第587章 “AI ＋ 老匠人” 协同研发模式试点与落地（1 / 5）

《ai 非遗糕团工艺应用指南》正式发布并全面推广后，非遗糕团行业逐渐摆脱了之前的争议困境，企业规范使用 ai、老匠人接纳新技术、消费者重拾信任，行业发展步入良性轨道。但苏晚、林默等人深知，指南的落地只是第一步，要真正实现“ai 辅助非遗传承”的核心目标，破解“老匠人手艺难传承、企业效率难提升、年轻传承人成长慢”的行业痛点，还需要探索一套可复制、可推广的实操模式。

经过多方研讨、结合行业实际需求，协会最终敲定了“ai + 老匠人”协同研发模式，明确核心逻辑：ai 依托指南规范，生成基础配方与工艺参数，发挥其高效、精准、可量化的优势；老匠人凭借数十年手工经验，对 ai 参数进行试做优化，守住手工核心与非遗风味；年轻传承人在老匠人指导下，结合优化后的参数完成量产，实现“传承 + 创新 + 量产”的三方共赢。

为确保模式可行，协会筛选了 10 家试点企业，涵盖林记这样的行业标杆企业与中小规模糕团企业，同步选取 20 名老匠人、50 名年轻传承人参与试点，计划通过 1 个月的试点运行，优化模式细节、解决落地难题，再逐步推广至所有会员企业。苏晚牵头负责试点统筹工作，林默、小李、陈曦等人分工协作，赵爷爷、林父等老匠人全程参与，一场关乎非遗传承模式创新的试点工作，正式拉开序幕。

然而，理想与现实之间总有差距。试点工作推进不到一周，两大棘手问题便接踵而至，让协同模式的落地陷入瓶颈，也让参与试点的企业、老匠人、年轻传承人陷入了困惑与焦虑，不少人甚至开始怀疑这种模式的可行性。

第一个问题，是协同效率低下，ai 与老匠人经验严重脱节。按照最初的协同模式，ai 生成基础配方参数后，直接交由老匠人试做优化，但由于 ai 模型未充分学习老匠人的手工经验，生成的参数往往不符合实际操作需求，与老匠人几十年积累的经验相悖，导致反复调整、耗时耗力，效率甚至不如纯手工制作。

某中小试点企业的负责人，在试点会上满脸无奈地抱怨：“我们本来指望这种协同模式能提升效率、降低成本，可现在倒好，ai 生成的参数根本没法用！就拿陈皮桂花糕来说，ai 建议陈皮添加量 5，我们老匠人试做后发现，这个比例的陈皮太苦，完全不符合非遗糕团的传统风味，只能一点点下调，从 5 调到 4，再调到 3，反复试做了五六次，花了整整一周时间才确定合适的比例，效率比纯手工还低，再这样下去，我们只能放弃试点了。”

这样的困境，并非个例。林记在试点初期，也遇到了同样的问题。ai 为猪油年糕生成的发酵时间参数是 4 小时，可林父凭借几十年的经验判断，这个发酵时间过长，会导致年糕口感发酸、过于软糯，不符合传统猪油年糕的嚼劲要求，只能反复调整发酵时间，从 4 小时调到 3 小时，再到 25 小时，每调整一次，就要重新试做、等待发酵，不仅耗时，还浪费了大量原料。

赵爷爷在参与试点时，更是直言不讳：“这个 ai 就是‘纸上谈兵’，根本不懂我们老匠人的手艺！它只知道按固定的数据生成参数，却不知道面粉的湿度、当天的气温，都会影响揉面力度和发酵时间。就像上次，ai 建议揉面力度 7kg，可那天面粉偏干，我按 7kg 的力度揉出来的面团，硬得像石头，根本没法发酵，只能重新揉面、调整力度，白白浪费了大半天时间。”

ai 与老匠人经验的脱节，不仅导致协同效率低下，还让不少试点企业产生了抵触情绪，甚至有企业提出要退出试点，让协同模式的落地面临巨大压力。

第二个问题，是年轻传承人参与度极低，传承断层的隐患仍未解决。部分年轻传承人，依旧摆脱不了对 ai 参数的依赖，认为“有 ai 生成参数，只要按参数操作就行，没必要花费时间和精力练习手工技艺”，在试点过程中，常常出现“老匠人指导揉面、塑形时，只看不动、敷衍了事”的情况，手工技能提升缓慢，让老匠人们忧心忡忡。

有一次，赵爷爷带着几名年轻传承人练习猪油年糕的手工发酵，他耐心地讲解发酵的关键技巧：“发酵的时候，要时刻观察面团的状态，用手轻轻按压，面团能快速回弹，就说明发酵到位了；如果回弹很慢，就是发酵不足，还要再等一会儿；如果一按就塌，就是发酵过度，面团就废了。”讲解完后，赵爷爷让年轻传承人亲手操作、尝试判断，可几名年轻传承人只是匆匆看了一眼，就纷纷后退，说道：“赵爷爷，有 ai 提醒发酵时间，我们只要按时间取面团就行，不用这么麻烦地观察吧？”

更让赵爷爷无奈的是，有一名年轻传承人，在练习手工塑形时，全程盯着 ai 给出的塑形参数，机械地模仿，根本不理解塑形的技巧和精髓，捏出来的年糕，外形歪歪扭扭，毫无美感，与老匠人手工塑形的年糕相差甚远。当赵爷爷指出问题，让他重新练习时，他还满脸不耐烦：“反正 ai 都给出参数了，差不多就行，消费者也不会太在意外形。”

这种依赖