他顿了顿，目光扫过全场：“但是，看看外面的世界。我们的竞争对手，已经在用AI设计产品，用区块链优化供应链，用大数据预测市场需求。如果我们还守着这台‘老伙计’，守着我们的‘经验’，那我们不是在传承，而是在埋葬苏式的未来。”
他走到白板前，拿起马克笔，开始勾勒：“科技赋能，不是要取代我们的老师傅，不是要否定我们的传统。恰恰相反，是要让我们的传统工艺，在新技术的加持下，焕发新的生命力。”
“AI可以分析老师傅们一辈子积累的操作数据，把‘手感’‘经验’转化为可复制、可优化的算法模型，让新工人更快上手，让老工艺更加精准。”
“区块链可以记录每一个零件的生产流程、原材料来源，让我们的‘匠心’有迹可循，让客户更加信任我们的产品。”
“大数据可以帮我们分析市场趋势，提前布局，让我们不再是被动地适应市场，而是主动地引导市场。”
他放下笔，看着那位老工程师：“王叔，您总说现在的年轻人吃不了苦，学技术不扎实。如果我们用AI把您的经验数字化，是不是就能让更多年轻人，在最短的时间内，学到您毕生的精华？这难道不是另一种形式的‘传承’吗？”
老工程师张了张嘴，一时语塞。
苏明远适时地补充道：“明辉说得对。时代在变，我们的传承方式也要变。科技不是敌人，是工具，是翅膀。我们要做的，是让苏式这棵大树，在新技术的土壤里，扎更深的根，开更繁的花。”
会议最终达成了共识，但苏明辉知道，真正的挑战，在于如何让这些理念落地，如何让习惯了传统模式的员工，真正拥抱变化。
他决定从最基础的生产环节入手，选择了一个试点车间——正是那位老工程师王叔负责的精密零件车间。
当装载着最新智能控制系统的机器人手臂被运进车间时，工人们的眼神是复杂的，有好奇，有怀疑，还有一丝不安。王叔更是黑着脸，一整天都没怎么说话。
苏明辉没有急于求成，他让陈宇的团队派了专人，一对一地给工人们培训，讲解新系统的原理和优势，更重要的是，告诉他们，这些技术是如何辅助他们工作，而不是取代他们。
第三章：智能之光点亮生产线
转变是从一次意外开始的。
一天深夜，试点车间的一台关键设备突然出现了故障，按照以往的流程，需要通知维修人员，排查故障点，可能需要几个小时甚至更长时间才能恢复生产，这意味着一笔不小的损失。
当时值班的是一位年轻工人小李，他想起了培训时提到的智能诊断系统。抱着试试看的心态，他打开了系统界面，输入了设备的异常参数。
几秒钟后，系统给出了一份详细的故障报告，不仅指出了具体的故障部件——一个不起眼的传感器，还给出了维修步骤和所需零件的库存位置。
小李按照指引，不到半小时就换好了传感器，设备恢复了正常运转。
第二天，这个消息像长了翅膀一样传遍了车间。连一直板着脸的王叔，也忍不住凑到智能控制系统前，研究了半天。
“这玩意儿……还真有点门道。”王叔喃喃自语，语气里的怀疑少了许多。
苏明辉抓住这个机会，让小李在车间里分享了他的经历。“以前遇到这种情况，我肯定得手忙脚乱地找师傅，找维修单，现在有了这个系统，就像身边随时跟着一个经验丰富的老师傅，还是个不会累、不会出错的老师傅。”
渐渐地，工人们开始主动接触这些新技术。他们发现，AI系统不仅能快速诊断故障，还能根据历史生产数据，提前预测设备可能出现的问题，进行预防性维护；能根据订单量和原材料库存，自动优化生产排程，减少浪费和等待时间。
王叔也放下了成见，他主动找到陈宇的团队，把自己几十年积累的“独家秘方”——一些关于零件打磨力度、温度控制的微妙经验，毫无保留地分享了出来。
“这些东西，我带进棺材就没了。”王叔说得很实在，“要是能变成代码，让机器也‘懂’，那才是真本事。”
在王叔的带动下，更多的老师傅加入进来，他们与研发团队紧密合作，将传统工艺的精髓与现代科技结合。
不久后，一个融合了AI算法和老师傅经验的“智能打磨系统”诞生了。它不仅能完成人工难以达到的高精度打磨，还能根据不同的零件材质和要求，自动调整参数，甚至“学习”新的打磨技巧。
当第一个由智能打磨系统生产出来的零件，经过严格检测，各项指标都远超传统工艺标准时，车间里响起了热烈的掌声。王叔看着那个零件，又看了看屏幕上运行的算法模型，脸上露出了欣慰的笑容。
“好，好啊！”他拍着苏明辉的肩膀，“明辉，你做得对！这不是忘本，是把本儿发扬光了！”
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