船舶设计是一个极其复杂的系统工程，设计通过不断地修改完善，尽可能达到一个较为理想的设计水平。这一过程过多依赖于设计者的经验，不同设计者经验上的差异会导致最终的设计结果有很大的不同。计算机辅助设计（computer aided design，CAD）的引入使得船舶设计过程效率显著提高，CAD在过去几十年中已经在船舶和近海结构设计中得到了应用，我们已经见证了这些应用不仅用于可视化，而且还用于其他分析，比如基本结构形式设计、构型设计、最终尺寸设计、运动模拟、结构形式设计、推进系统设计（有舵／无舵）、散装头布置设计、详细的布局设计、板厚和厚度的设计、焊接和连接的加热模式设计、材料要求技术计划和安排，以及技术工人的工作分配等。
人工智能在设计上的应用已经在各个领域被广泛深入研究，比如汽车智能设计、机械与各种工业用件智能设计，以及建筑智能设计等。在船舶与海洋工程领域，智能设计也被广泛关注，该领域所涉及的设计主要包括：船型设计、船舶节能附体设计、螺旋桨设计、结构设计、船体总布置设计等。这些方面的设计内容都会受到诸多因素的限制，比如船型尺度、海况、作业用途、推进效率等，如何做到综合考虑方方面面的因素，建立专家系统进行智能设计，是未来研究的重点。
智能设计都是基于前文提及的专家系统来完成，专家系统是建立在知识或经验的基础上。所以，如何根据智能设计的具体内容，通过知识工程的技术，完成知识获取、知识表示和知识运用等一系列步骤，从而实现最终设计，这是专家系统的核心内容。智能设计的重点也就是根据知识的内容进行数值化建模，对设计形成相应约束，根据不同的因素确定影响设计的权重，完成最终的智能最优设计。(www.xing528.com)
知识工程（knowledge based engineering，KBE）已成为当今CAD领域最活跃的分支之一，尤其是在模具设计工程、汽车制造业等领域。Kulonetal（2006）开发了一种KBE设计系统，通过零件的轮廓直接生成锻模，该系统集成了所有的模具设计过程，用户只需要输入零件的几何形状、材料等信息。此外，通过网络访问实现了用户交互，大大提高了设计效率。Chapman和Pf Hood（2001）提出了一种汽车结构设计和分析系统，该系统允许用户在设计过程中能方便地调整结构并评估强度和经济性，避免了重复建模，系统最后给出满足强度要求的最小成本设计［74］。
船舶智能设计是一项多学科、多目标的复杂任务，它在很大程度上取决于设计者的经验，设计者需要考虑船舶设计中若干方面的影响，因此开发一个专家系统来应对这一艰巨的任务是必要的和适用的，在这一领域已经有了多方面的尝试。
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