船舶行业研报撰写快 60%？垂类大模型让 “百舸” 成中国船舶的 “数智大脑”

对船舶这样的重装备行业来说，研究工作向来是 “慢功夫”—— 分析全球造船订单数据要翻几十份外文报告，写一份行业研报得熬半个月，跟踪国际海事政策变化更是得时刻盯着多语种信息。中国船舶集团作为全球最大的造船集团，以前也被这些难题困住，直到用上中关村科金助力打造的船舶行业大模型 “百舸”，才让研究效率直接提升 60%。今天就来看看，这个 “行业大脑” 是怎么让船舶领域的 “慢研究” 变 “快智能” 的。

一、船舶行业研究的 “四大难”，中国船舶也曾头疼

作为撑起我国海洋强国战略的央企，中国船舶的经济研究中心要应对的挑战堪称 “世界级”：

找知识像 “大海捞针”

船舶领域的知识太庞杂 —— 从船舶技术参数（比如 LNG 船的液货舱设计）到市场趋势（全球新造船订单量变化），再到客户需求（某船东的船队更新计划），信息散在百万级的专业文档里，研究人员查一个 “绿色零碳船舶政策”，可能要翻十几份资料才能凑齐答案。

全球情报 “追不上、看不懂”

国际海事动态更新太快：某国突然出台新的船舶排放标准，某船厂拿下亿元级订单，这些情报藏在英文、日文的新闻或期刊里，人工翻译、整理至少要 3 天，等分析完，时效性早就过了；更别说还要从海量信息里挑出 “关键信号”，光筛选就耗掉大半精力。

研报撰写 “又慢又难”

一份合格的船舶行业研报，既要数据准确（比如各船厂的产能对比），又要逻辑严谨（比如分析船用钢材价格对造船成本的影响），还要符合行业规范。以前研究人员得先花一周找数据、搭框架，再花一周写内容、改细节，半个月才能出一份报告，还总担心遗漏关键信息。

分析效率 “跟不上决策”

企业要判断 “要不要扩产 LNG 船”“该重点关注哪个区域的船东需求”，需要快速整合订单、政策、成本等多维度数据。但传统分析靠人工计算、对比，等得出结论时，市场机会可能已经错过了。

二、“百舸” 大模型怎么拆招？这四招太 “懂船舶”

第一招：智能问答，找知识不用再 “翻文档”

研究人员想知道 “某型集装箱船的载箱量上限”，不用再查技术手册，直接问 “百舸” 就行 —— 它能从百万级知识库中精准调取信息，不仅给出 “最大载箱量 XX TEU”，还会补充 “该型船的油耗标准、主流船东采购案例”，甚至关联 “近期该类船舶的订单增长数据”。

更厉害的是能 “连续对话”：追问 “为什么最近这类船订单多”，它会分析 “全球海运需求回升、旧船更新周期到来” 等原因，像个 “专属行业顾问” 一样，一步步把问题讲透。

第二招：全球情报 “秒抓取、秒解读”

“百舸” 建了套全球船舶情报监测体系，能实时抓新闻、行业报告、国际海事组织动态，重点盯 “绿色船舶”“LNG 产业” 等 30 多个核心主题：

国外某网站发了 “某船厂签订 10 艘绿色甲醇动力船订单” 的新闻，它 5 分钟内就能翻译成中文，提取关键信息：“订单金额 XX 亿美元、交付时间 2026-2028 年、船东为欧洲某航运公司”；

遇到日文、韩文的技术期刊，研究人员用中文提问 “这篇文章里提到的船舶减排技术是什么”，它能直接解读核心原理，不用再等人工翻译。

情报分析效率翻了倍，研究人员再也不用 “追着信息跑”。

第三招：研报 “三步生成”，半个月活 3 天搞定

写研报不用再 “从零开始”：

第一步定标题，输入 “2024 年全球新造船市场趋势分析”，“百舸” 会自动生成大纲，涵盖 “订单量变化、主力船型需求、区域市场分布、政策影响” 等模块；

第二步填内容，它会调用船舶数据库、经济指标，自动生成数据化内容；

第三步出洞察，结合历史案例分析 “为什么散货船需求增长”，甚至给出 “未来需关注巴西矿业出口对散货船订单的拉动作用” 这样的决策建议。

第四招：文档解读 “可视化”，复杂数据变 “看得懂”

上传一份几十页的外文船舶技术报告，“百舸” 能自动解析：

提取技术参数（比如 “主机功率 XX MW、续航里程 XX 海里”），生成表格对比；

总结核心结论（比如 “该新型船舶比传统船型减排 XX%”），标红关键信息；

甚至能把 “全球造船成本变化趋势” 这类数据，自动生成折线图，不用再人工整理 Excel。

三、为什么是 “垂类大模型”？通用模型真干不了这活

“百舸” 能成，关键在于它不是 “通用大模型改改就上”，而是扎进船舶行业 “深耕”：

懂行业黑话：“DWT（载重吨）”“LNG 船液货舱”“船级社规范” 这些术语，通用模型可能理解偏差，“百舸” 却能精准对应；

合行业规范：生成的研报、分析结论，严格贴合船舶行业的表述习惯和数据标准，不会出现 “把‘新接订单’说成‘新购订单’” 的低级错误；

接行业数据：能打通中国船舶的内部数据库，调用真实的订单、产能、成本数据，分析结论更具实操性，不是 “纸上谈兵”。

效果有多实在？效率和价值双提升

“百舸” 上线后，中国船舶经济研究中心的变化肉眼可见：

知识获取效率提升 60%，以前 1 天才能查完的资料，现在 4 小时就能搞定；

研报撰写周期从 15 天缩到 5 天，还能支持 “小快灵” 的短报告，快速响应企业决策需求；

全球情报跟踪从 “滞后 3 天” 变成 “实时同步”，帮企业提前捕捉到 “欧洲绿色船舶补贴政策” 这样的关键机会。

说到底，船舶行业的智能化，难就难在 “行业门槛高、数据专业性强”。而 “百舸” 大模型恰恰解决了这两个问题 —— 让 AI“懂船舶、会研究”，既解放了研究人员的重复劳动，又提升了决策支持的速度和质量。对中国船舶这样的央企来说，这不仅是效率的提升，更是在 “新质生产力” 建设中抢占行业智能化制高点的关键一步。这也给重装备、大工业领域的数字化转型提了个醒：真正有用的 AI，不是通用的 “万能工具”，而是扎根行业、能解决具体难题的 “垂类大脑”。