本报记者 彭冰 柳姗姗
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在中国一汽，企业搭台，职工唱戏，有了AI这一新工具、新伙伴，那些过去想都不敢想的创效点子，便有了落地生根的可能。越来越多的技术工人借助AI成为更好的自己，从一线长出来的创意以惊人的方式回报企业。更多年轻人看到：AI时代，产业工人的路，可以越走越宽。
“AI刚火起来的时候，我第一反应是‘这东西跟我有啥关系’，大模型那是互联网公司的事情。现在能够娴熟地驾驭AI辅助工作了，才知道真香！”近日，在向记者介绍起自己开发的智能体时，一汽-大众长春整车制造部涂装二车间的首席技能大师于力，眼底满是笑意。
在中国一汽，短短两三年间，这样的转变发生在各个车间和角落。很多曾经“因不懂而迷茫、因不会而排斥、因担心而焦虑”的一线产业工人，放下“偏见”，把AI变成新工具、新伙伴，让曾经不敢想的效率、不敢做的创新，变成更多创效点子落地生根的惊喜。
让AI先“嵌入”日常，再“住进”心里
“干了20年设备维修，过去仅凭异响、手感、磨损痕迹，就能精准锁定故障症结。如今，智能化设备颠覆了传统维修逻辑，所有故障都藏在代码与数据之中……”在一汽旗新动力（长春）科技有限公司维修车间，吴艳学蹲在智能产线前，盯着屏幕上一串跳动的红色报错代码，大脑里很快浮现出解决方案。
公司智能化、数字化改造之初，面对智能产线追溯系统、全自动机械臂等智能设备，毫无编程基础、长年靠实操经验立身的吴艳学，从心底抵触全新的数字化运维模式。一次，设备深夜报错，面对无法解读的程序代码，吴艳学只能从机械结构端逐一排查，勉强解决故障后，他不由感慨：“智能化是大势所趋，靠蛮干、靠经验，迟早要被淘汰。”
“我们要做的，就是把AI技术释放到生产一线，帮助员工掌握并运用AI。”在中国一汽体系数字化部数据科学工程师徐智看来，要让产业工人拥抱AI，首先得让他们觉得“这东西跟我有关，而且上手也并非那么难”。
于是，徐智带领团队将智能体以机器人的形式“嵌入”员工日常——员工只需在钉钉、企微等办公通信工具中搜索“智能体伙伴”，就能像跟其聊天一样使用AI。目前，徐智团队已部署三四十个针对不同领域的智能体，5个月内，员工们就与智能体完成对话76万次。
中国一汽有6.6万名产业工人，数量庞大，工种复杂，很多工人以前从没接触过人工智能，为帮助技能人才向数字化转型，中国一汽还启动实施了“紫领计划”，并搭建了AI数字化学习平台。
“该计划的第一步就是让大家了解、接受、别排斥。今年开发的25门课程中，12门是基础课程，从‘什么叫人工智能’等讲起，再慢慢结合应用。”中国一汽人力资源部人才成长中心总监秦明晨介绍，相关激励措施同样实打实，技术工人拿到“紫领”认证后，职级晋升可破格加速，搭载国家八级工认证体系，每升一级收入都有增长，让学与不学、转与不转，在待遇上真正拉开差距。
让经验先“拆成”数据，再“喂进”算法
参加过多项AI培训后，吴艳学开始尝试AI工具。
“第一次用AI分析伺服电机停机故障，我只输入‘电机不转了怎么办’，结果AI推送的全是通用方案，和车间设备型号、故障场景完全不符。”那次“翻车”让吴艳学明白：AI分析的精准度，大部分取决于人工输入信息的精细度。
此后两周，他反复摸索，总结出“四维提问法”，将故障拆解为故障时间、设备位置、报错代码、操作背景四大要素，完整精准录入。“用AI排查故障，就像老中医问诊，望闻问切越细致，开出的方子越精准”。他说。
入职13年，一汽解放商用车开发院试制部的数控机床技能师曹磊也开始改变传统工作方式：“把刀具补偿、尺寸记录、异常研判等需求一条条讲给AI听，让AI搭框架、写代码，再把自己经年累月的加工经验一点点喂进软件，曾经那些只可意会的‘手感’，被拆解成一条条数据，变得能计算、可传承。”
将“经验”翻译成算法，让AI帮写软件的同时，曹磊还带着工作室成员，把长期积累的加工参数、异常处置案例等梳理成知识库，在此基础上反复训练、迭代数控加工AI智能体，让机器学会“补刀”、学会“预判”。
“过去品质检查靠笔填、电量靠人抄、手套领用靠登记本，一天下来，光填表和核对就要耗掉一两个小时。”一汽丰田发动机（天津）有限公司装配车间小装组班长杨杰对“纸来纸去”的日子记忆犹新。
借助公司搭建的培训平台，杨杰不仅拿到了低代码开发师中级认证，还带出一个攻坚小组，在他们努力攻坚下，如今班组所在的生产现场，电量监控系统自动采集、报送用电数据；品质检查系统被搬到了线上，配合语音录入，实现趋势判断和异常报警……智能系统的搭建，把小装组从“经验判断、事后汇总”推向“数据管控、实时预警”，也让更多年轻人看到：AI时代，产业工人的路，可以越走越宽。
让工人先“驾驭”工具，再实现“飞跃”
“AI会不会把我这几十年的手艺给替代了？”面对智能化浪潮，不少产业工人都有过此类担忧。
但于力不这么看，虽然目前他参与的项目，AI技术使用占比已提升到50%以上。他对记者说：“工人无法被AI替代的地方就在于，工具再强大，也需要有人做思维逻辑的构建，你要解决什么难题，每个参数都要列出来，没有现场经验，纸上谈兵不好用。”
于力认为，一线工人只有善用AI，才能让自己生出双翅，实现飞跃：“过去技术工人跨界学编程，从入门到精通少说也得几年苦功。如今有了AI工具，只需掌握基本原理，就能借助它动手做软件。门槛一降，那些过去想都不敢想的创效点子，便有了落地生根的可能。”
在奥迪一汽新能源汽车有限公司焊装车间，电气技师侯晓明和维修工程师王德亮，带着一支平均从业年限超过15年的团队，一起完成了这样的飞跃——每台白车身上密布着近300颗螺柱，长期以来，强度检验主要靠人工敲击、拉伸，漏检风险始终存在，为打掉这个质检“痛点”，他们自主攻克MQTT通信协议，从零搭建服务器，引入大数据学习模型，通过分析电流、电压、提升高度等，实现了精准量化每一个螺柱的焊接质量。
“以前我们靠手艺、靠汗水，现在我们靠数据、靠算法。”侯晓明的话语中，透着新时代产业工人的自信。
中国一汽红旗制造中心繁荣厂区总装车间维修班长孙伟达，也用自己的蝶变和飞跃，给企业带来了惊喜——车间上线AI视觉检测系统后，因自然光与车间照明变化导致色温漂移、光影渐变，设备频繁误报，打断正常生产节奏。孙伟达白天逐时段记录识别数据、调试参数，夜晚拆解图像分割与智能判定逻辑，最终探索出“软件参数调教+多工况数据建模”的低成本解决方案，让视觉检测系统实现了全天候稳定运行，单车作业时间缩短8秒，全年节约返修费用超800万元。
“企业搭台，职工唱戏，当越来越多的技术工人借助AI成为更好的自己，从一线长出来的创意就会以惊人的方式回报企业。”秦明晨深有感触地说。
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