据中心覆盖比较便捷的地区。这就能够让海底数据中心便捷地覆盖我国相当多的人口稠密区。 $ C5 d; o I# ~# @: W/ z- y1 O+ H" w
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) [* m0 I: ^( k 第三点,则是成本优势,陆地上的数据中心,为防止运行过程中过热,需要大量的降温设备,并且占用了有限的陆地资源。据海兰信官网,海底数据中心与陆地中心相比,成本要降低14%,单一机柜节省60万立方米水资源。
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9 ~/ x3 k' }% ~3 v& ]/ J 第四点,海底数据中心的安全性,同样十分重要,去年12月18日,阿里云就发生过制冷故障。海底数据中心服务器故障率仅为陆地的八分之一,能够大大减少未来数据中心崩溃引发混乱的可能性。
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6 j+ X* A1 u$ T 值得注意的是,海兰信与诸多互联网大厂,都在沟通UDC海底数据中心业务,而单单海南的海底数据中心业务,海兰信相关技术人员就表示,陵水项目计划分三期完成。第一期(2022—2023年)为示范开发工程项目,首期计划布放3个海底数据中心模块,共6个舱体,总投资2亿元;第二期(2023—2024年)为规模化开发项目,预计将完成合计30个舱体的建设,预计总投资规模将达到12亿元;第三期(2025年-)为商业化推广开发项目,将完成合计100个舱体的建设,预计投资规模将达到约56亿元。未来,随着人工智能对于数据存储的需求快速增加,海兰信也有望从中持续受益。 c, Y* ~1 `3 U6 B- {
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“长风破浪会有时,直挂云帆济沧海”。古人对于征服大海的想法,从未停止。而大数据与人工智能时代的到来,给了如今的我们更进一步深入海洋、了解海洋、开发海洋的机会。然而目前,上市公司对于海洋经济,特别是数字海洋经济的关注度,显然还是不足的,未来,也希望有更多的上市公司能够投入研发力量,开发出各种各样的数字海洋、海洋人工智能的应用产品,从而享受这个未来十万亿级别市场带来的红利。 4 U2 M1 M/ L0 K3 K) C- X/ Q
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