黄正一 张彦彬 苏飞雄 刘丹 苏杨 周颖慧 蔡晓满 吴伟滨

摘 要 快速发展的人工智能技术，在各行各业数字化转型的道路上发挥了重要作用。人工智能技术对海关工作也产生了巨大影响。本文通过对人工智能发展现状及人工智能在海关的应用实践进行梳理，探讨了人工智能技术在海关应用中的潜力和挑战，提出了提升人工智能技术应用成效的建议，为人工智能技术在海关工作应用中的进一步发展提供参考。

关键词 人工智能；通用人工智能大模型；海关；应用

Discussion on the Application of Artificial Intelligence Technology in Customs

HUANG Zheng-Yi¹ ZHANG Yan-Bin² SU Fei-Xiong¹ LIU Dan³

SU Yang^2* ZHOU Ying-Hui³ CAI Xiao-Man³ WU Wei-Bin²

Abstract As artificial intelligence (AI) technology continues to advance, it has played an important role in the ongoing digital transformation across various industries, while also exerting significant influence on customs work. This paper provides an overview of the current state of AI development and its application within customs, delving into the potential and challenges of applying AI technology into customs practices. Additionally, the paper offers suggestions to enhance the effectiveness of AI application, serving as a valuable reference for the further development of AI technology in the realm of customs work.

Keywords artificial intelligence (AI); grand model of artificial general intelligence (AGI); customs; application

随着大数据、人工智能等新兴科技和各类颠覆性技术的蓬勃发展，人类进入万物互联时代。世界海关组织（World Customs Organization，WCO）倡议全球海关“拥抱数字文化、构建数据生态、促进数字转型”，许多国家和地区纷纷开始智慧海关建设^[1]。近年来，中国海关致力于科技创新，将人工智能技术应用于海关建设。人工智能在海关工作中的应用既是顺应全球海关发展趋势的必然要求，也是进一步提升我国海关监管效率、解决人工验货危险性大等问题的关键，对推动我国海关事业发展、提高我国海关科技水平具有重要意义。本文以人工智能技术在海关中的应用为出发点，分析人工智能技术在世界海关和中国海关的应用现状，探讨了人工智能技术在海关应用的潜力和挑战，并提出了提高人工智能应用成效的建议。

1 人工智能技术发展现状分析

随着大数据时代的到来，计算机视觉（Computer Vision，CV）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、语音识别（Speech Recognition，SR）、知识图谱（Knowledge Graph，KG）等人工智能技术在各个行业领域得到了广泛应用，并由此展现出其高效化和规模化的社会化应用潜力，也逐渐深入到人民群众的日常工作和生活中。

计算机视觉技术是人工智能核心技术之一，涉及真实世界中图像的采集、处理和分析，计算机视觉使机器能从图像中提取上下文信息，进而使机器具有视觉^[2]。计算机视觉包含光学字符识别、图像识别、模式识别、人脸识别等技术领域，这些技术也已广泛应用于工业、医疗、交通等领域。

自然语言处理是人工智能的分支，是用计算机处理、理解和运用人类语言。人工智能聊天机器人ChatGPT^[3]可以说是迄今为止最先进的自然语言处理工具之一。目前，自然语言处理已广泛应用于医疗、金融、舆情监督等领域。

语音识别是指机器通过识别和理解把语音信号转变为文本或命令的技术，是以语音为基础的人机交互方法。目前语音识别在智能家居、智能车载、智能客服机器人等领域被广泛应用，许多公司也基于语音识别推出了翻译器、智能行车助手、汽车助理、导航、智能语控车载产品等实际产品^[4]。

知识图谱的本质是语义网络，是一种基于图谱的数据结构，它通过把不同种类的信息连接在一起得到一个关系网络，知识图谱提供了从“关系”的角度分析问题的能力。知识图谱也因其结构化的存储优势，成为了人工智能领域与自然语言理解、神经网络模型并列的三大技术之一^[5]。知识图谱可以以机器认知智能的形式在不同领域帮助人类解决相应问题，在数据治理、智慧生产、智能管理等领域均能发挥重要作用。

2 人工智能在海关的应用实践

当前，人工智能的应用不断迭代更新，以人工智能为典型代表的颠覆性技术革命，势必为国际权力结构、世界海关治理体系带来新一轮的时代性变革，也将对国家治理体系建设和治理能力提升产生重要影响。

世界海关组织、世界贸易组织（World Trade Organization，WTO）在《关于颠覆性技术的研究报告》中将颠覆性技术分为了七类，分别是区块链、物联网、大数据和人工智能、生物识别、无人机、虚拟现实以及3D打印^[6]，其中人工智能技术应用最广泛、研究最聚焦、产业最集聚。

近年来，世界海关组织和各国海关聚焦智能化建设，竞相探索应用新技术重构海关治理体系，这就要求我们也必须在人工智能新技术应用上尽快破题，通过“系统助人、机器代人”释放更多人力资源，实现中国海关监管更加安全、精准、高效。

2.1 世界海关应用人工智能技术情况

美国海关和边境保护局（U.S. Customs and Border Protection，CBP）在2020年底建立了人工智能创新中心（Artificial Intelligence Center of Innovation，COI），为快速开发、测试和部署新的人工智能解决方案提供流程、工具和基础设施支持。印度海关国家布控中心应用文本分析和自然语言处理技术构建供应商编码分析模型，用于分析国内外供应链网络关系。韩国海关使用人工智能审图系统（AI Based Customs X-Ray Inspection System，AIX-RAY），将X射线扫描仪输出的图像与申报数据进行比较，验证两者是否匹配。世界各国海关通过将人工智能技术融入海关监管工作，提高了海关监管的效率与精准度，同时进一步解放了人力。

2.2 中国海关应用人工智能技术现状

海关总署在智慧海关建设工作方案中提出开展人工智能等关键技术攻关，以科技创新助力高质量发展。各海关单位通过信息化项目建设和科研项目广泛开展研究。当前人工智能应用的主要方向集中在图像识别（计算机视觉）、自然语言处理和知识图谱，将以上技术作为人工决策的辅助工具，为提升海关治理水平开拓了广阔空间。通过对全国海关系统部分试点应用的调研，人工智能应用可以归纳为三类应用场景。

1） 实物（货物、物品及容器）识别。近年来，消费升级、产业转型升级，农产品、各类制成品进口量迅速增长，给提升通关效率、通关速度带来压力。既要满足快速通关，又要保障国门安全，一线关员具备及时发现问题的能力极为重要。因此，在人力资源、人员专业资质短期内相对固定的情况下，应用人工智能快速准确识别风险点具有重要的现实意义。

已在全国海关推广应用的“智能审图系统”，将人工智能技术应用于现场监管，通过“机检设备+智能审图”技术，识别监管现场H986、CT机和X光机对整车、包裹、行李的扫描图像，结合影像知识库，可对枪支、刀具、毒品、象牙制品等违禁品和高额应税商品进行自动识别，整体应用处于世界领先地位，有效提升了海关整体监管效能，取得显著成效^[7]。

海关研制的查验辅助机器人辅助完成查验前准备工作，移动机器人代替关员在查验前对货柜的集装箱号、封志号进行自动识别确认，下达开柜指令，实现关员查验派单、验柜核锁开柜流程“并联”作业，提升查验效率，初步实现机器代人^[8]。

海关探索研制疟原虫自动化镜检系统，利用人工智能技术实现对疟原虫不同时期形态特征的自动识别、抓取、保存，对疟原虫阳性涂片的检出率为96.3%，对恶性疟原虫虫种鉴别准确率可达90.9%，有利于对疑似疟疾病例的快速准确筛查，适合在医院、疾控、口岸卫生检疫部门推广应用。

海关探索开展危化品标签智能识别研究，通过对危化品标签拍照，运用图像识别和自然语言处理技术，识别危化品标志、化学品安全公示标签等要素，与后台危险品数据库比对，辅助审核。

2）单证识别。海关现场单证审核岗位作业涉及单证类型繁多，如原产地证、检验检疫证书、卫生证书、产品认证证书等近百种。图片形式的文字信息加大了文字获取和处理难度。目前单证审核主要依靠人工进行审核，工作量大，专业人力有限，耗时长，智能辅助手段较少，但各海关单位都积极展开了探索。

海关正在研究基于多模态信号输入的文档图像信息结构化技术，将计算机视觉技术和自然语言处理技术进行融合，综合光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）文字信息、图像特征信息、自然语言处理命名实体等多种模态的信息，对单证结构化信息进行提取，辅助关员判断相关单证的正确性、合法性。

3）智能视频监管、监督。近年来海关推进监管场所视频监控联网工程，视频终端数量与日俱增，由于监控岗位人员有限、人工监控力度不足等原因，传统的视频监控体系已不能满足日益增长的海关管理需求，部分单位运用人工智能技术挖掘视频监控非结构化数据，推进智能化监管、监督的研究。

多个海关单位已开展监管场所智能视频监控研究，如集装箱空箱识别、查验过程的视频自动切片，标签化存储，并与物流信息底账数据关联等，助力智慧监管。另外，还开展了疫情防控个人专业装备穿脱规范智能识别监督系统研究，通过采集穿脱视频，基于人工智能算法识别个人防护装备穿脱过程的关键动作，对防疫防护装备穿戴过程进行智能指导、识别和在线监督，自动、实时监测在岗人员个人防护装备穿戴的规范性，及时发现、提醒、告警，消除安全隐患，严密安全防护。

3 通用人工智能大模型在海关应用的展望

目前人工智能技术在海关工作中的应用多集中于图像识别，其中在商品识别、商品标签识别、单证识别中有一定应用，但其准确率和识别范围都有待提升。近期以ChatGPT为代表的大模型掀起创新浪潮，国内外众多平台研发的大模型也相继发布。

美国作为人工智能发展领域的前沿国家之一，拥有一系列具有雄厚资金和前沿技术的公司和实验室，在通用大模型上进行了进一步的投资和研究。OpenAI推出的ChatGPT可以为用户提供聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等功能。谷歌公布的PaLM-E可以理解图像、理解语言、生成语言，并可以用视觉数据增强语言处理能力。Meta推出的LLaMA模型在文本生成、问题回答、材料总结等方面表现出了较好的效果。

作为人工智能领域重要的参与者，中国的科技公司和研究院也加快了其在通用大模型领域的投资与研究。

北京智源人工智能研究院^[9]推出了飞智大模型开源体系，涵盖语言大模型、视觉大模型、多模态大模型等，可以提供高性能的通用视觉理解模型、通用感知模型、通用分割模型、视觉语言预训练等基础模型，体系内集成了包含清洗、标注、压缩、统计分析等功能的数据处理工具与算法，可以为自然语言处理、计算机视觉等模型提供数据层面的支持。

百度发布了文心大模型^[10]，包括自然语言处理、视觉、跨模态、生物计算4个类别的多个大模型，例如用来进行OCR识别和结构化的VIMER-StrucTexT 2.0 CV大模型、用来进行语音生成和语音编辑的ERNIE-SAT跨模态大模型等。此外，文心大模型也与国家电网、航天等行业企业联合，在通用大模型的基础上学习行业特色数据和知识，建设行业AI基础设施，这也为大模型与海关工作的结合提供了参考。

清华大学与智谱AI联合发布的ChatGLM^[11]是中英双语千亿对话模型，具备逻辑推理、内容创作、代码生成、信息提取、问答和多轮对话的能力，可以用于文本分析、信息摘要生成、构建对话机器人等。

2023年4月，阿里巴巴正式发布大语言模型通义千问^[12]，具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能，可以和人类进行多轮交互。

2023年7月商汤科技推出“商汤日日新SenseNova”大模型体系的多方位全面升级，以及在该体系下的一系列大模型产品更新和成果落地。SenseNova包含了大语言模型、AI内容创作社区平台、AI数字人视频生成平台、3D内容生成平台，SenseNova大模型体系已全面支持智能汽车、智慧生活、智慧商业、智慧城市等业务板块^[13]。

通用人工智能大模型以其不限领域与问题的通用性以及有效集成多项人工智能技术的涌现性广泛应用于城市治理、商业决策、金融、零售、政府、制造、地产、物流等行业与领域^[14]。

鉴于通用人工智能大模型在各行各业的应用，本文在此提出对通用人工智能大模型应用于海关工作中的一些展望：

1）自然语言处理协助。通用人工智能大模型具有较强的自然语言处理能力，可以协助关员处理涉及文本和文件的任务。例如结合语音识别和语音生成设计智能对话机器人或智能电话客服，在旅客咨询、查验旅客时对旅客的语音进行识别、语言理解，并结合内部规则库及知识库，生成对旅客的回复，以语音方式播放。

2）跨语言交流和翻译。通用人工智能大模型可以用于解决海关关员与非本地语种旅客或贸易伙伴之间的语言障碍。基于大模型强大的语言生成和翻译能力可以构建多语种翻译器和支持多语种的智能对话机器人或智能电话客服，实现快速、准确的跨语言交流。

3）微表情识别。在进行旅客查验时可以使用摄像头实时采集旅客面部表情，并进行微表情识别，结合识别结果进行测谎，防止旅客在查验时提供不实信息。

4）智能贸易监管。通用人工智能大模型具有强大的自然语言处理能力和视觉理解能力，可以利用大模型对进出口货物、国际贸易中涉及的文本和证件进行自动化的识别和分析，使用大模型解决目前海关监管中存在的识别范围小、识别准确率低的问题。

4 人工智能技术在海关应用的挑战及建议

4.1 人工智能技术在海关应用的挑战

1）技术可行性。海关环境复杂多变，涉及各种类型的货物、不同的检查场景以及各种异常情况。海关任务的多样性和复杂性也对人工智能算法和大模型提出了高度智能化的要求，人工智能算法和大模型需要具备强大的环境适应能力，以确保能够处理各种类型的货物和情景，在各种情况下都能提供准确的分析和决策。

2）领域专业性。海关工作涉及复杂的领域知识，包括货物类型、单证类型、法规要求等，通用大模型无法完全准确处理这些领域特定的信息。因此，在海关应用中，需要对通用模型进行特定领域的定制和训练，以提高其在海关环境中的准确性。

3）数据安全性。由于人工智能算法和大模型对算力有较高要求，在应用中可能会借助互联网平台提供的算力，在海关应用中，人工智能算法和大模型在处理这些信息时需要更强的安全性保障，必须采取有效的数据加密、脱敏和其他安全措施，以防止信息泄露和滥用。

4.2 提升人工智能技术应用成效的建议

1）针对海关复杂多变的环境和任务，可以对人工智能算法和大模型进行多源数据训练，强化迁移学习和自适应能力。收集、整合各类型的货物数据、异常情况数据等，构建多元化数据集，帮助算法适应不同场景；采用迁移学习技术，将一个领域训练好的模型应用到另一个相关领域，通过在新领域微调，提高模型对新领域的适应能力，提高模型的智能化水平；在设计人工智能算法和大模型时考虑加入自适应能力，使算法能够根据环境的变化自动调整和优化模型参数，以适应不同应用场景。

2）针对海关工作涉及的复杂的领域知识，可以收集和整合海关领域的专业数据，形成海关领域数据集，用海关领域数据和专家知识定制针对海关领域的通用大模型，可以更好地满足海关工作中的特定需求。海关通用大模型可以用于海关工作中的信息处理、风险评估、规章制度解释、货物识别等方面，帮助海关工作人员更高效地开展工作，提高工作质量和效率。

3）针对数据安全问题，可以通过数据加密、脱敏，完善安全审计和监控机制等手段确保数据的安全性。通过采用先进的加密技术，对敏感信息进行加密存储和传输；可以通过建立完善的安全审计和监控机制，对系统和数据进行实时监控和审计，及时发现异常行为和危害安全事件，以确保数据安全。

4）人工智能算法及大模型需要根据法规和政策的变化及时进行调整，以根据最新的法规和政策作出决策。同时人工智能技术也在迅速发展，为保证人工智能算法及大模型的效力，需要建立定期更新和维护机制，对人工智能算法和模型不断进行更新和维护，例如对算法的改进、新数据的集成、系统性能监控，确保系统能够跟上政策和技术的发展和变化。

5 结语

综上所述，人工智能技术及大模型在海关应用中具有广阔的发展前景和应用潜力，可以为海关提供更加智能和高效的解决方案，提高海关的工作效率和准确性，确保贸易监管的顺利进行。但人工智能在海关工作中的应用仍面临着一些挑战，需要各方合作，共同推进人工智能技术及大模型在海关应用领域的进一步发展，提高海关工作质量与效率，推动海关工作模式的转型升级。

参考文献

[1]孟雷, 张雅杰. 解好“智慧海关”这道大题[J]. 中国海关, 2023, 410(5): 84-86.

[2]汪天凯, 杨彬, 柯婷婷, 等. 人工智能计算机视觉技术发展评价及预测[C]//中国技术经济学会: 中国技术经济学会第二十九届学术年会论文集, 2022.

[3] Schulman J, Zoph B, Kim C, et al. ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue[EB/OL]. https://openai.com/blog/chatgpt.

[4]刘洋, 张明林, 王良玉, 等. 语音识别技术在地学领域的应用[J]. 西部资源, 2023, 112(1): 172-175.

[5]郭琳, 陈晓慧, 肖梅. 知识图谱研究综述[J]. 信息记录材料, 2023, 24(6): 17-19+23.

[6] Budimirovic M, Soysanlı Ö, Filipova V, et al. WCO/WTO Study Report on Disruptive Technologies[EB/OL]. https://www.wto.org/english/res e/booksp e/wco-wto e.pdf.

[7]蔡岩红. 全国海关推广应用智能审图系统[EB/OL]. http://ln.people.com.cn/n2/2020/0122/c378327-33738201.html.

[8]林琳. “聪明”货物才下轮船便上货架 广州海关通过搭建全国领先的“便捷通关立体监管系统”助力经贸往来[EB/OL]. http://www.customs.gov.cn//customs/xwfb34/mtjj35/3474918/index.html.

[9]姜菁玲. 大模型创业潮来临, 智源研究院发布FlagOpen大模型技术开源体系[EB/OL]. https://www.163.com/dy/article/HUP1M88B0534A4SC.html.

[10]赵广立. 文心一言是如何炼成的? [N]. 中国科学报, 2023-03-23(003).

[11] Du Z, Qian Y, Liu X, et al. GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling[C]//In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Dublin: Association for Computational Linguistics, 2022: 320-335.

[12]许洁, 刘霄引. 阿里大语言模型“通义千问”亮相 聚焦企业级市场提供普惠AI基础设施[N]. 证券日报, 2023-04-12(A03).

[13]涂竞玉. 商汤大模型涵盖“人物场”[N]. 深圳商报, 2023-07-18(A08).

[14]曲忠芳, 李正豪. 国产大模型“混战”: AI向B端渗透的“新故事”[N]. 中国经营报, 2023-07-17(C01).

第一作者：黄正一（1980—），男，汉族，广东潮州人，本科，高级工程师，主要从事海关信息化建设和科研管理工作，E-mail: 17220645@qq.com

通信作者：苏杨（1988—），女，汉族，河南信阳人，研究生，工程师，主要从事信息化项目运营管理工作，E-mail: 936491750@qq.com

1. 广州海关 广州 510623

2. 广州海关技术中心 广州 510623

3. 中国电子口岸数据中心广州分中心 广州 510623

1. Guangzhou Customs, Guangzhou 510623

2. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623

3. China Electronic Port Data Center Guangzhou Branch, Guangzhou 510623