数据要素推动构建

港航产学研用数智化体系

　　为支撑海洋强国、交通强国，解决航运数据获取难、数据处理和分析难、数据价值转化难等问题，集美大学通过整合航运数据集、打造航运工具箱、模型库和场景库，为在校师生及校外科研人员提供集成研究、讨论、分享的“航运大数据科研服务子平台”。同时以“育德轮”为模板，实现平台与各类轮船的无缝对接与数字化呈现与管控，提供港航数据服务、模型服务。

　　在数据层，平台通过多源异构大数据稳定存储和快速检索技术，提高数据特征的辨别力，建立多源异构大数据云-边模式上的存储策略和索引机制，实现多源异构数据的稳定高效存取和检索。在模型层，基于多方安全计算、联邦学习构建跨领域的分布式融合计算模型，实现不同领域数据“ 模型动数据不动”的联邦建模机制，实现最大化数据价值，最小化数据隐私。在应用层，平台通过数据融合认知计算技术，利用多源跨模态数据多个模式之间的语义特征，构建分词、计算、规则、场景、功能等多类矩阵，将内部一组组相互关联的意群组织为可连接的矩阵，进行深度学习和认知计算，从而完成智能服务。

　　2022年至2023年两年间助力中交航信等多家企业在不同海域场景下共产生经济效益近4亿元，研究成果目前已在广东、广西、江苏、福建、山东、上海等地的相关领域得到应用。