制造业老兵的AI驯服计划脑极体·2026年04月20日 20:44驯服AI，成为制造业老兵的新出路 提到AI，进入你脑海的画面是什么？大概是北上广深灯火通明的写字楼，硅谷码农敲击键盘的清脆声响，二十岁出头的天才少年用大模型一夜之间改写行业规则。从诞生就被曝光在媒体聚光灯下的AI与工厂有什么关系？与那些满手机油、五十岁上下的老师傅又有什么关系？ 这大概是大多数人的刻板印象。 实际上，AI已经进入了制造业的各个领域。“AI+智能制造”数据显示，2025年，我国制造业数字化转型渗透率已达68%。截至2025年底，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%。 在长三角一家汽车零部件工厂的总装车间，一位五十多岁的老师傅正对着平板电脑，调用生产管理系统，查看AI给出的工艺参数调整建议。而三年前，他连电脑开机都要问旁边的年轻人。 西南某大型钢铁企业的轧钢车间，一位技术工人在把自己三十年积累的“看火候”经验，一点一点输入到企业的AI训练平台。他的目标是让这套系统学会手册上没有的传统判断方法。 这些老师傅正在做的事情可以被称为一场对于AI的“驯服”计划。他们在自动化浪潮被替代的忧虑之下，摸索出来一套与AI共存的法则。 不过，从抗拒到妥协，从驯服到共生，这条路并非坦途。在传统制造工厂里，老工人如何拥抱AI、适应AI？他们的心态经历了怎样的转变？ 01 抗拒：机器怎么可能懂手感？ 前几年，当“机器人要进厂”的消息第一次在各个车间里传开的时候，反应最激烈的往往是那些工龄最长、技术最好的老师傅。 一家南方汽车零部件工厂的老师傅回忆，那天车间主任开会宣布要上自动化产线，话音未落，就有老师傅拍了桌子：“机器能有人灵活？出了问题谁负责？我们这些人怎么办？”会议室里安静了几秒，然后是一片附和声。 举个简单的例子，在电渣炉车间，以往每炉钢需要3名工人冒着高温，手工搬运近800公斤的物料。那是一份苦活，但也是老师傅们引以为傲的硬功夫，谁搬得快、放得准，全凭经验和体力。当自动上料系统的方案摆在面前时，反对几乎是一种本能。 这种抵触是一种来自多方面的复杂的情绪。 要理解这种抗拒，得先理解老师傅们几十年来建立起来的职业骄傲。对于从业几十年的技能大师来说，任何一项手艺都不是一蹴而就的，比如取向硅钢加工难度很大、精度要求高。电流的大小是否合适，焊缝的熔深是否到位，刀具的进给速度是否精准，全凭几十年磨炼出的直觉。 要达到这种精度，需要对材料特性有极深的理解，对设备状态有精准的判断。所以当AI这个“外来者”进入车间时，老师傅们的抗拒是真实的。他们的底气来自几十年如一日的积累，来自那些在高温、噪声、油污中磨出来的真本事。在他们看来，AI不可能理解火候是什么，也难以懂得手感为何物。 除了对自身专业能力的骄傲，还有一层更现实的担忧：饭碗。在任何一个行业，新技术出现的时候，最先感到威胁的都是那些在旧技术体系中投入最多的人。老师傅们花了二三十年学会了一身本领，现在突然有人说这些本领可能要被机器替代了，恐慌就会快速蔓延。 更何况，在关于技术变革的主流叙事中，老师傅往往被塑造成“跟不上时代”的那群人，是转型的阻力。这种标签让许多老师傅本能地产生了防御心理。 这时候，当有人说“这个东西可以用AI替代”的时候，老师傅听到的潜台词就是，“你花了三十年学会的东西，不值钱了”。 所以，在AI驯服计划开始之前，大多数老师傅的第一反应是拒绝的。他们不是计划的对象，他们是计划的反对者。 02 妥协：无奈的让步 然而，抗拒归抗拒，工厂的变化并不会因此停下脚步。 2020年后，中国制造业的自动化进程加速了。黑灯工厂开始出现在各个行业。广西玉柴的“黑灯工厂”里，上千个零件的每项操作平均作业时间仅90秒，加工精度达到0.001毫米。某炼钢厂的自动上料系统，原来三个人的重体力活变成了按几个按钮的事。 效率提升、成本降低、质量稳定……不转型就意味着在市场竞争中就会处于劣势。 老师傅们慢慢发现，自己手里的手艺确实在贬值。以前一个老师傅能干的活，别人干不了，这就是议价能力。现在机器能干到八十分，而且稳定、便宜、不知疲倦。 面对这种现实，老师傅们的态度开始分化。 有一部分人选择离开。有的是提前退休，有的是转行去做别的。这些人通常不会出现在新闻报道里，他们离开的理由也很简单：不想学了，也学不动了。把自己半辈子的积累突然推倒重来，眼看着机器越来越厉害，对于固执的匠人来说，这是一种残忍的“淘汰”。 更多的人选择留下来，留下来的方式也各不相同。有些人被动地接受了现状，机器让干什么就干什么，不求有功但求无过。有些人则开始琢磨：既然机器来了，那我怎么在这个新体系里找到自己的位置？ 老师傅们发现，AI虽然厉害，但它有一个致命的短板，它不懂没有被训练过的业务。 于是，一种新的情感萌发了：AI并非无所不能，他们不仅不会被替代，或许还能成为AI的训练师。 03 驯服：成为AI的老师 当老师傅们真正开始接触AI，他们发现了一个有意思的事情：AI这个东西看起来很高大上，但其实很“笨”。 这并非有意贬低AI。AI的“笨”和人的“笨”不一样。人的“笨”是一种职业门槛，有的人就是学不会、记不住，而AI的“笨”是没有常识、不懂变通。一个AI可以读完所有焊接手册，但如果你给它一个手册上没有的场景，它可能完全不知道该怎么办。 它会按照训练数据里的模式去推断，但如果这个场景在训练数据里没有出现过，它的推断如果错了，就会带来不可估量的损失。 这就产生了一个很有意思的角色反转，也给忧虑的老师傅带来了新的底气和骄傲。 以前是老师傅们觉得自己要被AI取代了，现在他们发现，AI需要他们来“教”。 老师傅们要做的就是给AI装上那些手册上没有的东西、处理AI难以解决的生产制造难题。 在某个炼钢厂，一些已经退休的技术工人被重新请回公司。 他们需要将关于“火候”的判断、关于“手感”的拿捏、关于异常情况的应急处理全部记录下来，变成AI可以理解和执行的规定。 在此之前，这些通常是言传身教，不会被记录在员工手册上的隐性知识。 而AI的出现给了这些隐性知识一个被“显性化”的机会。因为AI需要明确的规则、明确的输入输出关系，所以老师傅们被迫去把自己的经验“翻译”成AI能懂的语言。 这个过程也有一个意想不到的效果。当老师傅们把自己的经验梳理出来、教给AI的时候，他们自己对这些经验的理解也加深了。有些以前模模糊糊知道的东西，在试图教给AI的过程中变得清晰了。 这就是驯服的本质，让AI为人所用。能做到这一点的人，往往不是那些最懂AI的人，而是那些最懂业务的人。因为他们知道什么是真正重要的问题，知道AI给出的结果到底意味着什么。 当然，不是每个老师傅都走到了这一步。有些人学会了使用AI工具，但始终停留在“工具使用者”的层面；有些人则更进一步，开始参与AI系统的训练和优化。 不同的人在车间里都存在，他们的选择往往取决于个人的学习能力、年龄、性格，以及企业提供的支持。 04 共生：与AI做搭档 随着人和AI的协作模式逐渐成熟，一种新的协作共生形态出现了。 抗拒阶段，AI是敌人，要把它挡在车间外面；妥协阶段，AI进来了，老师傅被动接受，但心里不情愿；驯服阶段，老师傅主动出手，让AI按照自己的规则来干活。这三个阶段，有一个共同的特点：人和AI之间是一种主从关系，老师傅始终站在“主”的位置上，AI是工具、是下属、是被驯服的野兽。 但共生阶段，AI不再是老师傅眼中会抢走他们饭碗的洪水猛兽，也不再是不可信任的新技术形态。 接受了老师傅的经验训练之后，AI在越来越多的场景下可以独立做出正确判断，甚至在某些细分领域超出了老师傅的能力范围。它的反应更快、计算更精确，也不会因为疲劳或情绪波动影响判断。 共生关系的一个重要特征，是双向依赖。AI做AI擅长的事，人做人擅长的事。AI擅长的是处理大量数据、精确控制、不知疲倦地重复劳动；人擅长的是经验判断、处理异常情况、创造性地解决问题，谁离了谁都不行。 这带来的结果就是，AI在不断进步，能做的事情越来越多；人也在学习，能驾驭的AI工具越来越多。边界是动态的。 以企业级智能体为例，龙虾智能体能够听懂诸如“三号注塑机停机了，快处理”这样的指令，然后自主登录监控系统确认设备状态，调用知识库查找故障原因，创建维修工单，在车间大屏上推送紧急通知。 这意味着，人的角色从执行者变成了监督者，不需要自己去登录系统、查故障、建工单，只需要确认AI做得对不对，在关键节点做决策。 当然，共生关系也有它的紧张之处。有些老师傅会感到一种隐隐的危机，AI正在变得越来越独立，需要自己介入的次数越来越少。现在的共生关系是以AI的不完美为前提的。如果有一天AI完美了，这种关系还会存在吗？ 但可以明确的是，“AI完美”这件事在可预见的未来不太可能发生。制造业的复杂性远远超出通用AI的能力边界。每一种材料、每一台设备、每一个环境条件，都可能带来新的变数。AI可以在标准化场景下做得很好，但遇到真正的“异常”，还是需要人来判断。 更重要的是，制造业的竞争最终是产品和服务的竞争。一个能够把老师傅经验和AI能力结合起来的企业，比一个只有AI没有老师傅的企业，竞争力更强。因为前者的系统里包含了那些手册上没有的、经过几十年验证的经验，而后者的系统里只有公开的知识。 某制造厂车间的老师傅表示，以前自己是一个人在做事，现在有了一群数字分身，它们帮他干活，他则负责帮助它们升级。 这或许是老师傅们在这个时代能够找到的最稳固的位置。与其对抗或者被动接受AI，不如主动学习、与时俱进，成为那个能与AI系统共生的最懂业务的人。 05 写在最后 从抗拒到妥协，从驯服到共生，这条路并不好走。每一个阶段都有它的痛苦和挣扎。不是每个人都走到了最后，也不是每个人都需要走到最后。每个人的选择都是在自己的处境下做出的合理判断。 那些选择离开的人有他们的理由，被动接受的人有他们的无奈，那些主动学习、成功转型的人有他们的运气和努力。这些不同的选择共同构成了这个时代制造业工人群体的真实图景。 技术变革从来不是中性的。它创造新的机会，也摧毁旧的生计。对于被冲击的人来说，“拥抱变化”不是一个轻松的选择，而是一场艰难的博弈。 经验的价值不会消失，但它变现的方式会变。在AI时代，最有价值的往往是还没有被数据沉淀的人类经验。判断力、直觉、对业务的深刻理解，这些仍然是人的优势。 对于制造业工人来说，共生并非终点，而是一种动态的平衡。AI在进步，人在学习，边界在移动。能够在这个动态过程中找到自己位置的人，会活得更好一些。 回到文章开头那个问题：AI与老师傅，真的没有关联吗？ 有，而且比大多数人想象的要深。老师傅们的经验正在成为AI系统中最稀缺、最值钱的部分。他们没有被AI取代，而是让AI真正“懂行”的人。这个事实或许能给那些正在焦虑中挣扎的人一点安慰。 本文来自微信公众号 “脑极体”（ID：unity007），作者：珊瑚，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。