哪个环节的专家经验没问到，后续模型设计就可能出偏差。所以，一遍不够，两遍；两遍不够，三遍……耗时，但绕不过去。

　　有了“教材”，开始“训练”。“数字工匠”被训练出一组操作逻辑，根据现场全流程数据，自动实时输出最优方案。但“手搓”远未结束。

　　“无论刷过多少‘真题’，永远会遇上全新题目。”这是算法工程师们的共识。模型在仿真环境里“考试成绩”优异，但接到真实生产线上，面对设备老化、负荷波动、上游来料变化等，照样有可能“蒙圈”。

　　怎么办？“实习”。先不接管控制，只出建议。根据负荷波动、设备老化程度、上游合成工况变化等，“数字工匠”将持续调整参数、补充异常样本、修正模型、更新优化约束；遇到产品杂质超标、能耗异常等新工况，更得复盘、迭代推理逻辑，确保能力的鲁棒性，这可能比之前的工作更耗时。

　　云鼎科技的方案经理常治远说，他们给“数字工匠”装了一套“在线学习”和“自适应优化”的引擎，让它拥有“终身学习”的能力。就像老工匠们在无数次异常处置中沉淀经验那样，“数字工匠”也得终身学习。

　　“带徒弟”这件事，制造业干了几百年，而AI刚刚开始。

　　给“数字工匠”多一些耐心

　　2025年8月，在甲醇精馏工艺场景下，“数字工匠”正式接入装置。一个月后，它“转正”了——开始直接接管控制。

　　席旺才算了一笔实打实的账：“吨甲醇蒸汽消耗下降3.95%，一年省下约300万元；操作工的工作强度减少90%以上。”