福特这个月算是扬眉吐气了一把——16年来第一次在JD Power新车质量初始排名（IQS）里拿到了主流车企第一名。按理说这是要大吹特吹的里程碑，结果福特自己倒先开口承认了之前几年栽的跟头：公司的AI和自动化系统搞出了一堆麻烦，最后不得不把已经退休的老工程师请回来擦屁股。
以为AI能包办一切
福特车辆硬件工程副总裁Charles Poon这周对媒体说了一段挺坦诚的话：”我们犯了一个错误——以为只要引入人工智能、调整一下我们的设计要求，就能自动产出高质量的产品。”
这话听起来简单，背后是福特过去几年在生产和设计环节大规模引入AI和自动化系统的真实教训。福特和很多车企一样，相信AI能提升效率、减少错误。但现实是，那些自动化系统并没有想象中那么可靠，机器人搞出来的东西有时候还得靠人来收拾残局。
“我们犯了一个错误——以为只要引入人工智能、调整一下我们的设计要求，就能自动产出高质量的产品。”——Charles Poon，福特车辆硬件工程副总裁
老工程师的脑子是AI学不会的
福特的问题出在哪？按Poon的说法，有两件事被低估了。第一是训练AI模型的数据质量——垃圾进、垃圾出，这条铁律在制造业里一样成立。第二是公司那些老工程师脑子里积攒的”隐性知识”，是AI短期内学不来的。
那些在福特干了一辈子的工程师，经历过无数次车型开发周期，知道哪些设计在真实世界里会出问题、哪些装配流程藏着坑。这些经验大部分没有、也很难被完整地写进系统。结果就是，一些最资深的员工在知识还没来得及转移进自动化系统之前就离职或退休了，福特只能再把他们请回来——要么重新训练系统，要么直接带一带那些被AI搞糊涂了的年轻工程师。
不止福特一家在交学费
福特这件事其实折射出一个更普遍的现象。过去几年，从科技巨头到传统制造业，大家都在拼命往AI和自动化上砸钱，好像只要上了AI，效率和质量就能自动起飞。但越来越多的案例表明，AI不是万能药，尤其是在那些需要长期积累的领域-specific知识的场景里。
特斯拉早几年在Model 3产能爬坡阶段就吃过类似的亏——过度自动化反而成了瓶颈，马斯克后来自己都承认”人类被低估了”。波音在737 MAX的软件问题曝光后，也引发了对过度依赖自动化系统的反思。福特的案例只不过是为这个名单又添了一笔。
话说回来，福特能在拿了JD Power第一的时候主动讲这些丑事，倒也算有种。毕竟，承认AI有局限性、重新重视人的价值，可能比一味追风口更能帮企业走长远。
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