引言

    在第四次工业革命的宏大叙事中，中国制造业正站在一个极具张力的历史交汇点上。一侧是深耕数十载、凭借“手感”与“直觉”支撑起供应链底座的“老师傅”群体；另一侧则是以生成式人工智能（GenAI）和大语言模型（LLM）为代表的指数级技术跃迁。对于大量家族式工厂和传统制造企业而言，这种碰撞并非简单的技术迭代，而是一场关乎生存主权的底层逻辑重构。思捷智云在战略咨询实践中敏锐地察觉到，当代制造企业的核心焦虑已从单纯的“产能扩张”转向了“核心技艺的代际传承”与“技术资产的稳健风控”。在人口结构性缩减与全球竞争范式转移的双重压力下，AI技术不再仅仅是降本增效的工具，而是将不可复制的“老经验”转化为永续流转的“新资产”的炼金术，是实现企业核心竞争力“数字化永生”的唯一路径。

一、制造业传承危机的量化透视与结构性矛盾

人口老龄化背景下的劳动力供给失衡

    中国制造业的底层逻辑正在被严峻的人口统计学数据所动摇。根据《中国统计年鉴（2025）》的最新披露，我国人口结构在“十四五”期间呈现出加速老龄化的特征，2024年我国65岁及以上人口占比已达15.66%，这一数值与0至14岁人口占比（15.81%）已极为接近，标志着社会人口结构进入了深度的均衡变动期 。这种宏观结构的变化直接传导至工业生产的一线。统计数据显示，我国70%以上的制造业企业正面临不同程度的“招工难”和“用工荒”，特别是在传统技艺要求较高的高技能人才领域，缺口尤为显著 。

    从就业结构的微观变化来看，劳动力正在加速逃离传统制造业。从2013年至2023年的十年间，城镇制造业非私营单位就业人数从约5258万人下降至3578万人，累计减幅达32% 。与此同时，农民工的就业重心正从体能型的第二产业向服务型的第三产业偏移，第三产业占比已从2013年的42.6%上升至2023年的53.8%，而第二产业占比则下降至45.5% 。这种“去工业化”的就业倾向，使得那些极度依赖老师傅经验积累的传统工厂陷入了后继无人的窘境。

核心技艺的“默会知识”困局

    传统制造企业的竞争力往往维系于少数核心技术人员所掌握的“默会知识”。这些知识表现为对材料特性的微妙感知、对机器振动的听觉判断，以及在处理非标工艺时的直觉决策。根据《制造业人才发展规划指南》的预测，到2025年，中国制造业在十大重点领域的人才需求缺口将接近3000万人，人才缺口比例高达48% 。

    当这种承载核心技艺的劳动力流失或更迭过快时，便产生了“人力资本耗散”现象 。对于家族式企业而言，老技术员的离职或退休不仅意味着生产线上的一个岗位空缺，更意味着经过数十年磨炼的、难以书面化的精妙工艺处理方式可能彻底消失。这种风险使得企业的核心竞争力因人员流动而面临随时中断的威胁，形成了长期困扰管理层的“技术泄露”与“传承焦虑”。

二、AI重塑行业底层逻辑：从经验驱动向模型驱动的颠覆

生产要素的范式革命

    思捷智云的战略咨询逻辑强调，AI对制造业的改变是颠覆性的，它正在完成从“劳动力+资本”向“数据+算法+知识”的生产要素重组。生成式AI作为一种新型生产要素，正通过非结构化数据的转化提升数据要素的价值密度，通过“人机协同”实现劳动要素的质变 。在这一过程中，传统工厂的运营逻辑从“依赖人的经验”转变为“依赖算法的演进”。

    这种转变的核心在于“知识的资产化”。以往，企业的知识资产分散在老师傅的大脑中、散乱的笔记里或是难以追溯的口头传授中。通过GenAI技术，企业可以实现自动化生产与智能化管理的深度耦合，让机器在与人工团队的协同作业中不断学习和优化，从而提高运营效率和决策精准度 。这种“平台+场景”的双轮驱动策略，能够将宝贵的工程知识编码到可扩展的数字系统中，从而降低了人员流动带来的经营性风险 。

从非标工艺到数字化指令的转化路径

    AI如何具体化解家族式工厂的“老师傅依赖症”？其技术路径主要体现为对非标工艺的解码与重构。

    首先，利用计算机视觉与多模态大模型，系统可以解析复杂的工业图纸，精准识别折弯、钻孔、铣削等工艺特征 。其次，通过对老工人操作过程的实时采集与深度学习，AI可以将那些难以量化的“手感”转化为标准化的算法模型。例如，德勤的一项案例显示，通过落地端到端智能工艺规划系统，工艺设计处理时间可缩短至原来的一半，并能消除人为错误，显著提升生产质量与排程的可控性 。

这种转化过程具有深远的战略意义：

1. 数字化留存：利用数字技术采集老工人的操作数据，通过VR/AR或工业机器人模拟等手段，将“耗散”的默会知识转化为可传承的数字化资产 。

2. 知识图谱化：大模型助力知识图谱构建，提高知识的抽取和注入效率，而知识图谱则反过来辅助大模型进行知识校准，增强模型的可解释性 。

3. 人才价值释放：使高技能人员从繁琐、重复的底层任务中解放出来，将精力投向更高维度的工艺创新与业务价值创造 。

三、政策导航与战略红利：智改数转的制度保障

国家层面的顶层设计与“十四五”规划

    中国政府对于制造业的数字化转型给出了明确的时间表与路线图。工业和信息化部等八部门联合印发的《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年，70%的规模以上制造业企业要基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂 。这一规划不仅设定了宏观目标，还通过建立《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116-2020）等国家标准，帮助企业识别现状并明确提升路径 。

地方政府的“智改数转”扶持体系

    在中央政策的指引下，各工业大省结合自身产业特点，出台了极具针对性的扶持措施。

    广东省于2025年9月印发了《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》，明确提出要聚焦电子信息、智能家电、机器人等优势产业，培育垂直领域大模型和场景专用小模型，并对工业模型项目择优予以资助 。广东的做法强调“算力券”支持、工业数据集建设以及“粤智贷”金融矩阵，全方位降低企业的人工智能应用成本 。

    福建省则通过《福建省促进人工智能产业发展十条措施》，从算力基础、技术攻关等方面推动AI与实体经济融合。截至2025年，福建省设定目标：全省关键业务环节全面数字化的规上制造业企业比例需达到66%以上 。

    江苏省与浙江省在“智改数转”方面同样表现突出。江苏通过“设备之家”一站式平台，推动装备企业从“供应商”向“智能制造工程服务商”转型 。浙江省湖州市则以立法形式明确推进数字化、绿色化协同转型，并构建“1+3+3+N”服务生态，为规上工业企业提供适配性强的解决方案 。

四、案例实证：数字化永生的先锋实践与成效数据

XX集团：从传统工厂到“绿色黑灯工厂”的跨越

    福建XX集团的案例生动展示了传统家族式企业如何通过AI与数字化手段实现核心竞争力的重构。XX集团不仅建立了全球首个5G智能马桶工厂，更启动了“机器人+”战略，重点布局机器人洗澡机、智能健康马桶等新一代人工智能产品 。

“智改数转”成效数据分析：

• 品牌价值：超1300亿元，稳居内资品牌第一 。

• 生产效率：整体提升67%，品质合格率达到99% 。

• 物流效率：运输效率提升45% 。

• 社会责任：每年减排超1.8万吨，节约用电超1亿千瓦时 。

    通过这种全方位的数字化重塑，九牧将原本依赖人工组装、人工质检的传统制造流程，转化为由机器人、视觉技术和AI算法驱动的自动化闭环，确保了即使在核心技术员流动的情况下，生产工艺的精准度与品牌价值的护城河依然稳如泰山。

全球灯塔工厂的共性经验

    世界经济论坛发布的《全球灯塔网络》白皮书（2025年1月）提供了更多跨行业的定量证据。在2024年新晋的灯塔工厂中，77%采用了分析式AI，9%采用了生成式AI 。

    这些灯塔工厂不再依赖传统的“边干边学”，而是通过数字化手段加速人才转型。其核心策略包括投资打造基础的人员能力，并与一线员工紧密合作进行“本地化落地应用”，从而在三年内实现了2至3倍的投资回报（ROI） 。这种模式证明了AI在缩短人才培养周期、促进知识共享方面的显著价值。

五、思捷智云战略咨询：风控与稳健传承的深度洞察

数字化转型中的风险管理框架

    在论述AI如何改变底层逻辑的同时，思捷智云强调“稳健”与“风控”是转型成功的双翼。AI技术的广泛应用必然带来新的风险维度，包括网络安全、数据合规以及伦理风险。

1. AI风险管理策略：组织需要确保AI工具的可靠性、透明度和伦理性，通过AI驱动的系统监控网络流量是否存在潜在威胁，识别新型恶意软件 。

2. 隐私保护体系：对于中小微企业而言，构建AI驱动的隐私保护体系至关重要。通过AI算法分析网络流量和系统日志，识别异常模式，并将个人身份信息与非敏感数据自动分类，确保敏感数据未被未授权员工访问 。

3. 合规性自动化：利用AI系统持续监控全球隐私法规的变动（如GDPR等），自动生成合规报告，减少人工错误并提高响应效率 。

从“人力资源”到“战略资产”的思维跃迁

    思捷智云认为，数字化转型已经从“业务求新”进化到了“全面重塑” 。在这一过程中，人才的要求变得更加综合：员工不仅需要具备专业能力，还需要具备与AI技术的协同能力。

    实现全面重塑的企业表现出四大差异化特征：

• 使命驱动：将数字化视为应对不确定性、铸造韧性的核心议题 。

• 人本体验：关注一线员工的技能转型，通过数字化手段赋能而非简单的替代 。

• 韧性运营：利用AI模型管理复杂的辐射节点，预测需求干扰因素，优化规划和物流 。

• 数字底座：借助云、数据和人工智能等技术，不断加速增长、优化运营 。

    这种思维跃迁使得企业的“老经验”不再随人的离开而蒸发，而是通过数字底座沉淀为可以不断复利增值的“新资产”。这种“数字化永生”的技艺传承，正是化解家族式企业竞争焦虑的关键所在。

六、结论与未来展望：构建制造业的“数字长城”

    当“老师傅”遇到大模型，这不仅仅是传统制造技艺与前沿技术的邂逅，更是制造业在老龄化时代的一场“自我救赎”。通过将非标工艺转化为可复制的数字化指令，AI为传统企业提供了一种超越生理周期的传承机制。

    思捷智云的战略咨询价值在于，协助企业在技术颠覆的洪流中，建立一套“传承、稳健、风控”的数字化治理体系。这种体系能够确保：

1. 核心技艺不因人员流动而中断，实现技艺的“数字化永生” 。

2. 人才培养周期从原来的数年压缩至数月，有效填补3000万人的巨大人才缺口 。

3. 企业从经验驱动转型为模型驱动，在面临外部冲击时表现出远超同业的韧性 。

    未来，随着“人工智能+制造业”转型路线图的进一步落实，中国制造业将加速向高端化、智能化、绿色化迈进 。在这个过程中，那些能够率先将老师傅的“老经验”转化为“新资产”的企业，必将在全球价值链的中高端位置上，筑起属于自己的“数字长城”。思捷智云将持续陪伴企业，通过精准的战略诊断与方案落地，让工业文明的精髓在代码与算法中获得永恒的生命力。

引用的著作

1. 人口变化带来的新课题，怎么破？,  https://www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202512/t20251224_1402601.html
2. 数智化平台推动高质量充分就业报告（2024）,  https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202503071644144694_1.pdf
3. 高质量发展驱动制造业企业人才支撑体系优化的路径及对策,  http://gjs.cssn.cn/kydt/kydt_kycg/202401/t20240130_5731363.shtml
4. 新质生成式AI赋能产业变革的实践与路径,  https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/cn/pdf/zh/2025/07/the-practice-and-path-of-generative-ai-empowering-industrial-transformation.pdf.coredownload.pdf
5. 未来企业的智能之路：企业GenAI作业模式变革 – 普华永道中国,  https://www.pwccn.com/zh/issues/generative-ai/transformation-of-genai-operation-mode-in-enterprises-mar2024.html
6. 领先的制造集团构建自主可控的AI智能体平台，驱动企业智能化升级与核心业务自动化转型,  https://www.deloitte.com/cn/zh/what-we-do/case-studies-collection/leading-manufacturing-group-built-ai-agent-platform.html
7. 大模型与知识图谱Large Language Models and Knowledge Graphs – ACL Anthology,  https://aclanthology.org/2023.ccl-2.6.pdf
8. 关于印发“十四五”智能制造发展规划的通知,  https://www.jingyuan.gov.cn
9. 重要通知：智能制造能力成熟度模型培训_凤凰网区域_凤凰网, https://i.ifeng.com/c/8Y4enxAY8Ob
10. 新质生产力引领智造升级，政策赋能构建新生态,  https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202503171644443264_1.pdf
11. 《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》政策解读,  https://www.szgm.gov.cn/xxgk/qbmbscxxgkml/xfj/xxgk_172005/zcfg_172011/zcjd/content/post_12486120.html
12. 一家卫浴龙头的“数智”跃升_ 全省资讯_福建省人民政府门户网站， https://www.fujian.gov.cn/zwgk/ztzl/sxzygwzxsgzx/flsxkmh/202404/t20240416_6430809.htm
13. 2025年度制造业数字化转型典型案例集,  http://www.caict.ac.cn/xwdt/ynxw/202509/P020250926514825863116.pdf
14. 全球灯塔网络： 转变思维模式，加速数字化转型 – World Economic …,  https://reports.weforum.org/docs/WEF_Global_Lighthouse_Network_2025_CN.pdf
15. 什么是风险管理？ – IBM, 访问时间为 二月 13, 2026， https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/risk-management
16. AI驱动的企业用户隐私保护体系构建实践 – AIFT,  https://hkaift.com/cn/
17. 企业全面重塑 – 埃森哲,  https://www.accenture.cn/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-3/Looking-Ahead-to-2023-Part-2-Comprehensive-Reshaping-of-Enterprises-Full-Version.pdf
18. 数字化转型： 可持续的进化历程 – 埃森哲， https://www.accenture.cn/content/dam/accenture/final/markets/growth-markets/document/Accenture-China-Digital-Transformation-Index-Report.pdf
19. 数字化转型：可持续的进化历程五大制胜因素推进中国企业AI成熟之旅美好生活，灵活掌控智能可视，构建供应链韧性 – Accenture,  https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-3/Looking-Forward-to-2023-Volume-1-Full-Version.pdf
20. 【高质量完成“十四五”规划系列主题新闻发布会】介绍“十四五”时期大力推进新型工业化，巩固壮大实体经济根基有关情况_新华网直播, http://www.news.cn/zt/gxbsswfbh/gxb/index.html