破解“人走技絕”，將老師傅數十年經驗轉化為AI大模型語料

一批“數字爐長”進入修煉中

“徒弟”馬上能獨當一面，上海某化工廠年過七旬、負責工藝技術開發的周師傅，終於退休在望。

目前，他正配合AI工程師，把他在制造業數十年的經驗“蒸餾”出來，轉化為AI大模型可調用、可傳承的語料，以此帶出一批“硅基徒弟”——它們可以是算法、模型，也可以是智能體。

鑄鍛公司冶鑄車間爐長，僅憑爐渣色澤的細微變化，即可研判鋼水還原狀態﹔觀火焰色調，便能精准調控投料配比。這些經年累月磨出來的直覺、下意識，有時很難講清，新人短期內又摸不著門道。老師傅一旦退休、離職，企業或將流失一整套寶貴的隱性工藝方法論。

“經驗斷層”的焦慮，倒逼上海拿出解法——讓那些隻可意會的經驗開口“說話”。

聚焦“AI+化工”的智能原生企業壹珈智晟，就已“蒸餾”了不少老師傅的隱性經驗。公司創始人曹嘉娛介紹，“蒸餾”是一種知識遷移技術。高質量“蒸餾”的訣竅，在於找懂行的人，與老師傅深度聊天，並且跟老師傅一起進入制造業真實場景親身體驗，在此過程中忠實記錄下圖像、音視頻、口述文字等，再喂給AI消化吸收。

上海電氣上重鑄鍛公司也摸索出了管用方法。作為公司中流砥柱的一線操作老師傅，近5年內將大批退休，培養“數字爐長”極為迫切。公司副總經理周思敏告訴記者，大量曾被忽略的過程數據，而今都以結構化數據的形式記錄並報給AI。

盡管“數字爐長”尚在修煉中，其超強實力已初露端倪——無論是知識問答，還是生產異常時的追溯與分析，AI都能高效回應並提供建議，其中異常追溯的效率較過去提升至少60%。

振華重工同樣深感時不我待——在獅子洋通道鋼橋項目氣保焊現場，振華重工採集了焊接中電壓、電流、氣體流量和熔池形貌等多模態數據，每秒視頻精細到要採集30幀畫面，用於訓練大模型實時識別焊接缺陷並主動預警的能力，以改變事后返修的高成本痛點。

這一項目中，老師傅成了AI的“教練”——AI算法人員、工藝人員和檢測人員共同跟班作業，由老師傅現場指出異常時刻並說明判斷依據，標注人員同步記錄熔池圖像與電信號特征，經反復比對，形成“異常現象—經驗判斷—數據特征”的三聯對應關系，逐步將隱性判斷轉化為可標注、可訓練的數據樣本。

“老師傅經驗庫是否有用，關鍵在於語義對齊。”國內首家專注於AI語料的戰略企業上海庫帕思科技有限公司語料運營總監鄧思文說。“老師傅口中的‘顏色偏暗’‘硬度剛好’‘火候到了’，必須同步錨定當時的爐溫、電流、投料比例等全維度數據，通過反復校准和確認，把模糊語言釘在可追溯的數字坐標上。”

據悉，振華重工的氣保焊缺陷數據化及AI賦能已取得實質性進展——在鋼橋項目板單元焊接中，AI系統對未焊透、咬邊、氣泡孔缺陷的識別准確率已達98%，檢測響應從焊后24至48小時縮短到焊接過程中的數十毫秒內，實現靶向實時反饋。今年底，振華重工“焊中缺陷AI識別”有望正式投入一線。

工業企業加速“搶救”，政府及相關服務商們也早已行動起來。早在2025年8月，上海市經信委就聯合市發改委、國資委印發《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》。在此基礎上，今年7月，市經信委又印發《上海市進一步推動“AI+制造”發展的若干措施》，明確支持圍繞“老師傅”經驗數據治理形成方法論和開源工具鏈。

今年世界人工智能大會上，首批13家企業率先行動，共建“工業老師傅”經驗數據集，包括上海電氣、振華重工、六聯智能等8家制造企業，以及庫帕思、中國聯通上海市分公司、金珵科技等5家服務商。

當畢生手藝變成數據或固化為算法，化工領域的“周師傅們”才得以真正功成身退。而屬於制造業的匠心傳承，也將徹底擺脫“人走技絕”的宿命，為上海制造的韌性添加新注解。

（來源：解放日報 記者 李曄）