2026年1-7月，南通船舶海工产业实现总产值1301.7亿元。今年上半年，当地造船完工量、新承接订单量、手持订单量三大指标均创历史新高。

700TEU江海直达纯电池动力集装箱船

产业规模持续扩张的同时，人工智能正加速走进船舶海工生产现场。目前，南通已建成13家国家卓越级智能工厂，其中5家涉及船舶海工领域；3个项目入选工信部人工智能典型案例，船舶海工领域占1项；4个江苏省工信领域高质量数据集先行先试联合体项目中，有3个来自船舶海工行业。

2212亿元产业体量，南通船舶海工迈向智能化新阶段

庞大的产业体量，决定南通船舶海工的智能化转型不能止步于简单的设备升级。“十四五”期间，南通船舶海工产业产值年均增长12%，2025年达到2212亿元，船舶制造、海工装备规模分别约占全国的1/8和1/3。全市现有428家规上船舶海工企业。2026年1-7月，产业总产值达到1301.7亿元；其中1-6月，造船完工量404.7万载重吨，同比增长15.1%，新承接订单2024.1万载重吨，同比增长901.8%，手持订单4562.3万载重吨。

智能化生产车间

订单大幅增长，对造船产能与交付速度提出更高要求，也让生产组织的复杂程度进一步提升。在“AI赋能南通船舶海工产业生态供需对接活动”上，南通方面提出，船舶海工产业智能化转型仍处在攻坚突破阶段，焊接质量检测、涂装作业安全、供应链协同等环节依旧存在堵点。企业还面临设计与生产数据衔接不畅、加工精度管控、AI视觉识别落地、试点成果标准化等现实难题。

这些问题并非单纯人力短缺造成。人工智能赋能南通船舶海工，不是简单替代部分岗位，而是介入以往高度依赖人工经验的生产环节，赋予机器感知、判断、分析与协同能力。当地船舶海工产业的智能化转型，正从“机器换人”走向更深层次的“能力重构”。

搭建平台破解行业难题，AI深度融入船舶制造

人工智能想要释放实际价值，最终必须落地生产现场。如今，南通船舶海工领域已涌现一批AI与智能制造融合的实践案例。招商局重工落地25项数字化方案，入选2026年全球灯塔工厂；行业内另有项目入选工信部人工智能典型案例，高质量数据集建设工作同步推进。

9月17日，招商智科船舶智能化测试服务实验中心在南通正式启动。这是招商智科船舶智能化核心成果产业化落地的首个载体，重点开展船舶智能系统的测试验证、技术迭代、标准共建与生态赋能。依托这一平台，船舶智能化产品可完成功能联调、场景仿真、性能测试与可靠性验证，为智能软件、智能系统以及行业解决方案提供测试、适配与落地保障。AI进入船舶产业之后，正在成为船舶产业全新的基础设施。

生产车间内，智能机器已经投入实际作业。启东中远海运海洋工程有限公司模块工场部署智能焊接机器人。企业联合研发机构开发的便携式机器人仅重20公斤，能够灵活转运，适配80多种焊接工况。传统模式下，熟练焊工培养周期漫长，而新工人只需两周培训，即可操作机器人完成相关作业。智能化改造同样延伸至型材切割、条材切割等工序。智能化生产线仅需1人值守，而传统生产线往往需要七八名工人协同作业。

AI与智能装备相结合，推动船舶制造从单一工序优化，转向整体生产组织模式优化。启东象屿海装同步推进硬件升级与软件系统建设，在船舶合拢前工序部署机器人生产线，并搭建AI辅助设计、物流执行、数据采集等系统。随着应用场景持续拓展，AI的作用不再局限于单工序提效，逐步延伸至生产流程与制造体系的整体优化，渗透到船舶海工更多业务环节。

AI赋能全产业链，推动产业协同智能化

南通作为船舶海工产业转型的重要抓手，大力推广精益制造、数字孪生、智能焊接等先进模式，着力打造一批世界级灯塔工厂和国家级智能工厂。同时推动船舶海工产业由总装制造向工程总包转型，带动研发设计、检验认证、维修运营等专业服务协同发展。

AI的应用场景不局限于生产车间。研发设计环节，AI可参与数据分析、方案优化；生产制造环节，能够联动智能装备、数字孪生等技术；质量管控环节，依靠视觉识别、数据分析强化检测能力；供应链环节，则可以提升各生产节点的信息协同效率。

当各环节能力打通串联，改变的就不再只是单道工序的作业效率，而是整个产业的生产组织方式。

18万立方米大型LNG运输船（图/南通市工信局）

以往船舶企业需要投入大量人力协调各个生产节点，而设计、生产、检测、供应链的数据实现互通后，企业将拥有一套实时、透明、可分析的生产系统。生产问题能够更早被发现，调整方案可以快速落地，一线实操经验也能通过数据和模型完成沉淀。这也是南通推进AI赋能船舶海工产业需要突破的方向：从“企业应用AI”走向“产业共用AI”。

招商智科测试服务实验中心将从平台开放、标准共建、测试认证三个维度构建产业生态，开放数字底座应用开发平台与工具链，联合产业链各方搭建智能化标准体系，完善测试验证能力，为船舶智能化产品落地提供支撑。

对于南通这样具备完整产业基础的城市，生态化建设意义重大。船舶海工产业链条长，上下游企业数量多，不同企业数字化水平参差不齐。只有降低企业技术接入成本，推动成熟方案复制推广，建立统一的系统标准，AI才能走出少数企业的试点“试验田”，实现产业规模化应用。

届时，人工智能的价值不再只是节约人力、压缩工时，而是为传统造船业塑造全新核心能力：一是机器对复杂生产过程更强的感知与分析能力；二是数据重构带来的科学决策能力；三是研发、生产、检测、供应链互联互通形成的产业协同能力。

从这个意义来看，AI并非简单给传统造船业贴上“智能”标签，而是在重新定义船舶制造的核心能力。