美国海军正大幅加码对人工智能维护技术的投入。Gecko Robotics于周二宣布，海军已将其初始合同的价值上限提高至3亿美元，而此时距离双方达成首份协议仅过去约六个月。

这份合同最初是一份为期五年、价值5400万美元的不定期交付/不定数量（IDIQ）协议，覆盖美海军太平洋舰队的18艘舰艇。Gecko Robotics利用无人机、爬壁机器人和固定传感器，采集舰体部件、甲板、焊缝与船壳的数据，再结合AI工具识别肉眼难以发现的结构问题及潜在隐患。

按照该公司的说法，其AI与机器人技术可为海军每艘舰节省最多800万美元的维修成本，并以比传统方法快50倍的速度定位结构缺陷，把检查周期从数月压缩到数天。这一表述来自企业新闻稿，属于承包商对自身技术效果的宣称，尚需海军后续实际使用数据加以验证。

新合同投资的一个重点是该公司的Komodo机器系统。该系统通过扫描分析甲板涂层的健康状况，无需再对涂层进行物理开挖。其直接意义在于：舰艇进入干船坞之前，海军就能规划维修方案、标定受损区域，而过去这类工作往往要等维护周期开始后才能展开。对船厂而言，这意味着坞期安排和工位调度可以更早确定；对舰队而言，则可能减少因等待检查结果而产生的停航时间。

合同扩容的背景是美海军长期面临的维护积压与战备压力。海军多次表示，目标是到2027年实现80%的舰队战备率。但政府问责局（GAO）在2024年12月的报告中指出，2011年至2020年间，海军两栖战舰的战备率降至46%，影响了海军陆战队的部署与训练计划。据报道，2025年8月该比率进一步跌至41%，导致当年海军陆战队远征队部署出现超过五个月的空档。

海军作战部长达里尔·考德尔上将从前任莉萨·弗兰凯蒂上将手中继承了80%战备率目标，并阐述了实现路径：缩短维护周期、提高备件可用性、改善训练管道，以及对舰队进行有针对性的升级。他在去年12月为《军事时报》撰写的文章中作出上述表示。

从军事观察角度看，这类合同的价值不仅在于单舰维修成本的节省，更在于把维护决策前移——用数据采集和预测性分析替代部分事后检查，从而影响干船坞排期与备件供应链。不过，AI与机器人检测能否真正转化为战备率的提升，取决于数据质量、船厂执行能力以及检测结果与实际维修流程的衔接。合同上限从5400万美元跃升至3亿美元，也意味着海军愿意在初期小规模验证后迅速扩大应用范围，但上限并不等同于实际支出，最终规模仍取决于后续任务订单的释放节奏。