Kawasaki Heavy Industries из Японии совместно с NVIDIA создаёт «следующую цифровую верфь»
Репортаж от Wedoany,Японская компания Kawasaki Heavy Industries, Ltd. 16 июля 2026 года объявила о начале сотрудничества с американской NVIDIA Corporation для создания «следующей цифровой верфи», направленного на использование физического искусственного интеллекта (Physical AI) и технологий цифровых двойников (Digital Twin) для цифровой трансформации (DX) строительства коммерческих судов. Стороны объединят обширные данные, накопленные Kawasaki Heavy Industries на судостроительных площадках, и робототехнику с передовыми технологиями NVIDIA в области ИИ, робототехники и цифровых двойников.
Kawasaki Heavy Industries — всемирно известный производитель тяжёлого машиностроения, охватывающий такие сферы, как судостроение, авиация, железнодорожный транспорт, энергетическое оборудование и робототехника. NVIDIA — мировой лидер в области вычислений с использованием ИИ, чей стек технологий физического ИИ (включая платформы NVIDIA Cosmos™, Omniverse™, Isaac™ и другие) обеспечивает ключевую технологическую основу для данного сотрудничества.
В настоящее время японская судостроительная промышленность сталкивается с серьёзными вызовами, такими как нехватка квалифицированных рабочих и сокращение рабочей силы из-за старения населения, в то время как глобальный спрос на низкоуглеродные и безуглеродные суда стимулирует отрасль к расширению производственных мощностей и повышению эффективности производства. В связи с этим Kawasaki Heavy Industries ранее уже продвигала строительство цифровой верфи через DX и участвовала в поддерживаемом японским правительством «Проекте разработки технологий для верфи следующего поколения с использованием ИИ». Нынешнее сотрудничество с NVIDIA позволит на этой основе дополнительно внедрить физический ИИ и создать модель верфи следующего поколения, охватывающую робототехнику, ИИ, автономные системы, цифровые двойники и технологии моделирования.
Стороны будут поэтапно проводить техническую проверку и внедрение, начиная с проверки на строительстве коммерческих судов на заводе Sakaide Works компании Kawasaki Heavy Industries, и планируют распространить результаты на другие крупные конструкции и производственные площадки. Президент Kawasaki Heavy Industries Ясухико Хасимото отметил, что это сотрудничество является важным шагом в продвижении применения ИИ в судостроении на новый уровень, а сочетание судостроительных технологий Kawasaki с технологиями ИИ и моделирования NVIDIA позволит добиться более совершенного проектирования, оптимизации производства и передачи навыков. Дипа Талла, вице-президент NVIDIA по робототехнике и периферийному ИИ, указал, что физический ИИ открывает новую эру в проектировании и строительстве судов.
Это сотрудничество является очередной важной инициативой Kawasaki Heavy Industries после объявления в мае 2026 года о партнёрстве с NVIDIA, Analog Devices, Microsoft и Fujitsu для ускорения внедрения физического ИИ в обществе. В будущем Kawasaki Heavy Industries также планирует расширить применение физического ИИ на весь жизненный цикл судов после их постройки, включая эксплуатацию, техническое обслуживание и ремонт.
Связанные продукты


Многофункциональный портальный кран
Hunan China Railway WUXIN Heavy Industry Co., Ltd.
Интеллектуальный автоматический калибратор давления ConST811A
Beijing ConST Instruments Technology Inc.
Автоматический патрульный робот/автоматический робот безопасности
FOTUN HONGKONG LIMITED

Система электрообогрева трубопроводов
Shandong Huaning Electric Tracing Technology Co., Ltd.
Пресс-форма для литья под высоким давлением из алюминиево-магниевого сплава
NINGBO HELI TECHNOLOGY CO., LTD.


Расходомер Вентури для главного питательного трубопровода CAP1400
Jiangsu Hongda Instrument Technology Co., LTD.
Двухотборная конденсационная паровая турбина
Qingdao Jieneng Steam Turbine Group Co.,Ltd.
【Оборудование для высокоскоростных железных дорог по подъёму, перемещению и укладке】Машина для транспортировки и укладки балок
Hanjiang Heavy Industry Co., Ltd. of China Railway 11th Bureau Group








