本帖最后由 东方船夫 于 2026-3-30 10:30 编辑
Thou shalt not make a machine in the likeness of a human mind
--Warhammer 40,000
前言：最近快要毕业了，要回归老本行了，想起来人工智能技术在各个领域都有所应用，但是主要大家感知比较多的是大语言模型，也就是比如豆包、GPT之类。但是人工智能其实还是有很多专用模型面向各种领域的，当然也包括船舶与海洋工程（目前国内不少船厂其实在搞的智能制造本质上是信息自动化，不能称为智能化）。所以接下来我会结合我所学到的东西，结合以往的工作经验，探讨下其于该领域的应用可能性。
读书的时候很多时候都讲究创新性，其实普通人哪来那么多创新，反而我个人感觉能做好应用就很难得了，我回顾了下，其实在船海领域，很多设计、生产流程都可以用人工智能进行加速，而且目前国内船厂已经积累了大量的可训练资料。AI是为了让生活更美好，也希望各位兄弟可以多多讨论。这个帖子我也会不断更新（有时间的话，最近忙着毕业的各项事宜，老板还安排了很多活）。
2026.03.13 基于AI的焊缝拍片检测：
这个方向其实很典型，因为它不像“完全自动设计船舶”那么遥远，也不像“大模型一上来就改变全行业”那么虚。对我而言它的需求比较直观，所以很适合作为船海行业AI应用的切入点之一。 背景：船舶与海洋工程里，焊接质量一直是非常核心的环节，尤其是一些重要结构、关键部位，对焊缝质量要求很高。传统上，焊缝无损检测（NDT）里有一种很常见的方法，就是射线拍片检测。拍完片以后，再由检测人员去看底片或者数字图像，判断有没有气孔、夹渣、未焊透、未熔合、裂纹等缺陷。这个过程依赖老师傅经验和能力，工作量大、重复性强、对经验依赖高，而且不同人之间的判定一致性也不可能完全一样。特别是当项目多、节奏快、拍片量很大的时候，有时候得通宵搞，疲劳了就容易出错。这个时候，AI就比较适合介入进行辅助。 该场景AI作用定位：自动识别焊缝区域、自动发现疑似缺陷位置、自动做缺陷分类和定量统计。可行性研究：数据量大，且形式很适合输入深度学习模型，适合监督学习。人工成本高，可以节省人力成本（但我从来不觉得AI是为了让人失业的，而是为了让人更轻松地挣钱，这是rule的问题，不是tech的问题）怎么做：（1）图像预处理工业现场的数据不可能都很理想。拍片图像往往会有对比度不一致、噪声、亮度变化、背景干扰等问题。
所以第一步通常不是直接上模型，而是先做预处理，包括图像裁剪、图像增强等，这一步有时候采用的是传统图像处理算法，还不涉及到深度学习算法。当然还要手工打标记（画框框，标注标签） （2）缺陷检测本质其实是做的目标检测，就是有点像摄像头有时候用方框框住行人车辆这种；还有一种是做语义分割或实例分割。所以语义分割是啥：
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这是两种算法，两种模型，一个是画框框，一个是用颜色区分开。 （3）缺陷分类 定位了缺陷之后，要判断是什么缺陷。比如一些条状暗纹，到底是未熔合、未焊透，还是成像噪声，有时候不完全好区分。 这一层可以让模型学习不同缺陷的纹理、形态、位置和灰度特征，然后输出分类结果，当然在训练的时候这些特征分类都是预定义的。 真正落地时会遇到什么问题？这个方向说起来容易，我之前也想同一些船厂合作做一下这个课题，但是我执行力差，搞不定。我感觉的难点如下：
（1） 数据标注成本高麻烦的一点，就是片子不是没有，而是高质量标注数据少。焊缝拍片数据很多单位可能都有，但要把每张图里的缺陷位置、缺陷类型、缺陷边界、最终判定结果都整理规范，其实工作量很大，而且必须依赖专业人员参与。 （2） 数据质量不统一不同设备、不同检测工艺、不同批次材料、不同图像格式，都会影响模型效果。
一个模型在某批数据上效果很好，换一批来源后就不一定稳定了。所以可能需要不同的厂子共同提供资料，然后打乱训练，这就又涉及到好多私密性问题了、协调起来也是很困难的。
（3） 缺陷样本不平衡可能好片子多，有问题的片子少，而对于模型训练，它就不怎么好训，因为好的范围很广，模型需要的是学习到片子问题部分的特征。 （4）工程上不能只看准确率落地和设备的融合，怎么做到应用里去，怎么做到手持设备里去以实现实时实地出结果，都是问题。 我个人的看法我一直觉得，船海领域的AI应用，不一定非要一上来就追求特别高大上的突破。像焊缝拍片检测这种方向，看起来没有那么炫，但它的问题真实存在、数据基础相对较好、容易做出阶段性成果、后续还有优化扩展的空间。 这类方向个人觉得很适合船海行业。因为这个行业本身就是一个靠其他行业的需求驱动的行业，最终还是要看能不能真正解决现场问题，能不能提高效率节省成本。 目前可能已经有些高校做过这东西，也希望有兴趣的人才们能够解决问题，切切实实提高工业能力，将不可能变成可能，将可能落地。 2026.03.16 关于AI用于船舶设计时的尺寸优化 最近在带着学弟做一个MEMS传感芯片的结构设计优化，用模型来对其尺寸进行优化，当然首先需要大量的仿真数据，感觉这个原理同样可以用于船舶，但是我不太了解目前船舶比如设计型线，然后仿真兴波阻力之类的东西，用啥仿真软件，我看看这方面还是有很多工作可以做的，这项工作要是做好了真的可以优化出完美的线型，包括飞机流体外形设计都可以参考。 2026.03.19 最近再搞MEMS电铂传感芯片的AI结合，遇到的第一个问题就是仿真，正在学习ANSYS热点耦合仿真，年纪大了要学的好多。
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发表于 2026-3-13 09:28
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人工智能在船舶大有前途
