王传钧
据8月26日《工人日报》报道，当AI从实验室走向生产线，一线职工的感受往往是复杂的：既惊叹于效率的飞跃，也忐忑于饭碗的安危。“录入变量信息、静候两三分钟，原本需要人工测算2个多小时的离靠泊计划图便能立即生成。”在山东港口青岛港前港公司自动化智控中心，船舶计划员赵天宇享受着AI带来的便捷。这份松弛，与6年前面对智慧化改革时 “岗位会不会边缘化”的焦虑形成鲜明对比——这种焦虑并非多余，在不少地方，技术升级确实伴随着岗位收缩、人员淘汰，“机器换人”的事实让许多产业工人寝食难安。
但青岛多家企业的实践给出了另一种答案：AI不是来替代职工的，而是企业为职工送上的一把“梯子”。前港公司、海尔、中集青岛冷箱三家企业路径不同，内核却高度一致——把职工的成长纳入技术升级的同一张图纸里，而不是把人当成转型的“沉没成本”。
前港公司的做法最值得称道的一点，是守住了“不裁员、不降薪”的底线。1000多名平均年龄40多岁、学历普遍不高的码头工人，面对智慧化改革，最怕的不是学不会，而是学了之后没着落。前港公司把作业岗位拆分细化，为不同能力的员工匹配不同去向，学习能力强的员工进智控中心，老员工原岗留用或转维保。这一决策的背后，是企业管理层的清醒判断：技术升级的红利不能只由资本和少数技术精英分享，一线劳动者的生计与尊严必须被托住。
海尔的“梯子”则体现在工具的易用性上。很多工人不敢碰AI，是因为默认那是程序员的事。海尔推出零代码开发工具“一念·轻应用”，工人用自然语言描述需求就能生成小程序，本质上是把AI的门槛降到了“地面”。韩德雨零基础搭建班组核算工具，李文虎借AI把换模时间从1小时压缩到10分钟——他们不是被AI替代的人，而是用AI把自己从重复劳动中解放出来的人。
中集青岛冷箱的经验则指向一个常被忽视的问题：老师傅的“隐性经验”是AI最宝贵的养料。发泡工艺涉及30多种关键参数，温度、湿度、化学反应过程高度依赖老师傅的感官判断。企业没有试图用算法“覆盖”经验，而是鼓励老师傅给AI“授课”，把隐性知识显性化、数据化。结果不仅不良率降低了56.1%，老师傅也从“被替代者”变成了AI系统的“校准者”和“训练师”，不可替代性反而增强了。
这三家企业有一个共同的底层逻辑：把产业工人当成技术升级的参与者，而非被动接受者。它们都建立了正向激励机制：前港的数智技能重塑营和反向带徒模式、海尔的创新补贴和“明星创客”评选、中集的项目申领和全员创新氛围——这些机制让职工从“要我学”变成“我要学”，从“被动用”变成“主动训”。
当前，AI正在重塑各行各业的生产方式，但技术本身不会自动带来包容性增长。如果企业把职工的成长纳入转型方案，AI就能成为提升劳动者价值的杠杆。青岛这几家企业的探索说明，技术升级与职工安置完全可以并行不悖，关键在于管理者是否真正把人放在与技术同等重要的位置上。目前来看，青岛的有效实践至少证明了一点：当企业愿意为产业工人搭一把梯子时，产业工人的回馈，往往超出预期。这是好事，也是责任担当，更是一种趋势。
2026年08月28日 星期五
往期
第A2版:劳模·工匠
别让产业工人被AI“甩”在身后
《山东工人报》（2026年08月28日 第A2版）
据8月26日《工人日报》报道，当AI从实验室走向生产线，一线职工的感受往往是复杂的：既惊叹于效率的飞跃，也忐忑于饭碗的安危。“录入变量信息、静候两三分钟，原本需要人工测算2个多小时的离靠泊计划图便能立即生成。”在山东港口青岛港前港公司自动化智控中心，船舶计划员赵天宇享受着AI带来的便捷。这份松弛，与6年前面对智慧化改革时 “岗位会不会边缘化”的焦虑形成鲜明对比——这种焦虑并非多余，在不少地方，技术升级确实伴随着岗位收缩、人员淘汰，“机器换人”的事实让许多产业工人寝食难安。
但青岛多家企业的实践给出了另一种答案：AI不是来替代职工的，而是企业为职工送上的一把“梯子”。前港公司、海尔、中集青岛冷箱三家企业路径不同，内核却高度一致——把职工的成长纳入技术升级的同一张图纸里，而不是把人当成转型的“沉没成本”。
前港公司的做法最值得称道的一点，是守住了“不裁员、不降薪”的底线。1000多名平均年龄40多岁、学历普遍不高的码头工人，面对智慧化改革，最怕的不是学不会，而是学了之后没着落。前港公司把作业岗位拆分细化，为不同能力的员工匹配不同去向，学习能力强的员工进智控中心，老员工原岗留用或转维保。这一决策的背后，是企业管理层的清醒判断：技术升级的红利不能只由资本和少数技术精英分享，一线劳动者的生计与尊严必须被托住。
海尔的“梯子”则体现在工具的易用性上。很多工人不敢碰AI，是因为默认那是程序员的事。海尔推出零代码开发工具“一念·轻应用”，工人用自然语言描述需求就能生成小程序，本质上是把AI的门槛降到了“地面”。韩德雨零基础搭建班组核算工具，李文虎借AI把换模时间从1小时压缩到10分钟——他们不是被AI替代的人，而是用AI把自己从重复劳动中解放出来的人。
中集青岛冷箱的经验则指向一个常被忽视的问题：老师傅的“隐性经验”是AI最宝贵的养料。发泡工艺涉及30多种关键参数，温度、湿度、化学反应过程高度依赖老师傅的感官判断。企业没有试图用算法“覆盖”经验，而是鼓励老师傅给AI“授课”，把隐性知识显性化、数据化。结果不仅不良率降低了56.1%，老师傅也从“被替代者”变成了AI系统的“校准者”和“训练师”，不可替代性反而增强了。
这三家企业有一个共同的底层逻辑：把产业工人当成技术升级的参与者，而非被动接受者。它们都建立了正向激励机制：前港的数智技能重塑营和反向带徒模式、海尔的创新补贴和“明星创客”评选、中集的项目申领和全员创新氛围——这些机制让职工从“要我学”变成“我要学”，从“被动用”变成“主动训”。
当前，AI正在重塑各行各业的生产方式，但技术本身不会自动带来包容性增长。如果企业把职工的成长纳入转型方案，AI就能成为提升劳动者价值的杠杆。青岛这几家企业的探索说明，技术升级与职工安置完全可以并行不悖，关键在于管理者是否真正把人放在与技术同等重要的位置上。目前来看，青岛的有效实践至少证明了一点：当企业愿意为产业工人搭一把梯子时，产业工人的回馈，往往超出预期。这是好事，也是责任担当，更是一种趋势。