本文转自：解放日报

破解“人走技绝”，将老师傅数十年经验转化为AI大模型语料

一批“数字炉长”进入修炼中

李晔

本报记者 李晔

“徒弟”马上能独当一面，上海某化工厂年过七旬、负责工艺技术开发的周师傅，终于退休在望。

目前，他正配合AI工程师，把他在制造业数十年的经验“蒸馏”出来，转化为AI大模型可调用、可传承的语料，以此带出一批“硅基徒弟”——它们可以是算法、模型，也可以是智能体。

铸锻公司冶铸车间炉长，仅凭炉渣色泽的细微变化，即可研判钢水还原状态；观火焰色调，便能精准调控投料配比。这些经年累月磨出来的直觉、下意识，有时很难讲清，新人短期内又摸不着门道。老师傅一旦退休、离职，企业或将流失一整套宝贵的隐性工艺方法论。

“经验断层”的焦虑，倒逼上海拿出解法——让那些只可意会的经验开口“说话”。

聚焦“AI+化工”的智能原生企业壹珈智晟，就已“蒸馏”了不少老师傅的隐性经验。公司创始人曹嘉娱介绍，“蒸馏”是一种知识迁移技术。高质量“蒸馏”的诀窍，在于找懂行的人，与老师傅深度聊天，并且跟老师傅一起进入制造业真实场景亲身体验，在此过程中忠实记录下图像、音视频、口述文字等，再喂给AI消化吸收。

上海电气上重铸锻公司也摸索出了管用方法。作为公司中流砥柱的一线操作老师傅，近5年内将大批退休，培养“数字炉长”极为迫切。公司副总经理周思敏告诉记者，大量曾被忽略的过程数据，而今都以结构化数据的形式记录并报给AI。

尽管“数字炉长”尚在修炼中，其超强实力已初露端倪——无论是知识问答，还是生产异常时的追溯与分析，AI都能高效回应并提供建议，其中异常追溯的效率较过去提升至少60%。

振华重工同样深感时不我待——在狮子洋通道钢桥项目气保焊现场，振华重工采集了焊接中电压、电流、气体流量和熔池形貌等多模态数据，每秒视频精细到要采集30帧画面，用于训练大模型实时识别焊接缺陷并主动预警的能力，以改变事后返修的高成本痛点。

这一项目中，老师傅成了AI的“教练”——AI算法人员、工艺人员和检测人员共同跟班作业，由老师傅现场指出异常时刻并说明判断依据，标注人员同步记录熔池图像与电信号特征，经反复比对，形成“异常现象—经验判断—数据特征”的三联对应关系，逐步将隐性判断转化为可标注、可训练的数据样本。

“老师傅经验库是否有用，关键在于语义对齐。”国内首家专注于AI语料的战略企业上海库帕思科技有限公司语料运营总监邓思文说。“老师傅口中的‘颜色偏暗’‘硬度刚好’‘火候到了’，必须同步锚定当时的炉温、电流、投料比例等全维度数据，通过反复校准和确认，把模糊语言钉在可追溯的数字坐标上。”

据悉，振华重工的气保焊缺陷数据化及AI赋能已取得实质性进展——在钢桥项目板单元焊接中，AI系统对未焊透、咬边、气泡孔缺陷的识别准确率已达98%，检测响应从焊后24至48小时缩短到焊接过程中的数十毫秒内，实现靶向实时反馈。今年底，振华重工“焊中缺陷AI识别”有望正式投入一线。

工业企业加速“抢救”，政府及相关服务商们也早已行动起来。早在2025年8月，上海市经信委就联合市发改委、国资委印发《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》。在此基础上，今年7月，市经信委又印发《上海市进一步推动“AI+制造”发展的若干措施》，明确支持围绕“老师傅”经验数据治理形成方法论和开源工具链。

今年世界人工智能大会上，首批13家企业率先行动，共建“工业老师傅”经验数据集，包括上海电气、振华重工、六联智能等8家制造企业，以及库帕思、中国联通上海市分公司、金珵科技等5家服务商。

当毕生手艺变成数据或固化为算法，化工领域的“周师傅们”才得以真正功成身退。而属于制造业的匠心传承，也将彻底摆脱“人走技绝”的宿命，为上海制造的韧性添加新注解。