傳統造船業屬於重度體力勞動工作，普遍不受年輕一代喜愛；而資深造船員一般必須經過十多年培養與經驗累積，使造船產業面臨人力荒，甚至是技術斷層。日本造船企業因此與大學合作，讓AI學習造船技巧，以縮短培育期，並有效傳承技術。
造船是一項大工程，是高度系統整合的產業，它不但需要高度科技的配合，更是高度技術的展現。每一艘巨大的船，都是從一塊塊鋼板而生，從切割、裁剪到拼接、組合和焊接；造船是門技術，更是一種極致工藝，船體上每一塊有弧度的鋼材，都是靠人力一點一滴「燒」出來的。
造船員：「加熱過程中我們會一邊想要燒哪裡，應該要怎麼燒。這很難三言兩語說明。」
曲線加工這項活兒，只能意會無法言傳。一塊切割好的平整鋼板，想要照著設計圖達到彎曲角度，全靠經驗老道的造船員們，拿著噴槍慢慢加熱。
譬如加熱兩側，就能讓鋼板呈U字型，只是要燒多久，燒哪裡才會讓鋼板正確變形，沒有個10幾20年的功夫，是很難得心應手的。但是現代人不願從事重度勞動，造船人才培養又需要時間，日本業者不免擔憂，未來造船產業恐怕出現斷層。
日本聯合造船品管負責人 丹後義彥：「資深員工離職後是不容易補人的。我們現在的課題，就是找出一套迅速、有效率傳承技術的模式。」
為了有效傳承造船技術，業者找上了學者，希望借用科學的力量，克服現實難題。
工學研究副教授 柴原正和：「加熱多少與(鋼板)變形不是1對1的關係，我們無法直接地去設想結果，所以想找出捷徑是困難的。」
學者解釋，因為鐵本身獨有的特性，使得加熱時，內部會出現錯綜複雜的移動，無法輕易地歸納出一套邏輯或方法；而學者想到的辦法，就是人工智慧。研究團隊透過電腦，模擬出500種鋼鐵加熱後結果，把這些數據全部輸入，讓AI自己去學習，以運算出正確的鋼板加熱工序。
NHK記者：「AI要在長寬50公分、厚2公釐的鐵板中心，加工出7公釐的凹陷。」
在AI的計算中，總共需要加熱12個地方，實驗進行大約20分鐘後，鐵板確實開始出現變化；比較加工前後，看得出鐵板微微下凹。
工學研究副教授 柴原正和：「這樣就完成了。感覺曲線挺不錯的。」
AI的首次挑戰，不多不少就是目標的7公釐，這讓產學兩界信心大增。
工學研究副教授 柴原正和：「以初次測驗來說算是很好的成績，AI完成了7公釐的加工，我認為是滿順利的。」
日本聯合造船品質控管負責人 丹後義彥：「這真是意料之外，太厲害了。我也開始期待之後的實作成果。」
研究團隊表示，接下來為嘗試讓AI做出更複雜的加工，希望未來能成功縮短造船員的培訓時間，也期待透過AI的自學能力，融會職人的智慧結晶，創造出新的造船工藝。
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