一、引言

在全球经济数智化转型浪潮下，港口作为国际贸易与供应链的核心枢纽，其数智化升级已成为提升国际竞争力和区域经济驱动力的战略要务。近年来，以日照港为代表的大型国有港口企业积极探索新型转型模式。作为国民经济基础性产业，港口行业正经历着由传统装卸业务向供应链集成服务转型的深刻变革。这种变革既需要突破设备自动化、数据孤岛等基础性技术瓶颈，也面临着管理模式重构、产业链协同创新等系统性挑战。2024年5月22日，习近平总书记在日照港考察时指出：日照港是改革开放后新建的港口，近年来推进科技创新，将传统港口改造升级为现代化港口，不仅货物吞吐量跻身全国前列，还积累了通过传统产业改造升级发展新质生产力的经验，值得肯定。因此，对现代港口的数智化转型进行研究是重要且必然的。然而，现有研究多聚焦技术应用层面，对国有企业特有的资源禀赋与制度环境间的动态适配机制缺乏理论阐释，更鲜有研究将资源编排理论深度嵌入港口数智化转型的系统性分析框架中。

数智化转型是数字化与智能化技术深度融合引发的系统性变革，其核心在于通过信息、计算、通信等数字技术与人工智能、区块链等智能技术的协同应用实现组织架构、业务流程及价值创造模式的全面重构。^[1]现有研究多集中于制造业、服务业以及科技企业，对以港口作为转型主体的数智化转型理论研究较少。此类主体具有行业特殊性，在复杂的情境下如何实现数智化转型值得深入探讨。^[2][3]而日照港作为我国首个实现全流程自动化作业的干散货码头，其通过构建“港口+高校+科技企业”的协同创新体系，在数字孪生、5G无人驾驶等领域取得突破性进展，为研究国有港口企业数智化转型提供了典型样本。当前研究多聚焦单一驱动要素，对多元主体协同机制的动态演化路径缺乏系统解构，这正是本研究的创新突破方向。

数智化转型的过程是资源流动、重构与变革的过程，^[2]而资源编排理论是对企业行为过程产生的资源流动与编排进行解释的理论，可以更好地剖析数智化转型的过程机理。本研究将资源编排理论引入港口企业数智化转型研究，揭示国有资本主导型港口在制度与市场驱动双重作用下，如何通过资源识别、绑定与利用的动态编排过程，实现物理设施数字化、组织架构平台化、服务生态智慧化的三级跃迁。本研究旨在解答大型国有港口企业如何进行数智化转型，为建设现代化数字港口提供理论钥匙，对全球港口行业的可持续发展具有重要借鉴价值。

二、文献综述 (一) 国有企业视角下的数智化转型

数智化转型的演进路径通常遵循“信息化—数字化—数智化”三阶段逻辑。^[1]信息化阶段以数据采集与系统集成为核心，数字化阶段实现业务流程在线化与数据驱动决策，数智化阶段则依托智能算法与场景化应用推动动态优化与价值创新。^[2]这一过程既涵盖技术实施，也涉及组织能力升级与生产要素配置效率提升。^[3][4]随着技术深度融合，数智化从企业个体与产业价值链双维度赋能产业升级。一方面，通过数据标准化治理与算法智能化设计重塑管理流程和优化战略决策；^[5]另一方面，借助智能技术拓展价值链广度，驱动研发、生产、服务等全链路协同创新。^[6]而国有企业数智化转型是当前经济高质量发展的重要议题。现有研究主要聚焦于三个维度：一是在技术驱动层面，强调云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术对传统管理模式的革新；二是基于制度变革视角，探讨国家政策与制度与数字化协同机制；^[7]三是在实践路径研究方面，指出转型需突破数据孤岛、组织惯性等瓶颈。^[8]在国有企业中，港口企业具有特殊性。作为国家重要的战略企业，在已有的研究中港口企业也被纳入了重要的研究视野。港口可以基于物联网与5G技术实现设备互联与实时监控，依托数字孪生与AI算法优化船舶调度与仓储管理，并通过区块链技术打通通关、物流与金融环节的单证电子化流程。^[9]然而，港口转型仍面临数据孤岛、标准化缺失、传统作业模式与技术兼容性矛盾等挑战，亟须通过技术架构升级、跨系统协同机制设计及安全风险防控体系完善，推动数智化从局部应用向全生态集成跃迁。

(二) 资源编排

资源编排理论由Sirmon等学者提出，该理论突破了传统资源基础观的静态范式。^[10]自提出以来，其理论内核经历了从“结构化—捆绑—利用”的静态框架向动态能力建构工具的演化。随着数字技术的发展，该理论已形成“资源识别—资源重组—价值捕获”的循环迭代框架，^[11]其核心价值在于通过战略性的资源管理行为(如拼凑、协奏、重构)打破资源禀赋的静态约束，驱动价值网络的动态重构与能力跃迁。^[12]当前研究呈现出三个显著趋势：其一，研究范畴从单一企业层面向商业生态、数字创新生态等多层次系统延伸；^[13][14]其二，研究视角融合复杂系统理论，关注资源流动、主体交互与生态演化的协同机制；^[15][16]其三，实践应用向新兴数字化转型场景渗透，尤其在港口数智化转型研究中，学者发现资源编排行为对破解“数据孤岛”和“系统兼容性陷阱”难题具有关键作用。^[17]

然而，现有研究仍存在双重局限：在理论层面，微观企业资源编排策略与中观产业生态演化、宏观制度环境之间的跨层互动机制尚未充分解构；在实践层面，尽管港口数智化研究证实资源重组能提升运营效率，但对技术封锁情境下跨境数据资源编排、数字主权与开源协作的平衡机制等前沿议题关注不足。值得注意的是，在港口数字化转型的“生态位构建”过程中，既有的线性资源整合模式难以适应区块链、AI大模型等颠覆性技术带来的非线性创新需求。^[18]这就要求学者继续探索更具灵活性与协同性的生态化资源整合的新路径。

三、研究设计 (一) 研究方法与研究对象

本研究采用纵向单案例研究方法，探究三重驱动(战略驱动、技术驱动、生态驱动)下日照港数智化转型路径。单案例研究方法通过长期追踪同一案例的时间序列演变，能够系统性揭示在复杂动态过程中多要素的交互机制与内在规律，尤其适用于“HOW”探索性问题的研究。选择日照港作为研究对象遵循了典型性原则：其一，该港口作为国内首个实现全流程自动化码头运营的国有现代化港口，其《“智慧港口”战略规划(2018—2025)》覆盖数智化转型全周期，且在技术领域取得5G+北斗定位、区块链数据中台等23项核心专利突破，同时构建了“港口—物流—贸易”协同的智慧生态圈，形成“战略引领—技术落地—生态增值”的完整实践链条，具备转型路径研究的标杆意义；其二，案例数据可获得性强，既包含港口年报、政策文件(如《交通强国建设纲要》)等公开二手资料，又涵盖研究团队获取的深度访谈记录(涉及高管决策逻辑、技术团队攻坚细节)、自动化作业系统日志、能耗监测报表等一手数据，满足纵向研究对多源数据的三角验证需求。

研究通过程序化编码对质性数据进行三阶段分析：首先，依据关键节点事件^①划分战略重组阶段——战略驱动(2018—2020年)、多元赋能阶段——技术驱动(2020—2023年)、数智迭代阶段——生态驱动(2023—2025年)(图 1); 其次，提炼“战略锚定—技术突破—生态赋能”的螺旋演化模型，揭示顶层设计引导技术迭代、技术反哺生态重构的协同机制；最后，形成可复制的“政策适配度评估—核心技术自主化率—生态价值溢出系数”决策框架，为国有港口企业破解转型中战略脱节、技术依赖与“生态孤岛”问题提供理论依据与实践范式。

① 如2019年山东港口集团成立，自动化码头一期投产，山东港口统筹战略, 2021年起与北京科技大学、山东大学等高校共建研究生科技服务挂职基地, 2024年联合浪潮集团等企业自主研发“干散货智能化管控系统B-TOS”，与百度共建“全要素动态可视化堆场管理系统”，通过AI大模型实现木材理货全流程智能化等。

(二) 数据收集与分析

本研究采用混合数据收集与分析策略，围绕日照港“战略驱动—技术驱动—生态驱动”三轮协同机制展开。在数据收集方面，为了提高信度水平，严格遵循三角验证策略，采用多渠道、多形式、多来源的方式收集数据以提升结论的稳定性与科学性，针对案例企业日照港，一方面通过深度访谈(一手资料)覆盖高层领导、日照港专家、企业管理部负责人、组织部负责人)以及党群服务部负责人、政府部门人员等不同身份主体，进行结构化或者半结构化访谈；另一方面通过现场观察(一手资料)实地参观日照港展厅、研发智能化基地，并多次体验其产品及服务；同时还收集二手资料，包括日照港相关新闻报道、知网期刊资料、东方财富网资料，企业宣传册、内部视频、公司年报等内部文档，以及技术白皮书、智能制造年报、IEEE会议论文等外部数据，具体情况如表 1所示。

在数据分析层面，基于Gioia方法论构建三阶编码体系(图 2)：^[16]首先，从原始数据提炼一阶概念，例如将访谈中“国际港口的转型也给我们带来了启发”编码为“国际港口的转型”，将作业日志中“无人集卡调度效率提升、牵引机无人化技术攻克”归纳为“纵向技术攻关”；其次，结合资源编排理论以及数智化转型理论，将一阶概念升维为二阶主题，如将“全球港口智能化趋势”“港口集团统筹化战略”整合为“驱动因素”，揭示数智化转型演进路径(战略规划引导技术投入方向，技术成果反哺生态协同能力，生态价值倒逼战略升级)。研究团队通过二次数据校验(如向技术部门复核专利应用率)与理论饱和度检验(新增数据未产生新构念)，确保模型解释力与实践泛化性。

三、案例分析 (一) 战略重组阶段 1、驱动主体与要素

在日照港数智化转型的第一阶段——战略重组阶段，其转型的核心驱动力源自全球港口智能化趋势的倒逼以及港口集团统筹化战略^②的主动布局。在这一阶段，日照港以港口集团为主导，联合高校、科研院所等多元主体，通过顶层设计与资源整合，初步构建起数智化发展的战略框架。

② 山东省港口集团2019年统筹化战略是指通过一体化改革整合全省沿海港口资源，构建“以青岛港为龙头，日照港、烟台港为两翼，渤海湾港为延展”的协同发展格局，旨在解决同质化竞争、资源分散等问题，打造世界一流海洋港口群。

在全球港口智能化趋势的推动下，日照港加速对标国际先进港口实践。日照港早期引入自动化集装箱码头规划理念，通过系统研究鹿特丹港的数字孪生港口模式和新加坡港的智能港口生态系统等先进经验，明确以智能调度、无人化作业为目标方向。同时，港口集团通过统筹化战略打破传统分散管理模式，成立数智化转型领导小组，整合下属码头、物流、信息等子公司资源，统一制定《日照港智慧港口建设行动方案》，搭建覆盖港口生产、管理、服务的全域数字化架构，打破了原有各业务板块间的信息孤岛，构建起涵盖岸线规划、设备管理、物流协同的全链条数字化管理体系。

2、资源结构化

在日照港数智化转型的战略重组阶段，资源编排的核心在于通过资源结构化重构港口战略能力，即对港口内部原生资源与外部国企资源进行系统性解构与重组，打破传统资源边界，推动港口向数智化资源聚合平台转型。这一过程分为两大主线：一是原生资源解构，以破除低效惯性；二是多元资源重组，以构建新型能力架构。这两大主线通过内外资源混合实现战略资源再配置。

(1) 原生资源解构：剥离冗余，释放资源流动性

首先，日照港对长期积累的物理资产与组织流程进行精准拆分与功能再造，将石臼港区散杂货码头按货种属性拆解，重组为煤炭、矿石、集装箱等专业化作业集群，将西港区改造为全封闭式自动化煤炭码头，集成无人堆取料机与智能喷淋系统。其次，日照港同步剥离分散在各港区的IT运维团队，成立日照港信息科技公司，统一管理全港信息化系统，消除技术孤岛。再次，日照港重构纸质单据驱动的传统货代流程，试点电子数据交换(EDI)平台，压缩人工核对环节，将设备维修、能源管理等非核心职能外包，聚焦港口自动化、数据中台等关键技术团队建设。最后，还有国企资源的注入，依托山东港口集团的战略统筹，日照港引入外部资源加速内生转型。

(2) 多元资源重组：构建数智化战略资源池

通过内外资源深度融合，日照港形成“硬基建+软能力+新规则”三位一体的资源架构。其一，日照港进行硬件资源整合，将国企注入的5G基站、物联网传感器与港口龙门吊、堆场设施融合，构建“人—机—货—场”全域感知网络。其二，日照港实现数字能力的沉淀，山东港口集团设立“智慧港口建设专项基金”，定向支持日照港5G专网、北斗定位基站等新型基建，通过国企混改引入山东能源集团资本，共建“港口风光储一体化微电网”，推动能源管理数字化。其三，迁移技术经验，青岛港、烟台港向日照港输出自动化码头运营经验。例如，“移植”青岛港无人集卡调度系统至日照港散货码头；定制开发粉尘环境下的感知算法；引入先进的港口区块链技术；搭建港口物流数据共享平台。其四，日照港发布《日照港智能化设备接入标准》，强制新购设备具备数据接口与远程控制功能；制定《港口数据分类规范》，将船舶靠泊记录、设备日志等转化为标准化资产，纳入统一数据中台管理。

这一阶段的资源结构化行为本质是以解构换弹性、以重组塑能力，即通过拆解传统资源捆绑、重构战略资源组合，将港口从“地理空间载体”转化为“数智化资源路由器”，为后续技术深度渗透与生态价值衍生奠定结构性基础。

3、数智化战略形成

在日照港数智化转型的战略重组阶段，其核心任务是打破传统港口管理模式下的组织壁垒与技术孤岛，通过顶层推动机制与系统重组机制，构建数智化战略的全局性框架，为后续能力跃升奠定制度基础与组织保障。这一阶段聚焦于“战略破局”与“体系重构”，在山东港口集团的强力引导与资源倾斜下，实现了战略从规划到落地实施的关键跨越。

(1) 顶层推动机制：战略共识与资源统筹

山东港口集团通过自上而下的战略牵引，明确日照港作为数智化转型先行示范区的定位，建立一把手工程推进机制，发布《日照港数智化转型三年行动纲要(2020—2022)》，明确“港口大脑+智能作业+生态协同”的转型路径，将区块链、数字孪生、自动驾驶等技术列为优先级投入领域。另外，日照港建立高层决策机构，成立由集团董事长挂帅的数智化转型领导小组，统筹协调跨部门资源调配，并设立专项预算保障技术采购与人才引进。在外部战略协同上，与华为签署《智慧港口全面合作协议》，共建“港口数字化转型联合实验室”。

(2) 系统重组机制：组织变革与流程再造

以业务场景为牵引，重构港口运营体系与组织架构，形成“技术驱动业务”的新型生产关系。日照港首先实现组织架构的扁平化，合并原信息中心、设备管理部等部门，组建“数智化发展研究院”，下设技术研发中心、场景创新中心与运营支持中心，实现“研—用—管”一体化。另外，日照港启动业务流程标准化改革，编制《港口数智化作业标准流程手册》，统一集装箱、散货、油品等不同货类的自动化作业规范，例如在铁矿石码头推行“卸船—输送—堆存”全流程无人化指令链。而技术底座集约化具体表现为搭建“日照港云控平台”，整合传统分散的TOS系统(码头操作系统)、设备控制系统与安防监控系统，实现数据跨系统流通与算力资源动态调度。

这一阶段本质是通过“集团战略压强+组织体系重构”的双轮驱动，破除传统港口的路径依赖，构建起“规划—执行—反馈”的战略闭环机制，为后续数智化能力的快速规模化复制提供制度保障与技术底座，标志着日照港从“经验驱动型港口”向“数智驱动型港口”的范式革命正式启动。

战略重组阶段典型证据举例及编码结果见表 2。

(二) 多元赋能阶段 1、驱动主体和因素

在日照港数智化转型的第二阶段——多元赋能阶段，其核心驱动力聚焦于“港口主体技术需求的深化”与“数字科技企业领跑趋势的叠加效应”。在这一阶段，港口以技术创新为导向，依托港口运营方、高校、产学研联盟及科技企业的深度融合，通过技术资源整合与应用场景落地，加速数智化能力的系统性突破。

在港口主体技术需求的驱动下，日照港从生产痛点切入，针对码头自动化、物流效率优化等核心场景，提出明确技术攻关目标。为解决散货码头粉尘污染与人工巡检效率低的问题，日照港联合中国海洋大学、中科院自动化所研发无人化堆场管理系统，实现堆取料机的自动避障与路径规划。与此同时，数字科技企业的领跑趋势进一步加速技术赋能。日照港与头部科技企业建立深度合作，与华为合作部署5G专网，支撑港口无人集卡编队行驶与远程操控的实时通信，联合海康威视开发“全景智能监控平台”，通过3D数字孪生技术实现港口全域作业可视化，通过“技术嫁接+本地化适配”模式推动创新落地。

2、资源能力化

在日照港数智化转型的多元赋能阶段，其资源编排的核心目标是从“资源结构化”转向“资源能力化”，通过整合高校、科研院所与产业端的产学研资源，将静态资源转化为动态技术能力，重点聚焦数智主体多元能力构建与产学研港精研能力提升，形成技术研发、场景验证与产业落地的闭环生态。

(1) 数智主体多元能力构建：技术资源的分层孵化

日照港以高校资源为技术策源地，通过分场景、分层级的资源适配，加速前沿技术向港口能力的转化。日照港与武汉理工大学共建港口自动驾驶技术实验室，研发适用于散货码头的无人集卡系统，突破粉尘环境下传感器抗干扰算法瓶颈；联合哈尔滨工程大学开发港口水域数字孪生平台，实现船舶航行仿真与泊位调度协同优化。除此之外，日照港上线“日照港数智化开发者平台”，向高校团队开放港口作业数据接口，吸引清华大学、上海交通大学等学校的团队开发堆场智能盘点、碳排放监测等轻量化应用，形成技术即插即用的生态模式。

(2) 产学研港精研能力提升：从技术攻关到产业协同

依托产学研联盟的资源整合，日照港推动技术研发向产业价值链延伸，表现为纵向技术链延伸，即与大连海事大学成立“绿色港口联合研究院”，研发基于数字孪生的港口风光储一体化微电网系统，实现能源调度与生产作业的动态匹配。另外，日照港还联合山东大学开发港口粉尘扩散预测模型，嵌入智能喷淋系统形成“感知—预测—控制”闭环。除此之外，日照港积极建设横向产业协同网络，联合中国交通通信信息中心发布《港口自动驾驶技术标准白皮书》，推动无人集卡、自动化岸桥等设备的跨港口兼容。日照港与海尔卡奥斯共建“港口工业互联网平台”，将设备预测性维护能力输出至上下游物流企业，形成技术外溢效应。

这一阶段的资源能力化行为的本质是通过“高校知识溢出+产业场景反哺”的双向循环，将外部技术资源内化为港口核心竞争力，驱动日照港从“技术应用者”向“能力输出者”跃迁，为后续生态化发展与全球化竞争储备战略动能。

3、数智平台能力构建

在日照港数智化转型的多元赋能阶段，其核心目标是通过整合外部技术资源与创新力量，构建多元主体协同的开放生态，推动港口从基础能力建设向平台化服务能力输出升级。该阶段以战略孵化机制链接先进企业与科研机构的技术势能，以系统迭代机制驱动技术与业务的动态适配，形成场景开放牵引资源导入、平台能力反哺生态协同的模式，为港口数智化纵深发展注入持续动能。

(1) 战略孵化机制：开放生态构建场景化需求清单发布

日照港定期向生态伙伴开放港口作业场景需求，如散货码头粉尘浓度实时监测、集装箱智能配载优化，吸引科技企业定向攻关。日照港进行创新联合体的构建与运营，成立日照港数智化产业联盟，吸纳腾讯云、中国移动等30余家成员，设立联合研发基金支持港口数字孪生、边缘计算等长周期项目。除此之外，日照港在石臼港区划定技术试验田，允许旷视科技、图森未来等企业低成本试错，快速验证智能理货算法、无人集卡路径规划等方案，对前沿技术(如数字孪生)采用“联合开发—港口主导知识产权”的深度合作。反馈驱动优化，建立“技术应用效能指数”，通过故障率、作业效率、用户满意度等维度动态评估合作伙伴技术方案，倒逼技术供应商持续孵化。

(2) 系统迭代机制：动态能力进化模块化平台架构

将数智化平台拆解为“物联感知层—数据中台层—应用服务层”，分层提升迭代升级能力，建立双循环开发模式，对成熟技术推行“生态伙伴交付+港口运维团队接管”的轻量化运营模式。日照港主导制定的《港口物联网设备接入规范》发布后，推动国内12个港口统一设备接入协议，降低跨港区数据互通成本。除此之外，日照港为实现服务能力外溢，在区块链跨境贸易平台上线首年，服务铁矿石、焦炭等大宗商品贸易超2000万吨，成为港口数字化合作样板。

这一阶段的多元赋能实践标志着日照港数智化转型从“单点技术突破”迈向“平台能力输出”，通过开放场景激活技术供给、动态迭代强化平台韧性的机制设计，不仅打通了外部创新资源与港口核心业务的适配通道，更构建起“需求定义—技术攻关—价值反哺”的创新循环，为港口从区域性物流节点向全球供应链数智化服务商转型奠定了核心能力基础。

多元赋能阶段典型证据举例及编码结果见表 3。

(三) 数智迭代阶段 1、驱动主体和因素

在日照港数智化转型的第三阶段——数智迭代阶段，尽管核心驱动逻辑以港口集团的战略统筹与技术基础重构为主，但外部高科技企业的主动协同与大模型生态化能力的早期布局已开始萌芽，为后续深度转型埋下关键伏笔。

在外部主体主动协同的驱动下，日照港与头部科技企业建立初步合作框架。华为作为日照港的战略合作伙伴，在港口5G网络基础设施建设中率先介入，为日照港石臼港区部署“5G专网”，支撑无人集卡、远程操控等场景的实时通信需求，而海康威视则通过智能视频分析平台切入，在岚山港区试点“AI视频巡检系统”，实现对皮带机跑偏、堆场异物入侵等安全风险的自动化识别，通过技术验证为后续规模化应用奠定基础。与此同时，“大模型生态化能力的前瞻性布局”已初现端倪。日照港联合华为云启动港口知识图谱构建计划，通过自然语言处理技术对历史作业日志、设备运维记录进行结构化挖掘，初步形成港口调度规则的数字化映射；与商汤科技合作开发港口视觉大模型预训练平台，利用海量码头监控视频数据训练AI算法，提升复杂光照条件下集装箱箱号识别的泛化能力。

2、资源利用化

在日照港数智化转型的数智迭代阶段，资源编排的核心逻辑从“能力构建”转向“资源利用化”，即通过激活科技企业生态资源与数字平台资源，推动港口从技术内化向生态外溢的升级。这一阶段聚焦数字生态赋能与智能平台迭代，以生态协同驱动港口服务的全域渗透与敏捷响应，实现数智化能力的规模化复用与价值裂变。

(1) 数字生态赋能：科技企业协同与开放平台共生

日照港以平台化思维整合科技企业资源，构建“技术供给—场景验证—商业变现”的生态闭环。日照港联合阿里云搭建“港口大脑”，集成AIoT设备管理、多模态数据分析等功能模块，实现全港作业状态的实时推演与预决策；与商汤科技合作开发港口全域视觉感知中台，融合无人机巡检、岸桥摄像头等多源数据，动态识别违规作业行为并自动触发告警。另外，日照港上线“黄海数港”开放平台，向中小科技企业开放港口装卸、仓储、物流等场景接口，吸引旷视科技、图森未来等企业开发智能理货机器人、无人驾驶集装箱转运车等垂直应用，形成“场景众创”生态。

(2) 智能平台迭代：平台能力升级与敏捷响应

通过持续重构数字平台架构，日照港实现从“功能工具”到“能力中枢”的质变。首先，日照港将船舶智能调度平台升级为自适应学习型系统，引入深度强化学习算法，动态优化泊位分配与岸桥协同策略，应对极端天气或船舶集中到港等突发事件。其次，日照港实现了功能模块的微服务化，将港口能源管理、设备健康监测等能力封装为独立微服务模块，可快速嵌入外部园区或物流企业系统，实现碳足迹追溯。最后，这是对数字孪生的深度应用。日照港构建岚山港区全息孪生体，融合气象、潮汐、船舶等多维数据，模拟台风季节港口作业韧性，预演应急预案并生成抗灾能力评估报告。

这一阶段的资源利用化行为的本质是通过“生态资源内聚+平台能力外溢”的双循环机制，将数字资源转化为可交易、可复用的生态化产品，驱动日照港从区域性港口向全球数智化供应链节点跃迁，为参与国际港口竞争与合作提供高阶能力支撑。

3、数智港口生态体系

在日照港数智化转型的数智迭代阶段，其战略重心从技术能力集成转向生态体系构建，以“外部协作机制”聚合全球创新资源，以系统融合机制重塑港口全要素协同模式，搭建开放共享的数智港口生态体系，并形成智慧无人化港口的可复制路径。这一阶段标志着日照港从技术驱动迈向生态引领，在港口无人化、服务全球化与规则输出化层面实现范式突破。

(1) 外部协作机制：生态化资源整合

日照港实施分层级联盟运营，建立“战略级—场景级—服务级”三级合作伙伴管理体系。战略级(如华为、中国移动)参与技术架构设计，场景级(如西井科技)定向攻坚垂直场景，服务级(如DHL)支撑生态服务延伸。日照港还进行跨国技术互认网络，与鹿特丹港签订《无人码头技术互认协议》，共享自动驾驶测试场景与安全认证体系，助力中国无人集卡设备获欧盟CE认证。日照港设立全球港口技术沙盒，开放矿石码头、集装箱堆场等场景，定向征集视觉识别、设备防腐等解决方案，吸引微软、商汤科技等企业参与技术验证。

(2) 系统融合机制：数据与业务深度穿透

日照港积极打造数据底座，集成物流、商流、资金流、信息流与碳流数据，打通海关、铁路、海事等外部系统，实现大宗商品“港口—腹地—跨境”全链条可视化追踪。除此之外，日照港将港口数字化能力拆解为200余个标准化微服务(如船舶识别、路径优化)，支持生态伙伴“即插即用”，为华能集团定制电煤运输智能监控系统，构建“区块链+隐私计算”双引擎，在保障货主、船公司等主体数据主权的前提下，实现港口作业、物流跟踪等信息的可信共享。

这一阶段的实践表明，日照港通过外部协作拓展技术辐射半径、系统融合释放生态协同价值的机制创新，不仅构建起自主可控的全球数智港口生态网络，而且以智慧无人化路径重塑港口运营规则，为行业贡献了生态共建、能力共享、标准共治的转型范式，标志着中国港口从技术应用向生态构建的战略升级。

数智迭代阶段典型证据举例及编码结果见表 4。

四、研究结论与展望 (一) 研究结论

本研究以日照港为例，深入探讨了大型国有港口企业在战略驱动、技术驱动以及生态驱动模式下数智化转型的路径。通过纵向单案例研究方法，系统地揭示了日照港从战略重组、多元赋能到数智迭代的三个阶段的转型全过程。研究发现，国有港口企业在数智化转型过程中可以通过集团统筹、产学研联合到科技赋能的逻辑进行转型，类比于日照港通过顶层设计与资源整合，构建了“港口+高校+科技企业”的协同创新体系，实现从传统装卸业务向供应链集成服务的转型(图 3)。另外，利用案例分析，突破现有研究对单一驱动要素的聚焦(如技术应用层面)，^[9]提出国有港口企业“战略驱动—技术驱动—生态驱动”的三重转型路径。战略重组阶段通过顶层设计打破制度惯性，体现国企特有的集团统筹与重构机制；多元赋能阶段以产学研联盟实现技术资源编排，验证了产学研联合与国企之间的双向赋能；数智迭代阶段通过生态资源以及科技企业的赋能激活形成新价值，拓展了数智化转型从内向能力构建到外向生态赋能的边界。除此之外，本研究借助资源编排理论对港口企业转型展开研究，提出国有港口企业可以通过资源识别、绑定与利用的动态编排，实现从物理设施数字化、组织架构平台化到服务生态智慧化三层数智化转型的跃迁。

(二) 理论贡献

在中国情境下，企业数智化转型的过程具有异质性。本研究在此情境下对数智化转型理论进行了补充。首先，在国有企业的数智化转型中，国企集团的战略性决策是数智化转型的起点，为企业转型提供政策、技术、资源的多元支持；其次，建立了产学研港创新联盟，在多元主体的协同下实现中段的数智化构建，补足战略重组阶段中的缺口；最后，借助前沿科技企业的技术赋能，为数智化转型提供最后的技术资源支持，达到领先水平。除此之外，本研究对国有企业的转型特殊性进行了补充，弥补了现有文献对国企制度环境与技术演进互动机制阐释的不足。^[7][8]此案例的研究可以表明，港口集团统筹化战略可以有效破解数据孤岛问题，引入的市场化资本(如山东能源集团、华为以及产学研联合体等)可以加速技术成果工程化落地。

本研究将资源编排理论引入港口企业转型研究，将传统的“结构化—捆绑—利用”静态框架，^[10]升级为“资源识别(战略重组)—资源重组(多元赋能)—价值捕获(数智迭代)”的闭环模型，揭示港口场景中数据资源与传统物理资源的非线性组合规律。这揭示了国有港口企业在制度约束与市场驱动双重作用下，如何通过资源编排实现数智化转型的三级跃迁。第一，借助港口集团的统筹实现海量设备资产与数字技术投入的资源支持，解决精准资源配置的结构性矛盾；第二，产学研港的资源协同，对国有企业行政化管控体系与效率化数字组织形态的组合形成可行性解决策略，更好地融合创新资源；第三，科技企业的资源赋能可以更好地解决港口繁冗的传统属性与现代化市场化服务延伸存在的战略定位冲突。除此之外，本研究还构建了“战略锚定—技术突破—生态赋能”的螺旋演化模型，阐释了顶层设计引导技术迭代、技术反哺生态重构的协同机制，为理解复杂动态环境下港口企业的转型路径提供了新的理论视角。借助资源编排理论，本研究使国企转型的相关研究得到一定的理论拓展。研究发现，国企通过“政策资源—技术资源—生态资源”的跨层编排，实现宏观制度环境与微观技术落地的协同，这既回应了资源编排理论在中观产业生态演化研究中的局限，^[13][15]也凸显了港口场景的独特价值。

(三) 实践启示

本研究认为，港口企业在数智化转型过程中，应注重顶层设计与资源整合，通过构建协同创新体系，打破资源孤岛，推动技术成果的工程化落地。国有企业应积极探索产学研港协同机制，整合高校、科研院所与产业端的资源，形成技术研发、场景验证与产业落地的闭环生态，加速数智化能力的系统性突破。通过构建开放生态与智能平台，推动港口从基础能力建设向平台化服务能力输出升级，实现数智化能力的规模化复用与价值裂变，以生态思维整合全球创新资源，构建开放共享的数智港口生态体系，并通过系统融合机制释放生态协同价值，提升港口在全球供应链中的竞争力。

(四) 研究局限与展望

本研究仅选取日照港作为单一案例进行研究，虽然具有典型性，但可能无法全面反映所有大型国有港口企业的数智化转型路径。未来研究可拓展多案例比较，以验证和丰富研究结论。虽然本研究尝试在理论层面进行拓展，但资源编排理论在数字化转型场景中的应用仍处于探索阶段。未来研究可进一步深化理论框架，结合更多实证数据验证其普适性和解释力。随着技术的不断发展和市场环境的快速变化，港口企业的数智化转型路径也需要不断调整和优化。未来研究可关注港口企业在面对新兴技术、市场需求变化等不确定性因素时的动态适应能力，为港口企业的可持续发展提供更为全面的指导。