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船舶"智驾大脑"迎来首个国产玩家:「博鳐科技」获一村资本独投数千万元

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AING硬迹

让航行更安全、更简单、更高效。

当汽车还在等 L4,船舶已经把「智驾大脑」装进万吨船舶。大多数人讨论自动驾驶,视线总是聚焦在道路上。但真正先把「AI+控制+硬件冗余」跑通实船、跑出7天0故障的,是在海上。

博鳐(深圳)船舶科技有限公司(以下简称“博鳐科技”)刚完成数千万元融资,一村资本独投,星辰资本担任公司长期独家财务顾问。本轮资金将主要用于核心产品迭代、新一代AI智航系统研发及全球渠道建设。

节点非常准——IMO 2032强制智能化、国内2030窗口期之前,船舶「航迹控制系统」这个被SIMRAD、FURUNO把持四十年的卡脖子环节,第一次被一家中国公司用全栈自研撬开。

他们给这套系统起的名字是NAV800A,一句更直白的话:船舶的智驾大脑

海面不是「空旷好开」,是最难的开放域控制

陆地自动驾驶至少有车道线、红绿灯、高精地图兜底。

水上没有线,只有风、浪、流、大惯性、COLREGs 避碰规则和航道秩序。

三组数字决定这事儿不是锦上添花:

  • 全球 80%+ 海上事故源自人为误判;

  • 燃油占船舶运营成本 40%–60%;

  • 航海人才培养周期 10 年起步,在岗群体持续老化。

所以船舶智驾不是「减配版Robotaxi」,而是高惯性、欠驱动、强法规、零容错的工业级控制问题。

核心硬件是航迹控制系统,长期被SIMRAD、FURUNO等国际品牌垄断,国产化率几乎为零。

NAV800A:全船型适配,装船即智能

NAV800A智能航行控制系统,定位很清晰:船舶的"智驾大脑"。


这套已获中国船级社(CCS)型式认可的“航迹控制系统”,搭载全国产船载AI计算硬件平台,标准模块化,从无人艇到万吨船舶同套架构。它并非孤立的控制器,而是整个船舶智驾系统的中枢神经。内置六大智航模式:进出港随动操控、航向保持、风浪流干扰下的无漂移补偿、沿预设航线的全自动循迹航行,以及极端工况下的应急舵独立接管。这不是六个功能,是同一颗大脑在六种工况下的执行切面。

实船验证数据显示:4级海况下全航程替代超95%人工操舵,综合节油约8%,0故障运行。安装调试4小时,无需改动船体结构。

目前产品已覆盖远洋商船、无人海工作业船、高速安防艇、海洋调查船等船型。

数十年技术沿革,从实验室到量产

博鳐科技背后是中国船舶运动控制领域数十年的学术积累。1984年,钱学森弟子贾欣乐教授创办大连海事大学船舶自动化研究室;此后国家优青张国庆教授出任博鳐科技首席科学家;创始人李博带领团队将四代学脉积淀转化为可量产的产品。

李博深耕船舶智能航行近十年,以第一发明人获授权专利15项,曾获中国造船工程学会科技进步一等奖。目前博鳐科技在大连(研发)、无锡(智造)、深圳(全球营销)三地布局,专利破百,入选辽宁雏鹰,链博会、海创周连续亮相。

为什么是现在,为什么是一村

全球自主船舶市场2025年约 72亿美元,2034年预期 163亿美元。

但真正的催化剂不是市场规模,是强制时间表:IMO 2032、国内2030。

船东不装也得装,装了还要过船级社、过适航、过保险——先有认证与实船记录的人吃存量替换。

一村资本的逻辑很直接:海洋强国 + 高端装备自主可控双驱,博鳐是先拿到「国内首张原理认可+型式认可 + 首台套实船交付 + 7天0故障」四组硬凭证的玩家,用「Botyacht Inside」做船舶智驾定义者。

汽车智驾在讲故事,船舶智驾在交船。

投资人观点

一村资本表示:“船舶智能航行是’海洋强国’战略与高端装备自主可控双重逻辑驱动下的确定性赛道。博鳐科技凭借四代学脉积累与全国产全栈自研能力,率先突破航迹控制系统这一长期被国外垄断的’卡脖子’环节,并以CCS全认证和实船验证证明了从技术到产品的工程化能力。在全球航运业2028-2032年强制智能升级的确定性时间表下,我们看好博鳐科技以“Botyacht Inside”模式成为船舶智驾领域领导者的潜力。”

从实验室到实船——博鳐的路才刚刚铺开。

他们要讲的不是「我们做了个“自动驾驶”」,而是——在一条没有车道线的几万吨级开放系统里,已经把中国大脑装上去,跑了 7 天,省了 8% 油,0 故障。

正如硬迹的slogan:大多数硬件都值得用 AI 重做一遍。船,可能是其中最重、最慢、但也最该被重做的那一个。

AING硬迹

AING,取自“AI+ING”的缩写,中文谐音“硬迹”,寓意着“人工智能正当其时”,致力于追寻硬科技发展的足迹,不断探索人工智能与智能硬件的深度融合。

未来,AING硬迹将不断发布AI大模型技术、AI产业生态、AI硬件产品等行业资讯、发展趋势与市场动态,我们相信大多数硬件都值得用AI重做一遍,AING硬迹期望与AI大模型厂商、与AI硬件厂商共同成长,迎接AI时代的来临。


人工智能正当时

一起追寻AI+硬件的足迹

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