AI在船舶智能焊接技术中的应用

20XX/XX/XXAI在船舶智能焊接技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

船舶焊接行业现状与挑战02

AI驱动的船舶智能焊接技术架构03

核心技术突破与创新应用04

行业标杆应用案例解析CONTENTS目录05

技术价值与效益提升分析06

行业应用难点与突破路径07

未来发展趋势与技术演进08

实施路径与产业建议船舶焊接行业现状与挑战01焊接工艺复杂性高船舶结构复杂，需拼接成千上万片钢板，涉及水平角焊、立焊、横焊、带坡口焊缝等多种焊接方式，对焊接技术要求严苛。工件差异化与小批量生产船舶制造多为单件小批、定制化生产，船体肋板、纵骨、分段接缝等工件规格差异大，每艘船舶的结构设计均有不同。焊接质量要求严苛焊缝需承受船体重量、海浪冲击及长程航行考验，直接关系到船舶的安全性和使用寿命，对焊接强度、精度和稳定性要求极高。作业环境恶劣与人工依赖焊接作业环境差，存在强弧光、高温烟尘等问题，劳动强度大，导致焊工招聘难、流失快，传统焊接质量高度依赖焊工经验与技术。船舶制造业焊接工艺特点传统焊接模式面临的核心痛点

01焊接工艺复杂与工件差异化挑战船舶制造业焊接工艺复杂，工件差异化高、小批量生产需求多，传统焊接机器人依赖固定编程，难以适应动态场景，导致效率瓶颈。

02人工依赖与效率瓶颈并存传统焊接方式依赖人工操作，存在效率低、周期长的问题，且焊接质量受焊工经验影响大，稳定性不足，同时面临焊工招聘难、流失快，人工成本年均增长15%以上的困境。

03焊接质量与安全隐患突出人工焊接质量不稳定，易出现焊接缺陷，影响船舶安全性和使用寿命；作业环境差，存在强弧光、高温烟尘等安全隐患，对操作人员健康造成威胁。

04传统自动化技术适应性局限传统自动化焊接机器人多适用于“大批量、小品种”场景，在船舶制造“小批量、多品种”非标定制或单件小批生产模式下，焊接参数匹配、路径规划等难以满足需求。行业智能化转型的迫切需求

船舶制造焊接工艺的固有挑战船舶制造业焊接工艺复杂、工件差异化高、小批量生产需求多，传统焊接机器人依赖固定编程，难以适应动态场景，导致效率瓶颈与人工依赖并存。

劳动力短缺与成本压力加剧行业面临焊工招聘难、流失快的问题，人工成本年均增长15%以上，同时传统焊接作业环境差、劳动强度大，进一步加剧了劳动力困境。

产品质量与效率提升的双重诉求船舶焊接质量直接关系到船舶安全性和使用寿命，传统人工焊接品质依赖焊工经验，稳定性受人为因素影响大，且效率低下，难以满足现代船舶工业高质量、高效率发展需求。

产业升级与国际竞争的必然要求根据《船舶工业“十五五”发展规划》，到2030年需实现深海油气制造装备国产化率超80%、关键核心技术自主可控，2026年我国船舶海工制造装备智能化率目标提升至35%，以AI技术推动焊接智能化是提升国际竞争力的关键。AI驱动的船舶智能焊接技术架构02智能焊接系统技术底座构建SmartRobot通用技术底座以SmartRobot通用技术底座为核心，深度融合环境感知、动态决策与精准执行能力，打造具备自主决策能力的智能焊接系统，助力船舶制造从“经验驱动”迈向“数据驱动”。智能感知技术融合全局采用基于3D视觉的模型快速重构，针对船舶小组典型工件无需模型即可实现实时特征重建；局部通过焊缝智能识别定位系统，快速准确识别焊缝特征并输出特定工艺特征，满足轨迹工艺和焊接工艺的自适应需求。智能路径生成与规划基于视觉或模型的自主任务规划，结合运动路径规划和焊接工艺规划，实现最优焊接路径快速生成。全局路径规划和局部精确识别相结合，突破传统示教编程的局限性，满足复杂及多变焊接场景需求，并支持机器人多机任务自主分配、协作、顺序及避障轨迹规划。精确执行与控制技术依托新时达机器人运动控制技术，精确完成各种焊接动作指令，满足船舶制造对高精度、高强度的严苛需求，确保焊接质量稳定可靠。“五易”理念简化应用从规划、集成到操作维护，以“易规划、易集成、易操作、易维护、易适配”理念降低自动化门槛，让智能焊接真正“触手可及”，提升系统全流程应用便捷性。AI+机器人技术融合路径多模态智能感知系统构建

融合3D视觉、结构光、红外等多传感器数据，实现焊接场景全维度感知，如芜湖行健智能机器人采用“3D全景视觉+结构光+红外”三模融合技术，感知精度达±0.1mm，抗干扰能力提升30%，有效突破烟尘、强光等复杂环境干扰。AI自主编程与路径规划

结合机器视觉感知数据与工艺专家库，实现焊接程序自动生成与路径优化，支持“视觉驱动+模型驱动”双模式编程，无需人工示教，大幅缩短编程时间超70%，满足船舶小批量、多品种工件的柔性生产需求。动态工艺参数自优化

基于实时采集的焊缝状态数据（如温度、熔池形态），通过深度学习算法动态调整焊接电流、电压、速度等参数，实现焊接过程自适应控制，新时达免示教焊接技术在复杂焊缝中使缺陷率降低至0.5%以下，验证了AI对工艺优化的颠覆性价值。多机协同与群体智能

通过群控与云技术实现多台焊接机器人任务自主分配、顺序规划与避障协同，如新时达智能焊接系统可实现机器人多机协作，整体焊接效率提升30%；芜湖行健智能机器人支持4-8台机器人实时协同，任务分配效率提升40%，协同率≥95%。数字孪生与全流程追溯

构建焊接过程数字孪生模型，结合云端大数据分析，实现工艺参数优化、设备维护预测及质量全流程追溯，新时达智能弧焊机器人柔性制造平台通过数据追溯降低停机风险，为船舶焊接从“经验驱动”向“数据驱动”转型提供支撑。五易理念：降低自动化应用门槛

易规划：智能任务自主规划基于视觉或模型的自主任务规划，运动路径规划和焊接工艺规划，实现最优焊接路径快速生成，突破传统示教编程的局限性。

易集成：多机协同无缝对接实现机器人多机任务自主分配、协作、顺序及避障轨迹规划，提高机器人整体焊接效率，简化系统集成复杂度。

易操作：简化人机交互流程全中文界面，工人用平板拖动焊缝标记，视觉识别自动生成路径与参数，普通人短期培训即可上岗，一人可同时看管多台机器。

易维护：数据驱动预测保养通过云端大数据分析优化工艺参数，并预测设备维护需求，降低停机风险，实现设备维护的智能化与精准化。

易适配：柔性应对复杂场景针对船舶小组典型工件无需模型，实现实时特征重建；焊缝智能识别定位系统快速准确识别焊缝特征，满足轨迹工艺和焊接工艺的自适应需求。核心技术突破与创新应用03智能感知：3D视觉与焊缝识别技术

全局3D视觉模型快速重构基于3D视觉技术，实现船舶小组典型工件无需模型的实时特征重建，为后续焊接路径规划提供精确的三维模型基础。

局部焊缝智能识别定位系统快速准确识别焊缝特征，针对船舶小组工件输出特定的工艺特征，满足轨迹工艺和焊接工艺的自适应需求，确保焊接精准度。

多模态感知融合技术如芜湖行健首创“3D全景视觉+结构光+红外”三模融合技术，实现焊接场景全维度感知精度±0.1mm，突破烟尘、强光干扰，抗干扰能力提升30%。视觉与模型融合的自主任务规划基于视觉或模型的自主任务规划，实现运动路径与焊接工艺规划的最优结合，突破传统示教编程的局限性，满足复杂及多变焊接场景需求。多机协同与避障轨迹规划实现机器人多机任务自主分配、协作、顺序及避障轨迹规划，提高机器人整体焊接效率，例如在船舶小组立焊接中可实现高效协同作业。AI驱动的焊接参数动态优化通过AI算法实时分析焊接过程数据，动态调整焊接电流、电压、速度等参数，在复杂焊缝与异形结构中，可使焊接效率提升30%，缺陷率降低至0.5%以下。焊接工艺专家库与智能匹配建立覆盖多种材料和工艺参数组合的焊接工艺专家库，如涵盖12类材料、200+工艺参数组合，实现工艺参数的智能匹配与精准调用，解决行业工艺经验数据化难题。自主路径规划与工艺参数优化多机协同与动态避障控制多机任务自主分配与协作基于视觉或模型的自主任务规划，实现机器人多机任务自主分配、协作与顺序规划，提升整体焊接效率。例如新时达智能焊接系统可实现多机协同，满足复杂焊接场景需求。智能动态避障轨迹规划全局路径规划和局部精确识别相结合，突破传统示教编程局限，实现动态避障轨迹规划，确保在复杂环境下机器人准确执行焊接任务，避免设备碰撞。多机协同应用案例与成效芜湖行健智能焊接机器人支持4-8台机器人实时协同作业，任务分配效率提升40%，协同率≥95%，在芜湖造船厂应用中实现焊接效率提升2-3倍。数据全流程追溯与云端分析01焊接全流程数据采集通过视觉扫描、红外传感器等设备，实时采集焊接过程中的电流、电压、温度、焊缝状态等关键参数，实现焊接数据的全面捕获。02云端大数据分析优化工艺基于云端平台对海量焊接数据进行深度挖掘与分析，优化焊接工艺参数，提升焊接质量与效率，如新时达方案通过云端分析实现工艺参数优化。03设备维护需求预测与风险降低借助云端数据分析，预测焊接设备的维护需求，提前安排保养，降低设备停机风险，保障生产连续性，减少因设备故障造成的损失。04焊接质量全生命周期追溯建立焊接数据全流程追溯体系，从焊接规划、执行到检验的每个环节数据均可追溯，确保焊接质量可查、可管，为质量问题分析与改进提供数据支持。行业标杆应用案例解析04新时达免示教焊接技术实践

技术核心：SmartRobot通用底座以“机器人+AI”为核心战略，融合环境感知、动态决策与精准执行能力，构建SmartRobot通用技术底座，助力船舶制造从“经验驱动”迈向“数据驱动”。

智能感知与路径规划突破全局采用基于3D视觉的模型快速重构，无需模型即可实现船舶小组典型工件实时特征重建；局部通过焊缝智能识别定位系统，输出特定工艺特征满足轨迹与焊接工艺自适应需求。基于视觉或模型的自主任务规划，突破传统示教编程局限，实现最优焊接路径快速生成。

昆山工厂示范项目成果2025年4月，新时达联合易致智能与头部船企在昆山玉山镇工厂完成“智能先行小组机器人”项目。系统通过自主开发软件平台，灵活应对船舶工件多品种、小批量、高差异化特点，现场机器人自动完成多道高标准焊缝作业，标志新一代智能焊接机器人系统正式完工。

“焊典奖”荣誉与技术价值2025年11月，新时达“AI赋能”船舶行业免示教焊接应用技术项目荣获“2025年度焊接创新产品典型应用案例奖”。该技术在复杂焊缝与异形结构中，焊接效率提升30%，缺陷率降低至0.5%以下，实现数据全流程追溯与边缘计算实时响应，验证了AI对传统工艺的颠覆性价值。南宁立德零缺陷焊接系统应用三维扫描与AI建模技术通过动态工业立体智能相机和智能传感器对焊接部件进行3D扫描，AI建模实时分析焊接参数，对比设计图纸后形成最佳焊接方案，实现“零缺陷”焊接。核心技术与系统平台自主研发机器人分布式驱动控制系统与AI视觉焊接机器人集群产品，融合数字孪生和深度学习算法，建成船舶行业首个覆盖设计、工艺、设备监控的数字资产平台。行业应用与效益已在武汉船舶、象屿海装、新江州船舶等造船企业广泛应用，解决了行业“用工荒、交付难”痛点。2026年6月底投产，截至10月底完成工业产值2000多万元，签订合同近10亿元，业务涉及韩国、马来西亚等国家。人才培养与产业支撑与南宁职业技术大学、广西机电职业技术学院签署合作协议，从课程、教材、教师队伍入手，针对性培养行业人才，为广西智造提供重要支撑。芜湖行健双模式柔性编程方案

AI自主编程技术：双模式驱动首创“视觉驱动+模型驱动”双模式编程，无需人工示教，自动匹配工艺、生成运动轨迹与焊接程序，编程时间缩短超70%。

复合视觉智能感知：三模融合采用“3D全景视觉+结构光+红外”三模融合技术，实现焊接场景全维度感知精度±0.1mm，抗烟尘、强光干扰能力提升30%。

多机协同控制技术：高效协作支持4-8台机器人实时协同作业，任务分配效率提升40%，协同率≥95%，在芜湖造船厂应用中焊接效率提升2-3倍。

工艺数据沉淀：专家库支撑联合上海交大等机构建立焊接工艺专家库，覆盖12类材料、200+工艺参数组合，建成覆盖23类船型、7800组参数的工艺数据库。

核心部件自主可控：国产化突破高精度激光视觉传感器、多轴运动控制器等关键部件国产化率达78%，成本较进口设备降低35%，性能对标日韩品牌。启东海工智能焊接产线升级智能焊接系统核心架构启东海工智能焊接产线集成高精度3D视觉扫描与AI算法，实现复杂海工结构件三维点云模型实时生成，通过模型比对自主规划焊接路径并动态匹配工艺参数，达成“看得清、算得准、焊得好”的闭环控制。生产效能与质量双提升产线应用显著降低一线作业人员劳动强度及安全风险，焊接效率与加工精度实现质的飞跃。以象屿海装为例，小组立机械臂自主识别焊缝并规划路径，累计完成超1000吨焊接作业，推动海工船舶产业向智能化转型。智能化转型的产业价值智能焊接技术成为启东锻造“海工船舶就来启东”产业名片的核心支撑，通过关键环节的智能化突破，实现从传统“火花四溅”的人工焊接向“无人化、高精度、高效率”智能产线的升级，为区域产业高质量发展注入新动能。技术价值与效益提升分析05生产效率提升量化评估

焊接效率显著提升在复杂焊缝与异形结构焊接中，应用AI智能焊接技术后，焊接效率提升30%以上，部分企业如芜湖造船厂在小组立结构件焊接中效率提升2-3倍，每个关节臂每班可焊接100m以上。

人工成本大幅降低AI赋能的免示教焊接技术减少了对高技能焊工的依赖，作业人员同比减少60%以上，人工成本显著降低，同时一人可同时看管多台机器，进一步优化人力资源配置。

换型时间有效缩短AI双模式柔性自主编程技术无需人工示教，缩短编程时间超70%，解决了传统人工示教换型时间长的问题，适应船舶制造小批量、多品种的生产需求。

综合成本优化降低通过减少焊材消耗、降低能耗、减少返工浪费以及提高生产效率，综合成本降低30%，投资回收期缩短25%，为船舶制造企业创造了显著的经济效益。焊接质量与缺陷率改善数据

缺陷率显著下降新时达“AI赋能”船舶行业免示教焊接应用技术在复杂焊缝与异形结构中，缺陷率降低至0.5%以下；另一案例中缺陷率下降99.5%。

焊接合格率大幅提升某品牌协作焊接机器人在钢构焊接中，融入厚板焊接工艺机理优化AI参数模型后，焊接合格率从82%提升至98%以上。

焊缝跟踪精度高芜湖行健船舶海工智能焊接机器人焊缝跟踪误差≤±0.1mm，不良率降低5%，可精准处理立焊包角、过焊孔包角等特殊工艺。减少高技能焊工依赖，降低人工投入免示教焊接技术通过智能化、自动化方式减少对高技能焊工的依赖，降低人工成本。例如，在芜湖造船厂应用中，作业人员同比减少60%以上，有效达到减人目标。优化焊接参数，减少材料浪费AI算法优化焊接参数，精确控制焊材使用量，减少飞溅和返工浪费。如行健智能焊接机器人可减少焊材消耗，低飞溅，高质量减少返工浪费，综合成本降低30%。提升焊接效率，缩短生产周期智能焊接机器人显著提升焊接效率，缩短生产周期，间接降低单位能耗和成本。如在船舶小组立焊接中，效率提升2-3倍，每个关节臂每班可焊接100m以上，回收期缩短25%。人工成本与材料消耗优化绿色制造与能耗降低贡献

直接节能降耗与碳排放减少智能焊接机器人通过优化焊接工艺，有效减少焊接材料使用量，并通过智能控制系统实现能源的优化分配与利用，降低客户单位能源消耗，减少碳排放。

材料消耗与浪费减少智能机器人可精确控制焊接过程，减少焊材消耗，降低飞溅，通过高质量焊接减少返工浪费，从而实现材料的高效利用。

工作环境改善与污染排放降低焊枪附近安装抽气装置，能在烟雾产生的源头进行高效捕捉和净化，车间整体烟尘浓度可降低90%以上，极大改善了车间空气质量，减少了向大气中的排放。

系统性绿色化：建造周期缩短机器人的高效率生产直接缩短了船舶的建造周期，整个造船产业链的能耗和排放都与时间相关，周期缩短意味着整个系统能耗的降低。行业应用难点与突破路径06复杂工况下的AI感知瓶颈

焊接现场环境干扰工业焊接现场存在强弧光、高温烟尘、工件表面油污等复杂因素，导致AI依赖的3D视觉传感器成像失真，影响焊缝特征提取与熔池状态判断的准确性。

多模态感知硬件集成难题协作机器人的轻量化设计限制了高精度传感器的搭载，多数设备仅能搭载单一视觉传感器，无法实现多源数据互补，进一步加剧感知偏差。

实际应用案例佐证某建筑钢结构企业在大型项目露天作业中，因钢构件表面浮锈和油污，AI视觉传感器焊缝定位误差达1.2mm，远超±0.5mm行业标准，需人工辅助校准。非标小批量场景的决策泛化

非标生产对AI决策的核心挑战船舶制造多为单件小批、定制化生产，工件规格差异大，每艘船舶结构设计不同，AI决策模型泛化能力不足，难以灵活应对不同工件差异，制约规模化应用。

数据驱动模型的训练瓶颈当前AI决策模型高度依赖大量高质量标注焊缝数据，但非标场景工件品种多、批量小，标注数据稀缺且采集成本高，行业标注人才短缺，导致模型训练不充分，对未见过的工件泛化能力极差。

换型效率低下的实际案例某造船厂引入协作焊接机器人用于船体平面分段肋板、纵骨焊接，因AI决策模型泛化性不足，每切换一种规格工件，技术人员需花费2.5-3.5小时微调模型参数、补充标注数据，比传统人工示教换型时间还多1小时左右，严重拖慢分段焊接进度。

人机共融对路径规划的特殊要求协作焊接的人机共融特性要求AI路径规划必须兼顾安全，需实时判断人机相对位置并动态调整路径，对算法实时性（响应时间<20ms）和鲁棒性要求极高，进一步增加了非标小批量场景下决策泛化的难度。焊接工艺机理与AI模型融合

01纯数据驱动AI模型的局限性当前AI模型多为纯数据驱动，缺乏对焊接核心工艺机理的融合指导，存在“黑箱问题”，仅能复刻历史数据中的最优案例，无法应对复杂工艺工况，在极端场景下易出现参数匹配错误、熔池成形不良等问题。

02焊接工艺机理与AI模型融合的必要性焊接是一门“经验+机理”结合的工艺，高级焊工的操作经验难以量化。深度融合焊接工艺机理与AI模型，是AI无法完全替代高级焊工的核心原因，也是AI与协作焊接机器人深度融合的“隐形壁垒”。

03融合应用案例与效果建筑钢构行业某案例显示，协作焊接机器人因AI模型未深度融合高强钢焊接机理，仅依赖历史数据匹配参数，导致15-40mm厚板多层多道焊接中频繁出现熔深不足、焊缝成形不均，合格率仅82%；后期融入厚板焊接工艺机理、优化AI参数模型后，合格率提升至98%以上。

04融合路径：构建焊接工艺专家库部分企业联合科研机构建立焊接工艺专家库，如芜湖行健智能机器人联合上海交大等机构，建成覆盖12类材料、200+工艺参数组合，以及23类船型、7800组参数的工艺专家库，解决行业工艺经验数据化难题，为AI模型提供机理支撑。工程化落地与人才支撑体系工程化落地的核心挑战AI模型在实验室表现优异，但在工业现场常“水土不服”。首要难题是算力与轻量化的矛盾：协作机器人控制器算力有限，AI模型压缩量化会损失精度。此外，现场工况多变需AI模型频繁微调，缺乏故障自检机制。人才支撑的关键瓶颈AI研发人才不懂焊接工艺与现场工况，传统焊接技术人员缺乏AI知识，导致知识脱节。中小企业面临复合型人才断层，无法有效调试和优化AI模型，致使AI功能形同虚设，投资回报周期延长。破解路径与发展策略技术层面：优化多模态感知硬件集成、升级轻量化算法与小样本学习算法、深化焊接工艺机理与AI模型融合。产业层面：推动企业协同研发、完善行业标准、降低AI配套成本。人才层面：加强校企合作培育焊接+AI+机器人复合型人才，开展现有焊接工人AI技能培训。未来发展趋势与技术演进07具身智能焊接机器人技术突破具身智能焊接机器人通过物理AI模型与专有传感视觉系统，将传统工业机械臂转化为具备实时感知与决策能力的系统，能识别、理解并适应造船环境中的装配偏差、复杂接头类型及不同材料等变化。数字孪生重塑焊接全生命周期数字孪生技术深度融合人工智能，贯穿无人潜航器及深海装备焊接的设计、实施、服役运行全生命周期，通过虚拟仿真优化焊接工艺，实现焊接过程的精准规划与质量预测。“具身-离身-反身”智能哲学框架从技术演进宏观脉络切入，引入“具身-离身-反身”智能哲学框架审视焊接技术发展路径，推动焊接机器人从单纯的工具执行向具备环境适应、自主决策和持续优化能力的智能体进化。具身智能与数字孪生融合边缘计算与实时响应优化端侧轻量化AI模型部署在智能焊接机器人端侧部署轻量化AI模型，确保复杂环境下的毫秒级决策与精准执行，满足船舶焊接对实时性的严苛要求。焊接过程实时数据采集与分析通过视觉扫描、红外传感器等外部设备获取焊缝状态，利用边缘计算实时优化焊接参数，实现焊接质量的动态调整与控制。复杂工况下的快速响应能力边缘计算技术有效提升智能焊接系统对船舶制造中强弧光、高温烟尘、工件表面油污等复杂工况的快速响应与适应能力，保障焊接过程稳定。开放生态与产业链协同创新

跨行业技术融合与开放平台建设新时达以SmartRobot通用技术底座为核心，联合产业链伙伴构建开放生态，覆盖焊接工艺设计、设备集成到售后服务全流程，为客户提供端到端解决方案。

产学研用深度合作模式南宁立德机器人生产基地与南宁职业技术大学、广西机电职业技术学院签署合作协议，从课程、教材、教师队伍入手，有针对性培养行业人才，为广西智造提供重要支撑。

国际合作与技术交流美国亨廷顿英格尔斯工业公司（HII）与PathRobotics签署谅解备忘录，共同探索将物理AI焊接技术融入造船流程，以提升产能、强化海事工业基础并增强造船劳动力。

行业标准与规范共建2026’中国焊接装备产业链-供应链合作交流论坛汇聚70余位行业领导、专家学者，共同探讨船舶与海工行业智能高效焊接制造新技术，推动行业标准与规范的制定与完善。2026人工智能十大趋势影响01AI治理全球化，规范船舶焊接技术应用2026年AI治理全球化成为趋势，中国倡议成立世界人工智能合作组织，推动技术标准与治理规则国际合作，将为船舶智能焊接技术的跨国应用、数据共享及合规性提供框架，促进国际间技术交流与协同发展。02智能算力规模化，支撑焊接大模型与集群应用国产AI芯片实现场景化规模应用，万卡级集群与“东数西算”工程提升算力普惠性，将为船舶焊接领域复杂场景下的大模型训练、多机协同焊接集群的实时数据处理与智能决策提供强大算力支撑，加速技术落地。03应用主流化，催生船舶焊接工业智能体AI应用从通用能力转向垂直行业痛点，政策推动2027年培育100