北京
（来源：中国水运网）
转自：中国水运网
一本本泛黄的技术手册、一代代老师傅口传心授的经验，正被装进一个名为“船舶大模型知识图谱数据集”的智能系统里。
近日，在浙江省经济和信息化厅、省数据局联合主办的浙江数商发展推进会上，舟山中远海运重工有限公司（简称“舟山中远海运重工”）的这一数据集成功入选全省第一批工业领域重点行业高质量数据集榜单，标志着舟山在船舶修造行业数据价值化探索中取得重大突破。
船舶修造是典型的离散型制造业，环节多、工艺杂、标准细。一艘大型船舶从设计到建造，涉及图纸成千上万张、工序数百道。然而，大量关键经验依赖口传心授，只存在于老师傅的脑海中。
“一旦老师傅退休，经验随之消失。”舟山中远海运重工科技创新与数智化推进部推进室主任刘会飞坦言，这正是企业下定决心构建知识图谱的初衷——要把老师傅那一身本事，变成谁也带不走的“家底”。
2024年初，舟山中远海运重工启动船舶大模型知识图谱数据集建设。彼时，DeepSeek等国产大模型技术渐入佳境，舟山中远海运重工抓住机遇，开始系统梳理各部门、各工区的工艺、标准、制度等知识点，目前已归集知识点1201条，数据总量达15TB。
不同的是，“船舶大模型知识图谱数据集”不是无所不包的通用大模型，而是深耕船舶行业的“专属顾问”。“你在公网大模型问同样的问题，得到的是通用答案，但我们的系统会结合企业自身工艺标准来输出。”刘会飞道出关键。以门机吊装为例，企业的门机额定负荷是100吨，系统会基于这个前提给出吊装90吨设备的方案，而非泛泛而谈的通用建议。
这套系统底层接入了DeepSeek和通义千问等大模型能力，深度融合企业自有船舶工艺、研发、生产等专业知识，输出的专业性和针对性远超公网通用模型，全面覆盖船舶设计、生产制造、安全管理、技术研发等全环节需求。不仅如此，为了让系统真正“懂”企业，技术团队还联合浙江大学、武汉理工大学的教授团队，对每一条数据进行标签化处理，确保数据完全贴合企业生产实际。
这套系统带来的改变，不止于经验的传承，还体现在效率的跃升。据统计，依托该系统，去年舟山中远海运重工常规船型的造船效率提升了19%，修船部分环节效率提升了11%。以图纸审核为例，过去，一位设计师审核一份施工图纸大约需要一周时间；如今，图纸上传系统后，审核员一天即可完成。“系统会直接指出哪里有问题，设计师当场修改，不用来回反复。”刘会飞说。
需求驱动，系统还在不断进化。“未来，企业将持续推进数据集优化升级，重点发力多模态模型建设，同时为员工打造个性化专属智能体，精准匹配不同岗位的知识需求，以数据创新赋能高质量发展。”刘会飞表示。
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