在四川内江一家 67 岁高龄的曲轴厂里，时间像是折叠的。

90 后会计望崽穿梭在各式 AI 工具中试图解决堆积得比他还要高的报销票据，而 60 后的老工人们依然习惯为了找出漏油设备，撅着屁股填写加油记录。这种跨越两个时代的劳动力组合，在 2025 年撞上了一堵名为 "AI" 的墙。

变革是从一张表格开始的。望崽起初只是想让自己从窒息的单据堆里爬出来，却意外地发现，一位 " 硅基同事 "，这让两代工业文明发生了最直接的摩擦。

AI 新技术到底是来服务人的，还是来折磨人的？这个问题的答案，最终藏在了一个叫 " 圆筒筒 " 的方言词汇里。

会计望崽的 " 单据地狱 "

内江金鸿曲轴有限公司六分厂的会计望崽，名字听起来很喜庆，但每到发工资的那几天，他就是全厂 " 火气 " 最大的人。

" 最怕员工拿着工资条把我包围了，说工资算漏了。" 望崽回忆起那段日子，依然感到一种生理性的疲惫。在那个数据长在纸上的年代，会计室的桌子上铺满了票据，地上也铺满了票据。为了核对一个产量数据，他要在比人还高的单据堆里进行 " 考古 "。每个月的工资条要手工剪成一根根细长的小条，这种劳动几乎带有某种工业革命初期的原始感。

设备的维护更是让望崽头疼。传统的管理模式下，检修工习惯撅着屁股在机床边填写纸质加油记录，这些沾着油垢的记录表传到会计室要一周，录入 Excel 再分析又要三天。等望崽发现某台设备异常漏油时，油已经漏了半个月，" 漏掉的成本早就够买一台新设备了。"

为了自救，望崽引入了基于 AI 搭建的智能助手。他起初以为只要有了系统，一切都会自动运转，可现实给了他一记闷棍。老员工们能听出曲轴磨削时最细微的异响，却搞不懂手机屏幕上的输入框。

有一回，一位老师傅急着领滤芯，在手机上憋了半天，硬是写不出那个复杂的 " 滤 " 字。最后，他在系统里歪歪斜斜地输入了三个字：" 圆筒筒 "。库房管理员看着屏幕面面相觑，流程因此中断，导致那个月成本超支了 20 万。

" 我们要让老师傅重新去学打字、学普通话吗？" 望崽反思。信息化不该是把人变成机器，而是让机器适应人。

于是，这位基于飞书 aily 训练而成的硅基同事学会了 " 听 "。

望崽引入了具备极强方言识别能力的 AI 助手 " 小六同学 "。现在，老工人只需对着手机说一句带有浓重川味的 " 领个圆筒筒 "，AI 就会自动检索：这是滤芯，编号多少，寿命快到头了。

这种改变像涟漪一样扩散。在六分厂的试点中，废品率下降了 0.15%，每年省下 24 万。更重要的是，工厂里出现了一种 " 千人千面 " 的办公环境：老员工用语音，年轻人用数据，管理者用看板。这种技术对人的 " 温柔 "，让那些在机油里浸泡了一辈子的经验，终于没有被代码所抛弃。

监控录像里的 " 那一秒 " 真相

当内江的老师傅们在享受 " 语义理解 " 带来的便利时，物流行业的林万劲正在处理另一种维度的拉扯：还原真相。

在物流的世界里，货损是一场永无止境的 " 罗生门 "。一个精密仪器碎了，究竟是发货时的内伤，还是运输途中的颠簸，亦或是转运点的违规装卸？为了厘清责任，网点往往要动用三名员工，在几百个小时的监控录像里 " 淘金 "。

" 这种调查往往无疾而终，最后只能由公司认栽，或者在相互推诿中消磨掉客户的信任。" 林万劲说。这是对职业公平感的巨大损耗。

于是，林万劲新请来了一位特殊的 " 硅基审计员 " —— G7 易流货损通。

这位硅基同事的工作方式极其硬核。它不再是盯着单一的画面看，而是将全链路的图像、车辆的震感数据、车厢内的温度曲线，全部揉碎了喂进大模型进行 " 推理 "。

以前判定货损靠 " 扯皮 "，现在 AI 会在几秒钟内回溯数千公里，给出一份带有逻辑链条的报告：60% 的概率是某次违规装卸。

学美术出身的林万劲对技术保持着特殊的清醒。他坚持让 AI 学会区分什么是 " 湿损 "、什么是 " 角损 "，甚至要理解老员工口中那些含糊的装卸规矩。当集散中心出现异常，AI 会通过系统自动给负责人发预警：" 这台车的货可能有问题，目的地记得检查。"

这种确定性，让林万劲有望从数百小时枯燥的视频中解脱出来。他发现，AI 的价值不仅在于定责，更在于重建一种消失已久的职业秩序。

目前，这套由林万劲设计的 "G7 易流货损通 " 正在进行严谨的内测与打磨。尽管尚未全网铺开，但可以预见，在不久的将来，这位 " 硅基同事 " 将在物流行业大放异彩，帮助更多企业在解决货损难题的同时，重建行业的职业秩序和客户信任。

在戈壁滩捕捉风，在化工区撤离肉身

技术的触角继续延伸，进入了人类感官与肉体的极限之地。

极兔速递的品牌制片人耿旻成，曾在西北戈壁经历过一场 " 事故 "。为了拍摄极兔在极端环境下的运输能力，团队钻进了茫茫戈壁。风沙起来时，镜头里全是土黄色，狂风卷着砂砾打在摄影机上。在传统的制片逻辑里，这就是拍摄停摆。

但这一次，耿旻成身后的 AI 助手成了 " 总导演 "。

通过全链路的控制系统，他在风沙中快速调整了脚本，利用 AI 优化素材。风沙不再是干扰，而成了片子的一部分。AI 赋予他的是一种跨越地理尺度的决策自由，让他在巴西雨林或中国戈壁，都能维持品牌的一致性。

而在鹏飞集团的化工罐区，技术的意义甚至关乎生死。

那里严禁电子设备，遍布易燃易爆气体。检修工尚炀舰过去的工作像是一场 " 潜入 "，他必须背着巡检包以及便携式气体检测仪和人员定位器等专业设备，与同事一起深入塔罐间肉眼观察压力表。人待得越久，危险就多增加一分。

尚炀舰和同事们入场检修所带的定位器、工具包等

现在，尚炀舰实现了一种 " 体面的撤退 "。

通过物联网与 AI 的结合，那些摄像头成了他的分身。这位硅基同事冷静地告诉他：" 此处有风险，请按方案二操作。"

尚炀舰终于可以下班时拍拍身上的尘土，平静地走向回家的路。因为 AI 在场，碳基生命得以安全地 " 不在场 "。

新模式：不卖软件，卖 " 硅基 " 劳动力

这些从一线生长出来的故事，最终有望汇聚成新的商业命题。

百融云创的 CEO 张韶峰正在重新定义硅基员工 " 入职 " 的逻辑。他观察到，中国的软件服务市场长期陷入了一个难解的怪圈：甲方习惯于按 " 人头 " 付钱，而不愿为 " 价值 " 买单。他决定挑战这种偏见：卖 " 硅基劳动力 "。

在百融的视角里，AI 应该是像员工一样工作的 Agent。在大众汽车的信审岗位，在小鹏汽车的营销中心，AI 正在替代那些重复的信审和回访工作。更激进的是，百融采取了 " 结果付费 " 模式——不卖铲子，而是带人一起挖金子，挖到了再分成。

对于硅基员工到来后碳基员工可能面临的 " 失业 " 焦虑，张韶峰讲了一个细节：一个部门用 17 个硅基员工替换了 45 人，而剩下的 5 个人转型成了 " 硅基培训师 "，工资反而涨了。

这种生产力甚至流向了社会的末梢。残联打造的 " 职有爱 " 平台，正在帮助 8000 万非健全人匹配岗位。AI 成了他们的眼睛和耳朵，帮助听力障碍者在嘈杂的环境中找到最适合自己的位置。

在盒马南京店的招聘项目中，AI 筛选 30 万份简历，只为找到最匹配的那个人。这其中，AI 公司收取的费用不是软件费，而是基于 " 到岗率 " 的劳动报酬，AI 公司也不再是一个旁观者，而是成了客户业务中的合伙人。

那个在内江工厂里喊着 " 圆筒筒 " 的老工人，或许并不知道什么是 Transformer 架构，也不关心硅谷又发布了哪个模型。对他来说，AI 只是那个能听懂他四川话、让他不用再为几块钱工资跟会计吵架的 " 新同事 "。

科技的巨浪打过来时，宏大的叙事往往容易遮蔽具体的个人。但在尚炀舰撤离的高危现场，在耿旻成横跨戈壁的镜头里，在林万劲追踪的每一个包裹背后，我们看到的 AI 落地，并不是一种冰冷的 " 替代 " ——把命还给生活，把时间还给创造，把人还给人自己。

这场关于生产力的变革，最终指向的不是机器的胜利，而是人的解放。

送别 2025，迎接 2026。这些发生在身边的 AI 故事告诉我们，在更遥远的未来，虽然 AI 有可能 " 作恶 "，但只要合理引导和应用，它带来的更多是对人类生活和工作的积极变革与提升。（本文首发钛媒体 APP，文 | DeepWrite 秦报局，作者｜秦聪慧 ）