【數智化CIO展】上海中遠海運重工王彬：數智化是行業實現高質量發展的最大變量

王彬

“【提示】2026第六屆數智化頒獎典禮將于8月5日在北京舉行頒獎點擊可報名參加頒獎典禮丨此次CIO榜單/獎項的評選依然會進行初審、公審、終審三輪嚴格評定，并會在國內外渠道大規模發布傳播歡迎申報。

2026年，新型工業化與海洋強國戰略加速落地，產業轉型從流程線上化的淺層數字化，邁入數據、AI驅動的深度數智化階段。深耕船舶海工修理改裝行業二十余年，作為企業數智部門負責人，我形成核心定論：數智化是行業打造新質生產力、實現高質量發展的最大變量。產業長期增長不能依賴人力擴張、船塢硬件重資產投入，唯有依托數字智能重構全生產要素，方能突破粗放式發展模式。

船舶修改裝屬于典型離散非標賽道，項目工況、工藝方案動態多變，場景高度碎片化。行業傳統增長模式已觸及發展天花板：人力端招工難、技工老齡化、用工成本持續走高，單純增配班組只會放大質量與管理風險；資本端碼頭船塢擴容空間有限，通用自動化設備適配性差，硬件投入邊際效益持續遞減。

市面上標準化工業軟件、AI模型均適配批量流水線制造，直接落地極易流程僵化、功能冗余。傳統數字化僅完成紙質臺賬線上遷移，決策依舊依靠老師傅經驗，數據價值無法釋放。而數智化是對組織、生產、技術體系的系統性重構，可沉淀隱性工藝和智能調度資源，前置安全風險，在不盲目擴人增塢的前提下持續釋放效率紅利。

基于行業底層矛盾，我確立企業轉型頂層路徑：緊緊圍繞經營管控、生產施工兩大主線，搭建兩大項目平臺作為核心載體，打造協同、在線、智能的一體化項目管理體系，打通全業務數據流，實現效率、效益雙向提升，徹底破除對人力、資本的路徑依賴。轉型堅持業務主導、數智賦能，以及小步快跑、場景迭代，杜絕概念堆砌與全盤替換式激進改造。

行業結構性瓶頸

傳統模式桎梏數智化深度落地

結合行業共性痛點與企業多年試點復盤，產業轉型堵點集中歸集為四大維度，也是數智化建設的攻堅靶心：

1.增長模式粗放單一：產能擴張依靠增人、增塢、添置通用設備，工期、成本、工藝人工預判誤差超20%，缺乏技術驅動的長效增長引擎。

2.協同管控被動滯后：多層級垂直管理割裂各部門、上下游信息，紙質流轉造成工序沖突、物資錯配；傳統數字化僅留存臺賬，管控以事后整改為主，塢位、人力、物料等核心資源錯配浪費嚴重。

3.數據治理底座缺失：多業務系統標準不統一，工藝、工時、安全、成本數據形成孤島；大量經驗資料以紙質留存，缺少行業統一主數據體系，無垂域數據集支撐AI模型迭代。

4.人才與產業生態缺位：行業復合型人才缺乏，業務人員不懂數字化、技術人員不懂海工工藝；適配修改裝場景的專業服務商稀缺，通用工業方案落地適配性差，抬高轉型試錯成本。

以上問題證明，僅依靠人力、資本投入無法突破行業發展上限，唯有以雙平臺搭建全域數智底座，打通數據、流程、智能裝備鏈路，系統性重構生產組織模式，才能激活細分賽道新質生產力。

落地實踐：雙平臺一體化架構

驅動全鏈路數智變革

我立足企業現有信息化存量，錨定經營、施工兩大主線，打造項目經營智能管控平臺、現場施工智能作業平臺，打通項目、工藝、物資、安全、成本、數據六大全鏈路，以量化成果驗證數智化核心價值。

（一）雙平臺底座：實現協同在線、資源智能調度

兩大平臺底層數據互通、流程聯動，分別覆蓋前端經營全周期、后端現場全施工環節：一是全域協同在線化，移動端工單、線上會商、產業鏈協同模塊全面替代紙質單據，現場進度、缺陷、隱患實時同步船東、供應商與檢驗方，跨部門信息傳遞效率提升85%，大幅減少施工返工；二是稀缺資源智能調度，搭載資源綜合排程智能體，以船塢、泊位為核心統籌工序、人員、物料，方案變更后工序一鍵重排，化解多船并行資源沖突，核心資源利用率提升12%；三是經營管控精準化，平臺內置行業工時耗材基準庫，經營與施工數據實時聯動，單船報價周期由7天壓縮至1.5天，報價誤差降至5%以內，年節約人力成本超200萬元。

依托雙平臺統籌，無需擴充人力、塢區資源，項目整體返工率下降23%，依靠數字技術完成提質增效，跳出粗放增長困局。

（二）數字化重塑標準化流程，降低行業經驗依賴

依托雙平臺固化全鏈路管控規則，將施工經驗、海事安全規范轉化為系統硬性節點：工藝模塊綁定標準化工序與驗收標準，依托數字孿生完成改裝方案虛擬仿真，減少現場實體試錯；成本模塊實時歸集耗材工時，超支自動預警；風險模塊依托歷史數據AI研判，自動輸出高風險項目防控方案。企業管理從“人工經驗管事、現場試錯施工”轉變為“數據智能管控、虛擬仿真前置驗證”，大幅降低對資深技工的依賴。

（三）自建行業數據治理體系，沉淀可復用數字資產

依托雙平臺統一數據通道，搭建船舶修改裝專屬主數據標準，統一船型、工藝、耗材、隱患、工時五大類指標，完成存量數據清洗、結構化轉化，規范現場傳感、施工臺賬全流程數據采集。同步搭建工藝知識圖譜，將千余艘船舶改裝案例、一線隱性經驗數字化入庫，平臺自動匹配同類項目工藝方案，新人上手周期縮短60%。基于平臺時序數據搭建工期、成本、隱患三大AI融合模型，修正人工經驗偏差，項目成本管控誤差穩定控制在8%以內，形成“平臺沉淀數據、數據賦能平臺迭代”的正向循環，為行業垂域大模型筑牢數據底座。

（四）柔性智能裝備延伸管控觸角，實現風險前置防控和效率質量雙提升

摒棄標準化流水線復刻思路，圍繞雙平臺適配輕量化移動柔性智能裝備，推動管控從事后整改轉向事前預判，同時大幅提升施工效率和質量：除銹、涂裝、艙內焊接高危場景配套智能作業機器人，工單與施工平臺聯動，油漆消耗降低12.5%，高危崗位人工投入減少35%；廠區部署人員定位、氣體監測、AI視覺終端，違規動火、密閉艙室作業自動預警，安全事故同比下降40%；三維勘船工具測量數據直連經營平臺，構件測算效率提升50%，規避人工測量結構返工。智能裝備與雙平臺聯動，構建前端感知、后端決策再迭代處置的智能閉環。

（五）人才與安全體系配套，保障轉型長效落地

人才方面構建三維培育體系：內部推進工藝人員數字化培訓、技術團隊業務輪崗，外部聯動高校產學研，定向培育兼具海工工藝、合規、數字技術的復合型人才，補齊行業人才缺口。安全方面實行建設與防護同步落地，網絡安全、涉密工藝分級存儲、操作留痕機制嵌入雙平臺底層，搭建重工縱深安全防御體系，保障海洋裝備核心數據自主可控。

中長期迭代規劃：持續深化雙平臺賦能，釋放數智生產力長期價值

立足2026“人工智能+”發展窗口，圍繞兩大平臺持續迭代升級：

1.深耕垂域模型，賦能智能自主運營依托兩大平臺工藝、成本、安全等全鏈路核心數據，迭代訓練專屬機理垂域大模型。依托模型算力與數據能力，落地智能經營管控、智能工藝生成、全局資源自優化調度、風險自主研判等核心能力，有效擺脫產業運營對傳統人工經驗的依賴，全面提升平臺智能化、自主化運營效能。

2.統一行業標準，助力場景規模落地聚焦行業數智化非標化、難復制、難推廣的痛點難點，聯合行業頭部企業、科研機構協同共建，制定數據治理、智能應用、安全管控等一體化行業數字化標準規范。通過搭建標準化體系，徹底破解非標場景落地壁壘，提升數智化方案復用性與推廣性，為行業數字化規模化、標準化發展筑牢體系支撐。

3.深化綠智融合，助推產業低碳轉型推動數智化與綠色化深度融合，在雙平臺增設低碳管控功能模塊，依托大數據精準管控耗材、能源消耗，實現生產環節精準降耗、節能提質。立足海洋產業發展優勢，以數智技術賦能船舶綠色改裝等高附加值業務升級，全方位推動海洋產業節能降碳，助力產業實現數字化、綠色化、智能化協同轉型。

結語

2026年是制造業依靠數智化培育新質生產力、推進新型工業化的關鍵節點，標準化制造轉型范式成熟，但船舶海工修理改裝賽道仍存在場景碎片化、數據薄弱、產業生態不完善等堵點。作為統籌企業雙平臺全鏈路數智建設的數智化部負責人，我始終堅守核心認知：數智化是行業打造新質生產力、實現高質量發展的最大變量；行業增長不能長期依靠人力與資本投入，必須圍繞經營、施工兩大主線搭建雙項目平臺，構建協同、在線、智能的一體化項目管理體系，依靠數智賦能實現效率與效益雙重躍升。

產業從淺層數字化到深度數智化系統性重構，是突破要素瓶頸、順應科技變革的必然選擇。細分賽道數字化無捷徑可走，唯有摒棄概念炒作、扎根一線實干，持續夯實數據底座、迭代平臺場景、沉淀行業數字資產，推動管理、生產、技術全方位變革。未來我將持續深耕深藍修造賽道，迭代完善雙平臺智能能力，攻關行業垂域智能技術，打造可復制推廣的數智化轉型標桿，以數智實干激活產業新質生產力，為海洋強國、新型工業化建設貢獻垂直行業實踐力量。

·申報人“王彬”簡介：

王彬，畢業于吉林大學，現任上海中遠海運重工有限公司數智化推進部部長，為中遠海運重工總部 ICT、IOT專家組成員。長期從事船舶制造、工業數字化融合工作，牽頭編制企業數字化轉型頂層規劃，統籌信息系統、物聯網總體架構設計及數字化項目全周期實施管理。牽頭智能制造專項建設工作，助力企業通過省級、集團級智能工廠評定；深耕技術創新與理論研究，獲多項國家發明專利授權，撰寫并發表多篇行業專業論文。