第587章 “AI ＋ 老匠人” 协同研发模式试点与落地 (1/8)

《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

2.5

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