韩华海洋携手 Novarc 共创 AI 智能焊接新纪元
近期，韩华海洋同加拿大工业物理人工智能企业 Novarc Technologies Inc. 正式签订谅解备忘录（MoU），计划融合双方在焊接自动化与人工智能（AI）制造方面的顶尖技术，并将其落地于造船产业。依据该备忘录，两方将联手研发基于 AI 的制造工艺，旨在大幅优化造船全流程的作业效能与精准度。本次协作将依托 Novarc 的 AI 及视觉自动化方案，着重应对商船及军舰建造过程中的高标准挑战。Novarc 强调，鉴于传统电弧焊接机器人缺失视觉智慧，施工中常发生操作误差，从而引发返修、废品产生及设备停
新华走笔丨深蓝试航记
汽笛长鸣，浑厚的声音在清晨的外高桥造船码头回荡。初升的太阳将天空染成粉红，海鸟欢快地应和。码头上的人们不舍离去，依然挥手告别。 在牵引船的协助下，“爱达·花城号”掉头，正式驶向广阔海洋。 船离码头后，甲板上的人员迅速回到岗位。12天内需完成第二艘国产大型邮轮的149项测试，压力巨大。没有导游，我怀揣好奇探索这座庞然大物。邮轮作为系统工程，如何让这座“海上城市”自动运行？我决定在“城”中漫步一番。 推开0甲板下机舱厚重的防火门，声浪如潮水涌来。没有《泰坦尼克号》中挥汗如雨的工人，取而代之的是一排排设备。五台
AI算力需求推动海上数据中心建设
你可能很难相信——OpenAI竟然与韩国造船厂展开了合作。它们的目的不是造船，而是打造海上数据中心。2025年10月，三星电子、三星SDS、三星物产和三星重工四家子公司联合与OpenAI签署协议，共同参与其主导的“星际之门”（Stargate Project）超大规模AI基础设施项目。你或许会疑惑：造船厂和数据中心能有什么关联？关系可大了。因为AI对算力的极度渴求，正迫使数据中心从陆地走向海洋。先来看一组数据，感受AI的耗电程度。谷歌、亚马逊、微软、Meta这四大科技巨头计划在2026年向AI领域投入72
美日携手打造造船 AI 巡检机器人
近期，密歇根大学正主导一项跨国联合科研计划，致力于研发能够自动识别造船环节中设计图与实地施工差异，并给出修正策略的自主机器人及人工智能（AI）模型。此项计划由密歇根大学携手麻省理工学院共同推进，荣获日本国土交通省 620 万美元的资助，同时由日本邮船 (NYK Line) 下属的 Monohakobi 技术研究所（MTI）负责监管。合作团队将着手设计并打造 AI 算法与机器人样机，用以实时追踪在建船体的内部状态，将其与预期结构的数字孪生模型进行比对，系统随即生成偏差分析报告，协助工人据此实施调整。该科研项
韩市分红版图重塑科技造船引领新高
韩国股市的分红架构正经历深刻变迁。长期以来，银行与保险等金融类股票一直是分红的主导力量，而今半导体及造船等出口型龙头企业已跃升为分红的新标杆。配合提升企业价值的政策红利，加上人工智能产业驱动业绩复苏，进一步促使分红规模持续扩大。 据金融资讯机构 FnGuide 25 日公布数据，2025 财年三星电子与 SK 海力士的现金分红总额约为 12 万亿韩元，占韩国主板及科斯达克市场分红总量的 22%，预计 2026 财年这两家企业的分红份额将上升至 36%。整体上市公司分红总额呈现稳步上涨态势，半导体巨头的分红
押注航运胜算更高！港资对冲基金业绩领跑同业
一家业绩突出的香港对冲基金指出，鉴于科技企业面临过度支出的隐患，航运板块的投资价值目前优于人工智能（AI）。彭博社消息显示，截至 4 月，弘鼎资本（HD Capital）旗下的天域中国基金已将 11% 的资产投向油运领域，6.1% 配置于造船业，这两大板块构成了其最大的风险敞口。行业数据机构 With Intelligence 资料显示，这只规模约 2 亿美元（约合人民币 13.60 亿元）的多资产基金，在今年及过去五年的表现均超越了 97% 的同类竞品。弘鼎资本首席投资官王叶青指出：“油轮市场的繁荣周期
订单排至2030年！这些上市公司主动披露火爆业绩
今年伊始，中国制造业顺势腾飞，多领域进入高景气上升通道！ 以造船业为例，依托稳健的交付实力、大幅缩短的建造周期、世界领先的造船工艺及全程环保合规等核心优势，加之全球地缘局势动荡引发的行业格局重塑，中国造船业已从单一企业竞争，跃升为全产业链生态体系的综合较量，稳固占据全球船东首选合作位置。 工业和信息化部5月9日公布的数据显示，今年一季度，我国造船完工量达1568万载重吨，同比大幅增长46%；新接订单量5953万载重吨，同比激增195.2%。在大型船细分市场，超大型原油船、大型汽车运输船及万箱级以上大型集装
订单"火爆"，排期延至2030年！多家企业亮出成绩单
今年开年以来，中国制造业顺势而为，多个领域进入高速增长阶段！ 以造船业为例，依托交付能力稳定、工期大幅缩短、建造技术国际领先且全程符合环保要求等核心竞争优势，加上全球地缘局势变化带来的行业格局调整，中国造船业已从企业间的较量，演变为全产业链生态系统的综合比拼，稳居全球船东优选合作名单。 工业和信息化部5月9日公布的数据显示，今年一季度，全国造船完工量达1568万载重吨，同比增长46%；新接订单量5953万载重吨，同比增长195.2%。在大型船舶领域，超大型油轮、大型汽车运输船和万箱级以上集装箱船的订单国际
中船防务午盘涨幅超4% 中金重申船舶行业优于大市
中船防务(16.36, 0.68, 4.34%)（00317）午间涨幅超过4%，截至发稿，股价上扬3.95%，目前报16.30港元，成交金额达3430.55万港元。工信部此前披露的我国造船业统计数据显示，2026年1至3月，我国造船完工量达到1568万载重吨，同比上升46.0%，其中出口船舶占比96.1%；新承接订单量5953万载重吨，同比增长195.2%；截至3月末，手持订单量32230万载重吨，同比增长43.6%。中金发布研究报告指出，2025年及2026年第一季度船舶板块业绩分别基本符合和超出市场预
川崎重工推四足AI机器人解焊接难题
近期，日本川崎重工披露将研制一款由人工智能（AI）赋能的四足造船机器人，旨在应对造船行业严峻的焊接技工缺口。该企业拟在神户工厂开展试点测试，力求于2027年前完成该机器人的商用部署。该四足机器人设计长度约为1.2米，重量控制在50公斤左右，能够在船舶内部错综复杂的结构中灵活穿梭。凭借AI视觉识别与焊接工艺的深度融合，该机器人有望达到与资深技工相当的精密焊接水准。同时，该设备将集成3D激光扫描仪及高清摄像系统，自动辨识焊接点的几何形态与材料属性，适应船体内部狭小空间及高空等复杂工况，有望替代人工在高风险环境
人工智能、中韩高考与造车造船业
人工智能、中韩的高考，以及造船与造车产业海宁自2017或2020年起开启的人工智能大牛市，堪称全球范围内最引人注目的行情。回顾历史，上一次可比拟的盛况当属2009年启动的移动互联网硬件及超级手机APP热潮。在上一轮浪潮中，徐小平创立的真格基金，利用新东方上市所获资金，成功投资了交大与斯坦福背景的小红书团队；而在这一轮AI浪潮中，他们又押注了清华与斯坦福背景的月之暗面。目前，Anthropic的估值已达1万亿美元，其年化营收约为400亿美元并正朝着1000亿美元迈进，鉴于尚未涉足广告及药物研发等领域的拓展，
DOF为巴西国油打造四艘新型海底作业船
海洋工程服务商DOF集团在经过一番激烈竞标后，成功与巴西国家石油公司签订了四份为期十二年的租赁与服务合同，旨在支持该国深海海底的检查、维护及修理工作。DOF透露，这些合同的达成将促进四艘新型遥控潜水器支持船的建造，预计相关作业将在2030年正式启动。这些船只预计将在巴西的Navship造船厂进行建造，其中首两艘计划在合同生效后的四年内交付使用。DOF方面表示，这些新造船舶将属于DP2级别，专门为深水作业量身定制，配备有海基海底起重机以及两台工作级遥控潜水器。此外，这些船舶还将采用一种混合动力推进系统，能够
AI监管终章：洗澡式出海受阻与守土誓言
技术本身并非只由学术决定，围绕研发与资本运作之间的博弈，天然带着浓厚的政治属性。2026年4月27日，外商投资安全审查工作机制办公室依据相关规定作出裁决：禁止外资收购Manus项目，并要求同步撤销交易。自《外商投资安全审查办法》于2021年施行以来，这是AI领域首次被公开叫停的重大外资并购案，处置力度极为强硬——“禁止投资、不得实施投资”。《金融时报》与彭博社接连报道，直指中国“划出新红线”。这场叫停不仅意味着一笔交易的终结，更像是某个时代的落幕：那些习惯在灰色地带试探、擅长“绕道出海”的资本手法，在制度
全球最大汽车运输船交付，中国高端造船再攀新高
4月28日，一名工作人员从新交付的“格罗唯视 领航”轮旁走过。新华社记者 吴鲁 摄 新华社广州4月28日电（记者田建川、胡林果）由中国造船企业自主研发并建造的全球最大汽车运输船“格罗唯视 领航”轮，于28日在广州南沙完成交付。该船最大装车量可达10800辆，进一步刷新了全球同类船舶的运力纪录。 此次交付，意味着我国高端船舶制造能力再上台阶，也为全球航运业推进绿色低碳转型提供了“中国方案”。 “格罗唯视 领航”轮全长230米，型宽40米，设计吃水10.5米，设计航速19节。船舶设置14层车库甲板，能够按需装
韩国造船业拥抱AI：大模型研发计划启动
近期，韩国蔚山科学技术院（UNIST）被赋予重任，成为韩国科学技术信息通信部“AI大模型研究支持项目”在造船领域的总牵头者，将全面启动推动造船行业人工智能转型（AX）的相关研究。 此项由UNIST联合HD现代重工、HD韩国造船海洋以及Crowdwork组成的产学研合作团队承担的项目，总投入高达403亿韩元（约合人民币1.86亿元）。其中，政府资助285亿韩元，蔚山市贡献25亿韩元，企业出资93亿韩元。项目的核心目标是利用船厂现场产生的海量数据，开发出先进的AI大模型，并将其成果在实际造船环境中进行落地测试