在隆昌市碧檀陶瓷有限公司生產車間忙碌的同學。四川工商職業技術學院供圖

四川隆昌素有“中國陶壇之鄉”之稱，年產大型陶壇逾30萬個，廣泛供應知名白酒企業，承載著川酒乃至全國白酒的窖藏重任。然而，這項始於東漢、盛於明清、2018年列入四川省非物質文化遺產代表性項目的千年技藝，長期面臨存坯環節損坯率高、缺陷定位難、環境調控難、匠人經驗難傳承等現實困境。

如今，一群來自四川工商職業技術學院的青年學子，正以數智技術為這項非遺技藝注入新的生機。

深入一線

在60℃烘房裡讀懂真問題

2024年，由黃嘉輝、楊雨琪等多名跨專業學生組成的項目團隊，首次走進隆昌市碧檀陶瓷有限公司生產車間。自動化與半自動化產線的運作讓他們感到震撼，老師傅們憑借“手感”與“經驗”完成精細操作的場景令他們動容，而車間中堆積的待處理損坯和管理者手中那份紙質損坯率統計表，則讓他們深感責任之重。

“大型陶壇生產周期超過40天，機壓參數細節、存坯環境溫濕度變化等，都有可能導致陶壇損坯。具體的損坯原因不僅很難定位，而且要花費大量的人力和時間。”項目負責人黃嘉輝同學回憶道，企業的一句話深深觸動了團隊——“我們嘗試了很多種方法，但收效離預期太遠。”

這群年輕人決定留下來。近兩年間，他們利用寒暑假赴企業駐場採集數據、調試設備，與一線工匠同吃同住，常在60余攝氏度的烘房中一待數小時﹔返校后則投入陶壇智能品控系統的軟硬件開發，凌晨奮戰成為常態。

三千張圖、近三百次調優

讓AI學會“看”陶壇

“最難的是數據採集。”團隊成員介紹，陶壇損坯類型達十余種，形態各異。他們自主拍攝三千余張缺陷圖集，標注上萬條數據，歷經近三百次算法調優，將陶壇缺陷視覺識別模型准確率從初期約70%提升至94%。

在此基礎上，團隊採用“RAGFlow+Ollama”方案本地化部署DeepSeek大模型，融合大師經驗、工藝參數、環境數據等多維信息，全量構建專業知識庫。如今，工作人員手持設備掃描陶壇，AI即可快速分析缺陷成因，匹配度達85%，分析時間由原先十余天縮短至分鐘級。

“我們見過一位從業30余年的省級非物質文化遺產代表性傳承人，他帶的徒弟因各種原因未能真正沉澱下來。”項目成員表示，這促使團隊下定決心——用數智化手段將大師經驗“固化”，讓AI學會溯源、學會診斷，從根本上破解“人走藝亡”的傳承困局。

8個月試運行見效，6項軟著落地

經過8個月的試運行，該系統在隆昌市碧檀陶瓷有限公司已穩定應用。據企業反饋，裝窯前損坯率較應用前有效下降，生產過程中的損耗得到進一步控制，降本增效成果切實可見。

目前，該項目已獲6項軟件著作權，申報2項實用新型專利，成果均為學生獨立完成。團隊與企業簽訂多項研發協議，並獲得研發經費、非物質文化遺產代表性傳承人技術指導、測試場地等全方位支持。

“我們是高職學生，但我們能解決真問題。”團隊成員表示，“以前覺得非遺離我們很遠，現在覺得非遺就在我們敲下的每一行代碼裡。凌晨3點調試算法確實很累，但想到系統能讓老師傅少流一點汗、讓千年技藝傳下去，就覺得值得。”

從60℃烘房裡的堅守，到凌晨實驗室的燈光﹔從看不懂陶壇缺陷的“門外漢”，到以AI守護非遺的青年力量，這群高職學子以“守正出新，向遠而行”為信條，用那股不服輸的勁頭詮釋了新時代青年的擔當，也為教育強國建設與新質生產力發展寫下了最鮮活的注腳。（李中志 吳琦）