AI 走進船塢，日本造船業的運輸國力考驗
近來，日本政府明確表態，將投入資源推動人工智慧機器人進入造船現場，並設定約一年內達到實用化的政策目標。這似乎是一項回應造船業勞力短缺的技術措施，但筆者觀察，若僅以缺工對策來理解，恐怕低估了這項政策的戰略層次。
對日本這樣高度依賴海運的島國而言，船舶不只是工業產品，而是支撐能源進口、產業出口與整體經濟安全的基礎設施。當造船業同時面臨高齡化、技術傳承斷層與現場人力不足的多重壓力時，如何維持穩定且可預期的船舶供給能力，已逐漸成為影響運輸體系韌性的核心問題。人工智慧造船正是在這樣的結構背景下，被賦予超越單純自動化的政策期待。
日本造船業的人力結構，已成為運輸體系的隱憂
日本造船業長期建立在高度仰賴熟練技術人員的生產模式之上，這一點在產業內部早已不是爭議。從彎板、焊接到塗裝與檢測，許多關鍵工序都必須依靠現場即時判斷，而非完全仰賴標準化流程。
這種以人為核心的製造體系，過去確實支撐了日本造船品質與國際聲譽，但在高齡化快速推進的當下，卻逐漸轉化為結構性風險。大量老師傅即將退休，新進人力卻難以補上，使產能穩定性與技術傳承同時承壓。以今治地區（Imabari City）為例，做為日本造船重鎮，近年已明顯感受到訂單仍在，但能做的人不夠的壓力。這不僅是企業經營層面的問題，而是潛藏在整個海運體系中的長期隱憂，若造船與維修能力無法穩定維持，勢必逐步侵蝕日本的物流可靠性與經濟安全。
人工智慧造船政策，著眼的不只是省人力
正因如此，日本政府此次推動人工智慧機器人進入船塢，其政策用意顯然不只是降低人力缺口。筆者認為，更關鍵的是何保存技術，從規劃內容來看，政府並未一味追求全面自動化，而是強調透過模型訓練，讓機器學習資深技術人員的操作方式與判斷邏輯，試圖將長期仰賴個人經驗的隱性知識，轉化為可被複製、可被延續的系統能力。
這樣的作法，與一般製造業導入設備以追求效率最大化的思維有所不同，更接近於為產業建立一套長期的技術保存機制。再從政策觀察，日本同時提出長期資本支出規劃，並將省人化與智慧化列為復興造船業的優先事項，顯示人工智慧造船已被納入運輸與經濟安全的整體布局，而非短期權宜措施。筆者認為，這是日本試圖在勞動人口不可逆下滑的現實中，為運輸國力尋找制度性的替代支撐。
船塢現場的不確定性是人工智慧的真正考驗
不過，冷靜檢視，人工智慧走進船塢仍面臨不小挑戰。造船現場最大的難題，在於高度不確定性。材料變形、天候條件、工件尺寸誤差，往往需要即時判斷與微調，而這正是人類技師多年累積經驗的核心價值。即便人工智慧在特定工序能展現穩定表現，如何在複雜多變的現場維持品質一致性，並清楚界定事故或瑕疵的責任歸屬，仍是制度層面的難題。
此外，當機器逐步承接關鍵工序，產業勢必面臨技能培訓模式、職涯結構與勞資關係的重新調整，若配套不足，反而可能衍生新的治理風險。這些問題若未同步處理，人工智慧造船即使技術可行，也未必能真正開始大幅使用。
日本推動人工智慧造船，在高齡化與技術斷層難以逆轉的現實下，如何透過科技手段維持造船能力的連續性，已成為攸關國家經濟安全的重要課題。筆者認為，這項政策真正的成敗關鍵，不在於一年內是否成功導入機器，而在於能否建立一套長期可治理、可擴散的產業模式，使技術、制度與運輸體系形成正向循環。若能順利推進，日本不僅有機會穩住自身造船與海運體系，也可能為其他高度依賴海運的國家，提供一個面對高齡化時代的示範方向。
（首圖來源：AI 生成）