本次论坛由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF桂林学术委员会承办，桂林学院信息工程学院与飞创信息科技有限公司共同协办。论坛特邀广西师范大学彭光含教授、桂林电子科技大学周长红教授、徐奇教授担任引导嘉宾，同时汇聚了来自广西数字鲲仑信息技术有限公司的副总经理郭作军、广西网盾信息安全技术服务有限公司的销售总监严小青、桂林广元电力建设公司的总经理王胜、广西瑰秀农业科技有限公司的创始人梁子秀等企业代表，共三十余位专家学者与产业界人士参与。论坛围绕大模型在港口与船闸群调度中的预测分析、策略生成等关键技术，展开多视角、深层次的交流与探讨，为推动智能调度技术在平陆运河项目中的落地应用提供了有益思路与实践参考。

论坛伊始，CCF YOCSEF桂林现任主席邱斌介绍了CCF YOCSEF的文化以及桂林分论坛的发展历程，执行主席刘亮龙（现任AC、桂林学院信息工程学院副院长）、章一才（现任AC、桂林电子科技大学博士后）对本次技术论坛的背景进行了介绍。

本次论坛主要分为引导发言和议题思辨两个环节。在引导发言阶段，三位嘉宾从平陆运河交通网联安全技术、平陆运河智能化建设和内河船舶过闸调度等三个维度，深入剖析人工智能与广西平陆运河港口与船闸群融合的创新方向：

引导发言一：《交通联网环境下网络攻击触发的安全控制》

彭光含对交通联网环境下网络攻击触发的安全控制技术进行深入解读，揭示了交通联网系统在面临网络攻击时的脆弱性，并将安全控制提升为智能航运的核心议题。他不仅从理论层面剖析了交通系统的建模与控制难题，更前瞻性地提出了一种AI赋能的船联网主动安全防御体系。该方案的核心在于，利用人工智能的实时感知与智能决策能力，对异常网络行为进行快速识别、诊断及响应，有效解决传统被动防御在应对未知、隐蔽攻击时的滞后性问题，为平陆运河等未来智慧航道构建了“可预警、可控制、可恢复”的航行安全底座，从本质上增强了关键基础设施在复杂网络环境下的韧性与可靠性。

引导发言二：《智慧运河--平陆运河智慧化建设》

周长红以智慧运河--平陆运河智慧化建设为主题，对广西平陆运河的发展现状与未来规划做了详细的说明，通过具体的实操性平台产品案例，生动展现了AI模型在广西平陆运河港口与船闸群调度等问题中的应用，并分享了其团队在广西平陆运河项目中的实际经验与成果，为技术落地提供了实操参考。将AI模型深度应用于港口与船闸群协同调度这一核心场景，能实时感知船舶流量、水位变化等多维数据，通过智能算法动态生成全局最优的调度方案，能有效解决多梯级船闸协同运营的行业难题。

引导发言三：《内河船舶过闸调度方案智能生成技术》

徐奇关于内河船舶过闸调度智能生成技术的分享，为平陆运河这一世纪工程提供了关键的技术支撑。在广西平陆运河复杂的港口与船闸群场景中，传统人工调度模式已难以满足高效通航需求。该项技术通过人工智能算法，实现了对船舶流量、船闸运行、水位变化的实时感知与预测，能够动态生成最优调度方案，大幅减少船舶待闸时间，提升航道通过能力。这不仅解决了多梯级船闸协同调度的行业难题，更从实践层面为水运物流降本增效提供了可复制的智能化路径。

在思辨环节，与会嘉宾围绕三大核心议题展开深入研讨，探讨大模型背景下广西平陆运河港口与船闸群的智能化调度的可行路径。

议题一：广西平陆运河港口与船闸群在智能调度中面临哪些挑战？大模型技术为其带来了哪些破局机遇？

与会嘉宾指出，平陆运河的通航虽将重构区域物流格局，但也使港口与船闸群调度面临严峻挑战，主要体现在以下几方面：

1.物流激增与调度复杂性加剧：随着江海联运通道打通，货流、船流密度剧增，船舶交织航行频繁，导致船闸通过能力逼近极限，传统人工调度模式难以应对动态复杂的通航环境。

2.船闸协同效率不足：多梯级船闸之间缺乏高效协同机制，船舶过闸排队时间长、调度响应滞后，影响整体航道运转效率。

3.港口—船闸—车辆协同弱：港口作业、船舶过闸与陆运接驳之间信息割裂，未能形成“车—船—闸—港—货”一体化调度体系，制约全链路物流效率提升。

与此同时，大模型技术的成熟为构建智慧调度系统提供了全新路径。其在多源信息融合、复杂决策推演和动态优化方面的能力，为构建“运河智慧大脑”奠定了基础。具体而言：

1.全局协同调度成为可能：大模型能够整合气象、水位、船舶位置、货物类型等多维数据，实现船闸群、港口作业与车辆调度的协同优化，推动从“单点智能”到“全局智联”的升级。

2.动态预测与自适应调控：依托其在时序预测与强化学习方面的优势，大模型可实现对船舶到闸时间、拥堵节点的精准预测，并动态生成调度策略，提升系统鲁棒性。

3.跨行业经验迁移赋能：其在交通信号控制、物流路径优化等领域的成功应用，为构建平陆运河调度大模型提供了技术范本与训练基础，加速技术落地进程。

大模型不仅为解决当前调度困境提供了技术支撑，更推动平陆运河从“传统水路”向“智能水道”的系统性转型，为打造高效、韧性、绿色的西部陆海新通道注入核心动力。

议题二：大模型在平陆运河智能调度中面临哪些关键挑战？有何可行的技术路径？

与会嘉宾分析指出，尽管大模型为平陆运河的智慧调度带来广阔前景，但其实际落地仍面临多重现实挑战，主要体现在以下方面：

1.数据融合基础薄弱：港口、船舶、闸口、车辆等系统数据标准不一、格式异构，形成“数据孤岛”，制约了全链路协同所必需的多源信息融合。

2.动态演化机制复杂：货运需求随产业布局、季节周期动态变化，物流要素间的耦合关系非线性强，难以通过静态模型准确刻画与预测。

3.大模型自身局限性凸显：在构建行业垂向模型时，普遍存在专业知识不足、生成“幻觉”及推理不可靠等问题，影响决策可信度。

4.数据安全与伦理风险：数据采集可能侵犯隐私，系统面临篡改与泄露威胁，生成内容也存在被滥用的风险，必须在架构设计中前置防护。

为系统应对上述挑战，需聚焦“车‑船‑闸‑港‑货全链路智能协同优化”这一核心科学问题，推进以下关键技术路径：

1.构建全链路物流数字底座：通过统一数据标准与接口规范，整合多源异构信息，奠定协同调度的数据基础。

2.发展智能挖掘与预测技术：利用时序分析、增强学习等方法，实现对物流需求与运营特征的多维动态感知与精准预测。

3.研发多智能体协同调度技术：构建具备自主协商与协同决策能力的调度系统，实现资源在全局层面的自适应分配。

4.攻坚垂向大模型专用技术：积极引入RAG、MCP及模型微调等先进方法，增强领域知识注入，抑制模型幻觉，提升专业场景下的推理可靠性。

5.筑牢数据安全与治理防线：在推进技术落地的同时，同步加强数据加密、访问控制与技术合规体系，确保系统运行安全、可信、负责任。

通过以上技术体系的协同攻关，有望在复杂航运场景下建立起“感知‑预测‑决策‑防护”一体化的智能调度能力，支撑平陆运河实现真正意义上的“全链路智慧化”运营。

议题三：面向大模型时代的平陆运河智能调度：未来路径与关键问题

在大模型技术持续演进的时代背景下，广西平陆运河港口与船闸群的智能优化调度正迎来系统性升级的战略窗口。与会嘉宾一致认为，未来的发展将超越单一的技术应用，转向构建一个深度融合、自主决策的“运河智能体”。

1.构建全息数字孪生运河：通过大模型实现对物理运河的高精度建模与实时映射，形成可模拟、可推演、可干预的决策平台，为“一屏观全局、一网管全程”的智慧管理奠定基础。

2.实现自主协同与动态优化：突破当前以辅助决策为主的模式，发展具备自学习、自适应能力的调度系统，实现车、船、闸、港、货等要素的全局自主协同与资源动态调配。

3.打造开放式智慧物流生态：以大模型为“智慧引擎”，推动平陆运河从运输通道升级为融物流、信息流、商流于一体的“数字黄金水道”，构建可持续的智慧物流生态圈。

然而，实现这一愿景仍需突破系列关键问题：

1.技术层面：需攻克复杂场景下的因果推理、小样本快速适应及长周期策略稳定性等大模型能力边界问题。

2.协同层面：必须通过“产学研用”深度融合，以学术研究精准聚焦场景真问题，以企业实践推动技术产品化落地，以政策与标准保障体系健康发展。

3.安全与伦理层面：需建立覆盖数据安全、算法公平、决策可溯的治理框架，确保智能系统可靠、可信、可控。

最终，平陆运河的成功将不仅在于技术的领先，更在于通过大模型这一纽带，实现管理范式、产业模式与区域经济赋能方式的根本性变革，为西部陆海新通道建设注入智能化内核。

本次论坛聚焦于“平陆运河智慧化建设”这一引领西部陆海新通道发展的重大工程，为探索大模型技术在复杂航运场景下的落地应用提供了深刻见解与实践路径。论坛通过多维度思辨，明确了当前智能调度面临的数据融合、系统协同与模型可信等核心挑战，同时指明了构建数字孪生运河、发展全链路协同调度技术的未来方向。我们坚信，通过持续的产学研协同创新，必将推动平陆运河从一条传统航道升级为连接内陆与海洋的“数字黄金水道”。YOCSEF桂林将继续发挥桥梁作用，汇聚青年科技人才的智慧，引导技术创新深入国家战略工程一线，在服务西部陆海新通道建设的进程中，实现科技价值与个人成长的双向奔赴，为区域经济高质量发展注入持久动能。