算法时代，为什么还需要“手搓”技能

　　不久前举办的第48届世界技能大赛赛场上，选手们指尖翻飞：精密焊接的焊缝平整如镜面，数控加工的零件精度控制在微米级，哪怕是日常的砌墙、花艺，每一个动作都精准流畅，背后是成千上万次重复练习磨出来的硬功夫。

　　看着这些娴熟的操作，不少人心里难免生出疑问：现在AI功能越来越强大，这些要靠人手一点点磨出来的“手搓”技能，还有存在的必要吗?掌握这些技能技艺的人，未来的出路又在哪里?

　　时下，很多人对AI的能力有一种过度想象，认为以后所有工作都能交给算法，人只管下指令，就能坐等结果。但如果我们走进生产一线就会发现，AI再聪明也隔着一层屏幕。它能采集量化数据，却无法像一线操作者那样感知电机异响、金属温度、零件松紧等细节。这些藏在细节里的“手感”，是技能人才多年实操沉淀出的多感官现场感知，至少现阶段算法还难以复刻。

　　不少人习惯把AI与实操技能对立，认为非此即彼、一方崛起另一方就会被淘汰。事实并非如此。标准化、重复性的工作交给AI效率更高，但AI输出的结果最终要从虚拟图纸转化为实体产品，这离不开人手上的硬功夫。

　　最近有媒体报道了一个案例：青年匡传富从技校生成长为北大实验室技术骨干。他一方面依靠精湛的实操技艺，将设计图纸加工成可用的实验部件;另一方面，把长年积累的一线经验注入设计环节，反向校验、优化方案，补齐理论设计容易忽略的现实约束。毕竟，没有能“手搓”出精密零件的技能人才，再完善的设计图纸，也永远只是一张纸。真正被时代淘汰的从来不是技能本身，而是抱着僵化思维不肯转变的人。

　　高端芯片封装、特种材料焊接、科学仪器核心部件加工，每一道工序都离不开有丰富实操经验的技能人才现场调试优化。AI能算出理想条件下的最优参数，但真实生产环境充满不确定性：原材料批次差异、车间温湿度波动……就像国产大飞机生产线上的顶级焊工，部分受限空间、特殊工况下的焊缝，即便自动化设备精度再高，仍需要经验丰富的师傅手工处置。人的现场判断与实操能力，是智能制造体系中不可或缺的一环。

　　更重要的是，“手搓”技能锤炼的不是固化动作，而是人对技术的掌控力。亲手实践的价值，不只在于加工出零件，更在于建立试错感知、练就独立甄别的判断力。若脱离实操积累，凡事直接采信AI结论，便很难判断参数是否适配真实生产场景。这份从实操中生发的核验判断力，正是用好算法工具的前提。

　　在AI时代，我们为什么还要执着于这些“手搓”技能?不是要跟AI比谁算得更快，更不是用手工技艺去否定智能工具。人的实操能力是连接算法与物理现实的纽带，经年沉淀的现场经验能校验、修正甚至反哺AI迭代。而AI则把人从重复劳动中释放出来，让技能人才有精力攻坚工艺难题。二者不存在谁取代谁，而是双向赋能、彼此支撑。

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