随着人工超级智能（ASI）时代的曙光初现，一场深刻而紧迫的转型浪潮正席卷全球的传统制造业。在钢铁、纺织、机械制造等领域的工厂车间里，不再是机器轰鸣与人声鼎沸的单一图景，取而代之的是AGV小车（自动导引运输车）的无声穿行、传感器数据的实时闪烁，以及老师傅们与智能系统日渐深入的协作。这既是传统行业面对技术革命的“最后挣扎”，也是一场关乎生存与重生的积极探索。
“挣扎”中的生存智慧：经验与数据的融合在某地一家有着六十余年历史的机床制造厂，小编看到了这种“挣扎”的缩影。厂区内，崭新的数字看板实时监控着生产全流程，而一旁，资深技工张师傅仍在用经验判断着一道关键工序的细微差异。
“算法能告诉我参数最优解，但设备运行时的那种‘感觉’，比如声音、振动，还需要人来判断。”张师傅表示，他正在配合工程师将自己的操作经验转化为数据，用于训练工厂的AI预测性维护系统。“这不是谁取代谁，而是让我的经验‘活’在系统里，以后即使我退休了，这门手艺的精髓也能传下去。”
这种“人机协同”的模式正在成为传统行业转型的主流路径。在江苏宜兴，陶瓷企业利用3D扫描和AI学习，将非遗大师的手绘技艺数字化，在保持艺术神韵的同时实现了规模化生产；在东北老工业基地，工人们将数十年积累的操作日志和故障处理方案变成训练数据集，让AI不仅学会操作，更能理解背后的工业逻辑。
挑战严峻：人才断层与转型成本然而，转型之路并非一帆风顺。最大的挑战来自于“人才断层”。年轻一代工程师更倾向于投身互联网与纯软件算法领域，导致传统工艺技艺面临失传风险。同时，高昂的智能化改造成本也让许多中小企业望而却步。一位纺织厂负责人坦言：“一套完整的智能系统投入动辄千万，回报周期长，我们是在‘不转型等死，盲目转型怕找死’的焦虑中摸索。”
专家观点：挣扎是蜕变的必经阶段针对这一现象，中国产业经济学会某教授指出：“将传统行业的当前状态视为‘最后的挣扎’是片面的。这更应被看作是一次历史性的‘蜕变’。工业文明数百年沉淀的质量管理、供应链协同、精益生产等核心智慧，恰恰是ASI时代所必需的‘常识’和‘底线’。未来的竞争，不是简单的技术替代，而是看谁能更快地将行业知识（Know-How）与超级智能深度融合，创造出新的价值。”
业界分析认为，随着国家层面“数字化转型伙伴计划”等政策的深入推动以及技术成本的逐步降低，传统行业将加速穿越目前的“阵痛期”。最终的赢家，将是那些能成功将百年工业灵魂注入新兴技术躯体的企业。
展望未来：超级智能赋能，而非取代黄昏下的工厂，新旧设备在夕阳中投下交错的影子，宛如两个时代的对话。对于无数个像张师傅这样的产业工人来说，ASI时代并非终结，而是一个新的开始。他们的经验与智慧，正通过新的技术形态得以延续和放大。这场看似艰难的挣扎，实则是在为传统行业谱写下一个百年篇章奠定基石。
作者：互联心声