山东“数字工友”上岗！大模型变身车间“熟手”

提起大模型，不少人的印象还局限在对话框：聊天写诗、草拟文稿、生成图片。但走进山东的工厂车间，会看见另一番景象：纯碱生产线上，大模型能够实时分析上千个工艺参数，给出最优的调控方案；环境复杂的井下工区，本要人工盯守的巡检线，换成了能分析、会思考的“电子眼”；装备制造车间里，大模型根据板材、电流、环境实时给出焊接建议……

眼下，一批不穿工装、无需轮班的“数字工友”正在山东各条产线崛起。它们不追求花哨的演示效果，专攻各类产业现实难题，把一代代一线工人的实操经验萃取成模型能力，将人工智能转化为看得见的新质生产力。

数字工友上岗，车间变了

当大模型遇上工业生产，评价标准朴素而残酷：能不能降本？能不能提效？能不能守住安全底线？

炼钢是门经验活儿。过去，出钢时机、终点温度的把控要靠“看火辨钢”，一双“火眼金睛”在炉前盯上几十年才能炼成。如今，山鼎云科信息技术股份有限公司研发的尚智冶金大模型，将沉淀的冶炼经验转化为一键炼钢智能体，转炉终点温度命中率从90%左右稳定抬升至95%以上，吨钢综合生产成本降低3-6元。老师傅感慨：“以前靠眼睛熬，现在靠模型算。”

在青岛港，全国首个港口行业垂直大模型“星港大模型”已学会自己“解题”。资深调度员的排泊经验、设备设施数据、信息系统实时数据等被一一纳入干散货码头专属本体知识库。曾经要花数小时反复推演的泊位方案，现在借助排泊计划智能体几分钟就能完成，推优方案采纳率超九成。

一个炉前，一个岸边，行业不同，指向却一致：工业AI的价值不在演示屏上，而在生产报表里。工业现场环境复杂、工况千变万化，能在实验室跑通不算本事，能在产线7×24小时稳定运转、算得清经济账，才算真落地。

当前，依托大模型封装而成的工业智能体，化身“数字工友”在山东批量上岗。它们深入产线、接管工序，能干活、能扛事。目前，全省通过第三方机构测评的大模型产品已达317个，遴选公布的100个重点推广的垂直领域大模型，覆盖产业、民生、政务、科研等13个重点领域，深度赋能千行百业。

数字工友的“入职潮”，根植于山东完备的制造业土壤。山东是工业门类最为齐全的省份之一，从装备制造、化工冶金到轻工纺织，不同工序源源不断输出行业数据，垂域大模型得以在实操中打磨迭代，不断修正偏差、适配本土生产的工艺标准，让AI真正做到“有活干、干中学”。

拒绝“万能通才”，要做产业“熟手”

通用大模型热潮之下，不少人形成一种认知错觉：只要参数够大、通用能力够全，就能把工业难题一网打尽。有人期待一套通用大模型“包打百业”，可真到车间里一跑，才发现不好用，甚至不能用。

问题的根源，藏在工业的底层逻辑之中。工业链条容错率极低，以稳定、可控、安全为第一准则。通用大模型知识广博，却往往难以吃透各细分行业门道，一旦核心数据发生外泄，还将引发安全风险。为此，工业现场要的不是什么都懂一点的“博学家”，而是干一行、精一行的业内“熟手”。

沿着这一思路，山东一批科技企业探索出差异化落地路径。创新奇智科技集团股份有限公司盯上一张张“沉睡”的工程图纸，用CAD解析大模型将其转化为可检索、编辑和复用的数字资产。工程师原本要用上几天才能弄明白的复杂图纸，现在几分钟就能理得清清楚楚。

在矿业、化工、电力等领域，山东极视角科技股份有限公司不再依靠单一大模型解决所有识别任务，转向大小模型联动路线：小模型专门扛下产线上高频、简单、对实时性要求极高的识别任务，大模型则专注处理复杂推理、异常复判这类高难度问题，两者密切配合，克服算力贵、响应慢等痛点，找到产业AI最经济的架构方式。

企业探索之外，模型想要真正读懂产业，离不开长期训练校准，而这需要整片产业生态的托举。山东整合财政近2亿元资金，创新实施“模型券”“语料券”“场景券”等奖补政策，两年支持35个优秀语料库项目，实现31个制造业门类全覆盖。这背后是整个制造业底盘向AI敞开的一座巨大“练兵场”：海量数据持续“投喂”，真实任务反复校验模型效果，形成“场景供给—模型迭代—产业增效—更多场景”的正向循环。

数字工友来了，工人去哪了？

当数字工友大批走上产线，一个社会最关心的问题也随之浮现：会不会抢了工人的饭碗？

在山东制造业现场观察不难发现，“数字工友”确实替代了一部分岗位。高温炉前的长时间值守、高危环境里的反复巡检、海量数据的重复演算……这些最苦、最险、最累的活，过去靠人硬扛，现在“数字工友”顶上。工人得以从高强度重复性劳动中抽身：机器负责扛活，人负责拍板；机器负责盯守，人负责创造。

新的岗位也在生长出来。模型运维、数据标注、人机协同调度等新工种不断涌现，产业工人的工作内涵正在重塑。从前一名焊工，手稳眼准就能够胜任岗位；如今还要读懂屏幕参数曲线，熟练调试智能设备运行模式。

智能化升级的另一面，“技术断层”的现实难题不容忽视。产线智能化程度越高，对劳动者综合能力要求就越高。对于不少年龄偏大、学历有限的产业工人而言，转岗转型不是一句口号，而是实实在在的生存考验。数字化浪潮之下，传统工人正走向分化：一部分人顺势成长为复合型高技能人才，也有一部分人面临跟不上时代的掉队风险。

劳动者的适配问题，正是工业大模型落地过程中绕不开的一道坎。除此之外，工业机理拆解难度大、高质量工业语料供给不足等问题，仍是亟待突破的技术瓶颈。再加上智能化改造成本高、回报周期不明朗，大量中小企业“不敢转、不能转、不愿转”，工业AI释放的普惠红利还远远不足。

要让AI从大企业的“奢侈品”变成万千中小企业的“日用品”，还有很长的路要走。这既是一场技术攻坚硬仗，也需要体制机制持续革新，产业与AI深度融合的广阔前景，将在破解一个个现实难题中逐步打开。

技术的生命力，在于始终扎根实体经济沃土。山东遍地开花的“数字工友”，是人工智能和制造业双向磨合、彼此成就的鲜活实践。当算法沉入车间，当数据长出筋骨，这场发生在产线上的变革，才刚刚开始。

（大众新闻记者 张文婷）