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收录甲骨数量最多 清华大学发布《甲骨文摹本大系》******

　　光明日报北京12月19日电（记者邓晖）十年磨一剑，一部甲骨文资料整理的集大成之作面世。清华大学出土文献研究与保护中心日前发布了《甲骨文摹本大系》（以下简称《大系》）新书。该书收录有字甲骨70659片，是目前收录甲骨数量最多的大型甲骨著录书，将为研究者更深入地做好卜辞分类与分期研究、文字考释工作与甲骨学商史研究带来极大便利。

　　《大系》是第一部以摹本形式按照新的理论和方法综合整理研究甲骨文资料的集大成之作，把原本“庞杂无序”的已刊布的7万多片有字甲骨整理成井井有条的科学资料。全书共43册，由“图版”“释文”和“索引”三部分组成，正八开刊印。据悉，2012年至2022年，清华大学出土文献研究与保护中心黄天树教授率领其甲骨团队编纂《大系》，通过选择良拓、剔除伪片、删除重片、缀合残片、分类断代、制作摹本、撰写释文、编制索引等工作，历时十年，终于告竣。

　　与《甲骨文合集》等著录书相比，《大系》全书采用“两系”新说代替“五期”旧说，编排7万多片甲骨材料，开创了甲骨著录书编纂的新范式。

　　“董作宾创立五期说，凿破鸿蒙，意义深远。但是，其弊病是把甲骨字体分类和王世的推定混在一起了。今天，甲骨学者认识到，卜辞的字体分类与断代是两个不同的步骤，我们应先根据字体等特征分卜辞为若干类，然后分别判定各类所属时代。这是甲骨断代理论和研究方法上的重大突破。”黄天树介绍。

　　《大系》还精心为每版甲骨制作了摹本。甲骨作为珍贵的文物，学者很难接触到实物，因而研究甲骨文，主要依据甲骨著录书公布的拓本、照片和摹本。这三种图版各有优劣，可以取长补短。高质量的甲骨摹本，可以立体显示各种甲骨信息，为甲骨初学者提供参考。

　　此外，《大系》还给每一版有字甲骨标注了字体类别。黄天树介绍，殷墟甲骨文是最早的古汉语资料。但是，甲骨文要作为语料来运用的先决条件，便是要确定其时代。否则，10多万片甲骨依然是一堆“断烂朝报”，缺少科学价值。“字体类别的确定，意味着这版甲骨的时代已经得到推定，大大增加了作为史料的研究价值。”

　　20多年来，甲骨缀合成果层出不穷，新拼缀出来的甲骨缀合多达3000多组。其中有些甲骨缀合极为重要，复原出前所未见的新材料，极大地丰富了学界对殷商社会的认识。然而，团队成员发现，这些甲骨缀合成果分散在各种甲骨缀合专书、刊物和学术网站上，应用起来不太方便。

　　“《大系》收录2020年12月之前的所有缀合成果，省去学者翻检之苦。我们还撰写释文，编制索引。读者如果要查看相应甲骨拓本，通过《大系》索引可以检索到，十分便捷。”黄天树介绍。

　　《光明日报》（ 2022年12月20日 11版）

智慧港口聚力数字技术创新未来******

　　作为联通全球经济的重要基础性行业，航运业承担着全世界90%以上的贸易运输。一方面，百年变局叠加世纪疫情，航运业面临多重挑战，数字化成为实现降本增效的必然选择；另一方面，航运业拥有丰富的数字化场景资源，通过智慧港口建设赋能航运业，数字技术也迸发出巨大的新活力。在航运业与数字技术深度融合的大趋势下，筑牢智慧港口数字底座成为业界共识。

　　构建智能水平运输系统

　　在建成全球首个“智慧零碳”码头的天津港，一辆辆智能水平运输机器人正在井然有序地装卸货物；码头调度室的大屏上，一组组数据显示着当前码头的运转情况。工作人员介绍说，码头以前是力气活，大型设备上、码头边、集卡车里都需要人。现在整个码头装卸作业基本看不到人了，全是自动化操作。

　　据天津港第二集装箱码头有限公司总经理杨荣介绍，“智慧零碳”码头项目建设过程中遇到的最大现实需求与挑战来自于水平运输系统。在扇形水平运输的工艺下，会人为形成复杂交通流的路口，甚至可能会出现八向车流在同一路口交汇的情况，需要基于所有的多任务的优先级路线分配以及交通流量的全分配。此外，包括人机交互区域的安全问题、缓冲区并行的交通控制和车路协同问题等，都成为自动化集装箱码头破局的关键。

　　为了解决这些问题，天津港携手华为打造了首个面向L4级无人驾驶的智能水平运输系统，有效解决了交通过程中出现的解耦等问题。此外，这一系统还面向不同供应商的无人驾驶产品提供了良好的兼容性。目前这一系统已安全稳定运行了长达一年的时间，运达数与可靠性都达到了国际先进水平。

　　在全球单体规模最大、智能化程度最高的集装箱码头——上海洋山港四期自动化码头，操作员在百公里外推动手柄即可操控码头桥吊、轨道吊等设施，时延仅为百微秒。这是上港集团联合华为首次将F5G（第五代固定网络）技术应用在港口超远程控制作业场景，实现智慧港口运营模式升级。

　　“远程操控系统已经成为港口改造的重要组成部分，F5G技术的出现恰逢其时地解决了港口的远程操控问题。”上港集团哪吒港航智慧科技（上海）有限公司总经理黄桁介绍，“通过首次在港口应用F5G技术，我们搭建了整个港口的全光网高速公路，使得设备时延降到微秒级，未来这个高速公路将不仅仅提供远程操控，也将承载数据管理与传输等重要工作，为大规模的计算和新技术的应用提供广阔的平台。”

　　华为公路水运口岸智慧化军团CTO岳坤表示，没有人再怀疑新建码头要做自动化和智能化，现有码头的自动化和智能化改造也提上日程，水平运输的自动化则是当前自动化码头建设或改造中的重点和难点。随着5G和无人驾驶技术的日益成熟，加之港口又是典型的封闭和低速运营场景，因此利用5G网络+无人驾驶IGV（智能导引车）来实现港口的水平运输自动化就成为集装箱码头全流程自动化作业建设的行业趋势。

　　夯实智慧港口安全基石

　　随着航运业积极开展数字化转型，安防、远程控制、水平运输、业务协同等行业应用与联接、云、计算、AI、5G等ICT（信息与通信）技术正加速走向协同，ICT基础设施已逐步成为港航企业的核心生产系统之一。

　　在业界专家看来，要实现全球航运业数字化转型，依然面临不少挑战，其中之一是大数据互联互通问题。在整个航运业营运过程中会产生大量数据，但是各方信息系统差异较大，存在“不愿共享、不会共享、不敢共享”等顾虑，目前还无法实现更有效的数据交换与联通。更为重要的是数字化的网络安全问题。从2017年马士基受到网络攻击开始，航运业就成为网络攻击的重点目标。虽然整个行业对此关注度很高，也投入了不少成本和精力，但伴随着数字化加速，网络攻击的风险也在增加，亟须夯实安全基石。

　　据杨荣介绍，为了进一步提升可靠性与安全性，天津港“智慧零碳”码头项目采用了华为提供的数据底座，整个云平台以及设施和管理的相关数据都会汇集到数据库里，通过云与数据底座拉通数据，支撑所有不同的系统正常运转。在真实的攻防演练行动中，码头的主机被列为攻击目标，在长达15年的模拟真实攻击时长中都未出现被攻破的情况，这一系统的可靠性与安全性甚至优于一些银行和医院，其数据安全性可见一斑。

　　“由于自动化码头的远程操控时延要求非常低，如果为安全问题增加一些标准与规则可能会严重影响到生产效率。”黄桁表示，如今在F5G智简全光网的部署与实施下，不仅能够天然免疫ARP攻击（局域网最常见的一种攻击方式），也加快了信息连接传输过程中加密解密的速度。

　　值得注意的是，根技术安全是筑牢智慧港口数字底座的应有之义。对此，岳坤认为，要用先进替代先进。第一个先进指技术领先，第二个先进指先进来这个领域。经过这几年持续的研发投入，华为可以提供全栈先进的自主可控方案，包括鲲鹏、欧拉、高斯等系列软硬件自主可控平台，已经在各行业得到广泛的应用。据工信部的数据，仅欧拉操作系统就装机超过了170万台服务器。华为与山东港、上海港、中运海运等港航企业已经在安全防护、国产化、人工智能算力中心等方面开始探索，助力港航企业打造全栈安全的数智基座。

　　引领智慧航运创新未来

　　在近日举行的“ICT新技术使能智慧港口，释放行业数字生产力”论坛上，交通运输部水运局副局长柳鹏表示，随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，未来五年是加快建设世界一流港口的关键时期，也是重要机遇期。

　　面对重大产业机遇，今年1月国家发改委印发的《“十四五”现代流通体系建设规划》提出，全面推动智能航运建设，打造智慧港口，提升港口装卸、转场、调度等作业效率。国内各大港口也加快了转型升级步伐。据杨荣介绍，今年10月，天津港“智慧零碳”码头吞吐量突破了100万标准箱，打造的“中运海运天秤座”号集装箱货轮，船时效率达到了一年百万标准箱，今年即可实现当年投产当年盈利。洋山港四期自动化码头相关技术负责人也透露，未来将建立全域智能化管控系统，将云计算、大数据、人工智能等技术手段结合起来，实现安全监督更精准、设备维保更智能、生产作业更高效、港口生产更环保，真正推进自动化码头向智慧化码头落实落地。

　　今年8月18日，“智慧港口全球创新实验室”在天津揭牌。这个由华为、天津港等行业头部企业与多家知名高校、科研院所联合成立的创新实验室，将打造从“技术攻关”到“应用落地验证”及“商业价值”产学研用的完整闭环，推动港口产业数字化创新。“目的是打造一个行业连接器，通过这个实验室，我们希望能共同解决行业的难题，形成行业的标准，树立行业的样板，共同做强做大智慧港口。”岳坤表示。

　　日前举行的2022华为全联接大会期间，华为还发布了智能闸口、智能理货、F5G远控自动化等智慧港口解决方案及5G智能单兵、察打一体融合指挥等智慧口岸方案。

　　“当前，数字化、智能化已经成为各个行业的趋势。将数字技术与基础设施相融合，推进新型基础设施建设，是推动行业发展的重要路径。”华为公路水运口岸智慧化军团CEO马悦表示，“未来，华为公路水运口岸智慧化军团将持续加强在联接、计算、人工智能等领域的投入，在技术架构和工程实现上持续创新，与行业客户、伙伴一起，聚焦智慧港口ICT新技术应用，释放数字生产力。”（经济参考报记者 吴蔚）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）