财π新闻 上海电气上重铸锻公司的精炼炉旁，火光常年映红车间的墙面，华山守着炉台二十余年，练就了看渣识钢的绝活，仅凭炉渣色泽的细微变化，就能精准判断钢水的还原状态。不远处的振华重工焊接车间里，老师傅们能从电弧燃烧的细微声响中捕捉异常，提前预判焊缝即将出现的气孔，这种听声辨焊的本事，是在无数次实操中打磨出的独门技艺。这些藏在生产一线的压箱底绝活，是中国制造业沉淀数十年的宝贵隐性财富，如今正随着一代产业工人逐渐老去，面临传承断层的风险。一场与时间赛跑的经验抢救行动正在国内制造领域悄然展开，人工智能成为承接这些宝贵经验的新载体，推动深藏在老师傅身上的感官经验完成数字化存储与落地应用。

将老师傅的隐性经验转化为机器可识别的数字资产，第一道难关便是打破隐性知识的转化壁垒。炼钢老师傅的判断大多依托长期积累的感官直觉，零散的经验点很难直接转化为机器指令，大量的梳理拆解工作必不可少。相关技术团队摸索出最小场景单元法，不追求大而全的知识库搭建，而是将单一场景下的经验拆解为情境、线索、判断、动作、边界、结果六要素，让机器掌握背后的判断逻辑而非表面特征。振华重工则探索出内部工艺人员与算法工程师深度协同的路径，明确懂制造的人主导AI研发，才能让技术真正贴合产线实际需求，避免模型落地后出现水土不服的问题。

技术攻坚之外，人的观念转变是推进经验数字化的核心变量。项目启动初期，不少老师傅存在戒备心理，担心交出自身经验后会影响岗位权益。针对这一顾虑，相关企业逐一沟通说明，明确经验数字化不会损害老师傅的现有利益，还承诺以冠名等方式将他们的手艺永久留存传承，彻底打消了大家的顾虑。振华重工采用跟岗观察、联合标注、对比反馈的落地方式，由老师傅现场指出操作异常并说明判断依据，标注人员同步记录对应的数据特征，逐步建立起经验与数据的精准映射关系。

经验数字化落地后，一线生产的效能提升效果逐步显现。振华重工钢桥项目的板单元焊接场景中，AI系统对未焊透、咬边、气孔等缺陷的识别准确率达到98%，检测响应从传统焊后24至48小时的事后检测，缩短至焊接过程中的毫秒级实时反馈，实现了从被动返修到事中主动预警的转变。AI系统还捕捉到若干此前未被老师傅留意的微弱异常信号，经分析确认属于新型缺陷的前兆特征，反向补充完善了老师傅的经验体系。不少参与项目的老师傅对AI模型的运行原理产生浓厚兴趣，主动提出想要学习相关数字技能。上汽通用动力科技通过力学传感器捕捉操作手感、振动传感器识别设备异响，依托机器学习搭建故障诊断分析模型，目前AI已经介入新能源电池包高压电测试等高危环节，后续还将引入人形机器人搭载成熟模型，彻底消除带电操作的安全风险。发动机箱体维修的老师傅也表示，经过大模型提炼推广后，过往积累的经验能在更多项目中复用，遇到疑难问题时可以和AI助手协同讨论，问题解决的效率大幅提升。上海核工院则跳出单一专家经验采集的思路，将数十年间无数设计、施工、运行人员共同积累的工程智慧进行结构化沉淀，把分散在各类项目文档中的经验重新串联起来，资深专家借助AI可以快速检索到几十年间的同类工程案例，大幅降低了经验调取的成本。

2025年8月，上海市印发加快推动AI加制造发展实施方案，今年7月发布相关领域最新成果，正式启动工业老师傅经验数据集共建工作，上海电气、宝钢股份、外高桥造船等8家制造企业，联合多家技术服务商共同参与。同期发布的进一步推动AI加制造发展若干措施，推出五方面13条支持举措，明确支持围绕老师傅经验数据治理梳理方法论、研发开源工具链等方向开展探索。不少一线产业从业者期待后续政策能进一步支持企业夯实数据底座，建设高质量工业数据集，降低算力和模型研发成本，让更多传统制造企业能便捷用上AI技术。当老师傅的毕生经验转化为代码、参数和规则，这些沉淀了数十年的工业智慧，将成为下一代具身智能和物理AI发展的宝贵养料，为中国从制造大国迈向智造强国注入源源不断的内生动力。