经晨船术--通！韩国造船打通AI供应链 3大产业园区首次数据互联

发布时间：2026-07-06来源：船舶经纪

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2026年6月22日，韩国产业通商资源部在全罗南道木浦现代酒店召集大阜、鸣旨绿山、群山三大造船产业集群地召开MINI联盟联合会议，正式启动造船业M.AX（Manufacturing AI Transformation，制造业人工智能转型）跨园区互联战略。这是韩国首次将AI转型从单个工厂和园区层面，提升至造船供应链全链条的数据与模型共享层面——从大型船厂到中小设备商，从设计、生产到品控，三大园区各自承担不同环节的AI化任务。

一盘棋：从工厂AI到系统AI

韩国造船业长期受困于一个结构性问题：订单量全球领先，但AI在制造端的渗透率远落后于半导体和汽车行业。原因很简单——造船涉及数千种零部件、上百道工序、从万吨级船厂到作坊级配套商的庞大合作网络，单个企业的AI升级无法拉动整条链的效率。

这次会议的突破性在于，它首次将三个分散的造船产业园区视为一个整体来规划AI转型。

产业部长官金正官在会议上指出："造船产业是大中小型造船所到机材业者都紧密连接的供应链产业，也是支撑地域经济的核心产业。三个据点产业园区将共同在制造现场创建并运用数据和模型，构筑AI造船供应网。"

出席会议的三大园区MINI联盟达成了关键共识：不再各自为战，而是共同构建覆盖设计、生产、品控全周期的AI活用系统。

各园区分工如下：

为什么是这三个园区？

三个园区在韩国造船供应链中的角色恰好互补：

大阜产业园区（全罗南道灵岩郡）：以HD现代三湖重工为核心锚点，聚集了数百家造船设备中小企业，是韩国最大的造船及海工制造集群。今年6月9日，产业部刚在此地启动"造船产业AX实证中心"建设，由国立木浦大学主导，为中小设备商提供AI与自动化技术实机测试环境。

鸣旨绿山产业园区（釜山）：韩国最大的造船设备集群，全国约60%的造船设备企业聚集于此。其任务是开发专用于造船业的AI搜索引擎，覆盖设计图纸、制造工艺、设备管理等场景——解决"如何在数万份历史图纸和工艺文件中快速找到需要的那一份"这个造船业特有的痛点。

群山产业园区（全罗北道）：曾是HD现代重工旗下群山造船厂的所在地。2017年停产后，群山正在AI新赛道上谋求"复活"。今年3月，群山以"海洋移动AX实证产业园区"项目获得140亿韩元（约6500万元人民币）国家经费，加上地方配套资金共252亿韩元，计划建设AX综合支援中心、AI开放实验室、虚拟工厂验证平台等四大核心设施。

7000亿韩元背后的战略逻辑

韩国将M.AX定位为制造业"生死攸关的未来战略"。2026年，韩国政府向M.AX项目投入7000亿韩元（约36.8亿元人民币），比2025年的1400亿韩元翻了五倍。

具体到造船领域，资金流向已经清晰：

2026-2028年：1400亿韩元用于10个全国产业园区AX升级
2026-2030年：5250亿韩元用于提升造船竞争力，攻克LNG船、氨运输船等7类船型核心技术
到2030年：1万亿韩元用于打造全天候（24小时运营）AI船厂

钱不仅投在硬件上。会议当天同步举行的"M.AX Caravan"活动请来了14家AI供应商设展，50余位制造企业代表参与对接。这种"把AI供应商直接送到工厂门口"的模式，专门针对中小设备商"知道要用AI、但不知道用哪个、怎么用、花多少钱"的信息空白。

M.AX联盟：从千家企业到造船垂直化

M.AX联盟的扩张速度值得关注。从2025年9月成立时约1000家机构（三星电子、现代汽车、彩虹机器人等），到2025年12月扩至1300家，再到2026年向造船、自主航行船舶等垂直领域细化。

今年1月，韩国成立"自主航行船舶M.AX联盟"，海洋水产部与产业通商资源部联合推进，NAVER、KT等互联网和通信巨头首次进入造船AI赛道。2020年至2024年，韩国已投入1603亿韩元完成自主航行第一阶段研发，韩华海洋的试验船通过LR AL3标准认证（决策与行动受人监督的自主航行能力），并完成了国际航线实证航行。

将自主航行与园区互联放在一起看，韩国造船AI战略的三层架构已经成型：

底层：产业园区间的数据与模型共享基础设施（本次会议的核心）
中层：面向设计仿真、品控、搜索引擎等具体场景的行业AI模型
上层：自主航行、智能船厂等颠覆性技术攻关

现实压力：劳动力缺口倒逼AI加速

韩国造船业AI转型的速度某种意义上是被逼出来的。HD现代尾浦通过AI机器人将焊接检测时间缩短12.5%；农机企业TYM借助AI缺陷检测使生产率提高11%；GS加德士用AI优化燃烧将燃料成本降低20%。这些M.AX早期案例正在被政府拿来当示范推给全行业。

但更深层的问题是人。群山造船厂2022年10月部分重启后，一年多仅雇佣827人，分段年产量只有目标值5.6万吨的一半。该厂原有86家配套企业，到2019年6月已有64家停业或迁走，从业人数从5250人暴跌至300余人。

造船是典型的"人盯人"行业——焊接、装配、涂装、管路安装，大量工序仍依赖熟练工人。在韩国造船业订单积压达数年之久的情况下，AI不是锦上添花，而是维持基本产能的必要手段。

竞争视角：中韩日造船的AI化路径差异

与中国造船业大规模引入工业互联网和内场智能制造不同，韩国的M.AX更强调产业园区层面的平台化协作。

中国造船的AI转型路径偏"大企业驱动"：大型船厂自主投资智能产线（如招商局邮轮的智能车间），中小企业跟随。韩国的M.AX则试图在园区层面构建共享平台，让不具备独立AI投入能力的中小设备商也能接入AI能力。

日本造船的AI化起步更早但节奏更慢，目前主力放在川崎重工、JMU等的设计端数字孪生和机器人焊接领域。

三种路径各有优劣。韩国的园区平台模式若能跑通——让三大园区的AI模型和数据真的跨园区流动起来——将在供应链协同效率上形成差异化优势。

下一步：从会议桌到生产线

三大园区MINI联盟的联合会议提出了一系列具体的下一步行动：大阜负责制造数据与AI模型共性基础设施；鸣旨绿山推进造船专属AI搜索引擎开发与普及；群山落地设计仿真与制造品控AI模型。

但韩国造船业的AI化还面临几个硬约束：高质量的造船工业数据如何采集和标注？不同企业之间的数据如何安全共享？AI模型的预测精度在造船这种"非标定制化"场景中能到什么程度？

金正官长官的表述给出了一个务实定位："制造现场为中心，共同创建、共同使用"——先不求大而全，而是从具体的、可验证的产线优化场景切入，逐步构建数据飞轮。

韩国造船业在过去十年以高端船型和高附加值订单维持了对中国船厂的技术溢价。这笔溢价正在从"造得出别人造不了的船"向"用AI把造船效率推到极致"转移。三大园区的互联，是这个转向的第一落子。