我们亲历的算力前世今生（四）：从“软件引进”到“自主智能”

当硬件的算力已经不再是瓶颈，新的问题浮出水面：我们运行在如此强大硬件上的核心软件，究竟掌握在谁的手中？

 痛并快乐着的“引进”：Tribon与Catia的冲击 

如果说硬件的升级是“筋骨”的强健，那么软件的引进则是“大脑”的重塑。

在经历了早期自主开发CAD/CAM系统的“信息孤岛”阶段后，我们不得不正视当时的局限性：各船厂各自为战，开发的软件共享性差，功能局限，设计效率低下，难以形成统一的行业标准。



于是，从90年代末到21世纪初，国内大型造船企业开始大规模引进国外顶尖的设计软件——瑞典的KCS公司的Tribon、法国达索系统公司的Catia、英国AVEVA公司开发的Aveva Marine等。



这是一次巨大的飞跃。这些国外软件功能强大，不仅实现了全船三维建模，还打通了设计、分析、制造的全流程。设计效率的提升是颠覆性的，我们终于能像国际一流船厂那样“在电脑里造船”了。



但这同样是一次深刻的依赖。引进这些软件的代价是高昂的，以当时广船引进Tribon系统为例，仅软件授权费就高达数百万美元，后续的维护和升级更是持续投入。但更深远的影响是，我们的设计习惯、数据标准、甚至工艺流程，开始围绕这些软件进行适配。这些先进的设计软件如同让人快乐的“多巴胺”，而并非“内啡肽”。我们在享受其便捷的同时，渐渐在核心技术上拉大了与原创者的差距。



 反思与觉醒：关于“自主、安全、可控” 

回望这段历史，我们不禁会想：如果当时我们咬紧牙关，坚持走统一的自主研发道路，结局会怎样？

诚然，自主研发的道路必定曲折艰辛，需要巨大的资金投入和漫长的技术积累。但在当时全球化的乐观氛围中，我们或许过于乐观地相信“造不如买”。殊不知，工业软件是船舶工业的“魂”，一旦“魂”系他人，便埋下了“卡脖子”的隐患。

如今，当我们看到中国船舶集团投入巨资组建海舟系统，全力攻关CAD/CAE/CAM“卡脖子”环节时，那份感触尤为深刻。从早期的自主尝试，到中期的全面引进，再到如今的奋起直追，这正是一条螺旋上升的认知曲线。

 智能时代：当芯片学会“思考” 

进入21世纪的第三个十年，算力的进化不再是线性增长，而是物种的跃迁。我们迎来了AI计算的时代。



以前的CPU像一位严谨的教授，什么都能算，但算矩阵乘法和解微分方程都是串行思考。而现在的GPU（图形处理器），则像一支成千上万人的施工队，特别适合并行处理海量简单任务——这恰好是深度学习的命脉。

我们开始在服务器里插满一块块价格不菲的GPU卡，用来训练我们自己的船舶设计AI模型。它能从成千上万份图纸中学习最优的舱室布局，能在几分钟内完成过去需要工程师数周才能做完的流体力学预仿真。



而芯片的进化远未止步。为了更极致地适配AI，TPU（张量处理器） 出现了，它是谷歌为神经网络量身定做的“偏科天才”；NPU（神经网络处理器） 则被集成进小小的手机芯片里，让端侧AI成为可能。



如果说当年的IBM 3031用“虚拟存储”规避了物理的限制，那么今天的AI芯片则是在硬件层面直接模拟了人类的神经元连接。当我们在最新的数据中心里部署英伟达H100或更先进的国产AI芯片时，看着那密密麻麻的互联结构，我恍惚觉得，这不再是冰冷的电路，而是一个正在成形的数字大脑。



 AI重塑造船：从“拼手速”到“妙响应” 

如今，AI正从“辅助工具”蜕变为“核心引擎”，深度嵌入船舶的全生命周期。

在设计端，AI辅助船型生成系统能将过去实船的航速-油耗曲线、EEDI基准线等异构数据统一映射到高维设计空间，多目标遗传算法在分钟级内完成数千次迭代，直接输出兼顾低EEDI、高载货量与建造成本的帕累托前沿方案。例如，马士基公司的“AI Hull Optimizer”平台，基于200余艘历史船舶的CFD结果、EEDI数据库、航线吃水限制及甲醇燃料舱布置约束，30分钟内生成数千个船型方案，最终筛得3组主尺度，使EEDI得以降低、货舱容量得以提升、船模试验周期大幅缩短。

在生产端，AI的应用更是具体而微。在一个造船车间，以往需人工打磨的船用钢板，如今通过AI大模型自动识别、形成加工轨迹，开创性地实现对钢板的精准打磨。这条融合AI算法群、数据大模型与自动化装备的生产线，不仅让造船流程更智能，还能以1/5的空间、1/8的人力，实现1.5倍的产能提升，大幅缩短造船周期。



在质量管控端，在外高桥造船厂，通过“造船质量分析智能体”，从生产现场的数据自动采集，到多维度的统计分析、趋势图表生成，整个流程可以在30秒内完成，实现了质量管理的实时闭环。

从“拼手速”到“秒响应”，AI正将我们从重复劳动中解放出来，去从事更具创造性的工作。未来的算力将不再是冰冷的机器，而是懂工艺、知规范的“数字老师傅”。



 算力与自主的双重变奏 

站在2026年的时间节点回望，我们当年在Windows NT 4.0上运行Tribon的那些日子，既是美好的回忆，也是沉重的警醒。如今，随着算力基础设施的国产化（如国产服务器：浪潮信息、超聚变、新华三、中科曙光、联想等；信创产业主力：华为、中国长城、宝德、湘江鲲鹏；云厂商自研：阿里云神龙、腾讯云星星海；其他主流：中兴通讯、同方股份和长江计算的持续升级和普及）和工业软件自主化的双重推进，中国造船业正迎来新的拐点。

从IBM 3031的4MB内存，到如今国产化服务器的TB级算力；从MVS的命令行，到Windows的图形界面，再到国产工业软件的崛起，我们亲历的不仅是算力的暴涨，更是中国造船业从“跟跑”到“并跑”，最终渴望“领跑”的艰难蜕变。

历史告诉我们，“自主、安全、可控”这根弦，任何时候都不能松。我们期待着，有一天，我们能自豪地说，那艘在电脑中诞生的巨轮，其设计、仿真、制造的每一个环节，都流淌着中国自主研发的“血液”。（供稿：陈建榕）

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