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福特最近做了一个看似倒退的决定——重新雇佣350名资深工程师，其中有不少是已经退休的”灰胡子”（gray beard），还有一些是从供应商那边挖回来的老将。原因很简单：AI和质量自动化系统没能交出预期的答卷。

AI质检，翻车了

福特首席运营官Kumar Galhotra向记者承认，公司此前”越来越依赖自动化质量系统”，但结果令人失望。所以他们”把技术专家请了回来”，让这些老将在零部件进入工厂生产线之前就找出可能的故障点。

福特车辆硬件工程副总裁Charles Poon说得更直白：”我们错误地以为，只要引入人工智能、把设计需求喂进去，就能自动产出高质量产品。”这句话基本上把过去几年业界对AI质检的过度乐观一棍子打醒了。

“Mistakenly we thought that by just introducing artificial intelligence and ingesting the design requirements that we had, that that would produce a high-quality product.” —— Charles Poon，福特车辆硬件工程副总裁

不是放弃AI，而是让人教AI做事

需要说明的是，福特并没有把AI一脚踢开。那些被请回来的”灰胡子”工程师，现在的任务是培训年轻员工，同时重新编程AI工具。换句话说，AI还是要用，但得有人在旁边盯着，告诉它什么是对的、什么是错的。

这个做法其实挺符合现实——AI在制造业落地的最大问题，从来不是算法不够先进，而是它缺乏对物理世界的”常识”。一个干了30年的老工程师，摸到零件就能感觉到不对劲，AI目前还做不到这种程度的直觉判断。

钱说了算：召回成本降了

这套”老将回归”的组合拳，看起来正在产生实际效果。福特CEO Jim Farley表示，保修和召回成本的下降，” literally hundreds and hundreds of millions of dollars of a tailwind for Ford on cost”（为福特带来了数亿美元的 cost 顺风）。

更有说服力的证据是，在本周发布的JD Power新车初始质量调查（Initial Quality Survey）中，福特在主流品牌里拿了第一。这个调查衡量的是车主购车后90天内遇到的质量问题数量，能拿第一说明”灰胡子”们确实在起作用。

制造业的AI幻觉

福特的这个案例，其实是整个制造业过去几年狂热押注AI之后的一次现实检验。疫情之后，美国制造业普遍面临熟练工人短缺的问题，大家都指望AI和自动化来填补这个缺口。但福特的经历说明，至少在目前这个阶段，AI还不能完全替代经验丰富的老工程师。

这件事对其他行业也是个提醒：AI可以让流程更快，但”更快”不等于”更好”。尤其是在质量控制在制造业这种容错率极低的场景里，人的判断仍然不可替代。

福特最近做了一个相当打脸的决定——重新雇用了350名资深工程师。原因说出来有点尴尬：他们发现，指望AI和自动化系统来保证汽车质量，结果并不怎么样。

这件事是Bloomberg最先报道的。福特COO Kumar Galhotra跟记者说，公司这几年越来越依赖自动化质量系统，但效果让人失望。所以他们会把技术专家请回来，这些人的工作是在零件还没到生产线之前，就把潜在的故障点找出来。

“我们以为AI能搞定一切”

福特车辆硬件工程副总裁Charles Poon说得更直接：”我们错误地以为，只要引入AI、把设计需求喂进去，就能自动产出高质量的产品。”

“Mistakenly we thought that by just introducing artificial intelligence and ingesting the design requirements that we had, that that would produce a high-quality product.”
—— Charles Poon，福特车辆硬件工程副总裁

这句话基本把过去几年业界对AI的盲目乐观给戳破了。不少公司都有过类似的想法：上了AI，效率就能翻倍，质量就能提升，人力就能砍掉。但现实往往更复杂。

福特请回来的这批人，公司内部叫他们”gray beard”工程师——就是那种头发花白、在工厂摸爬滚打几十年的老法师。他们的经验不是AI能从设计文档里学出来的。有些故障模式，只有亲眼见过、亲手修过的人才知道该往哪里看。

不是放弃AI，而是重新分工

需要说明的是，福特并没有因此放弃AI。他们的做法是让这些老工程师来训练年轻员工，同时重新编程AI工具。换句话说，AI还是要用，但得有人盯着，得有人告诉AI什么是对的、什么是错的。

这个思路其实更务实。纯粹靠AI闭环的质量控制系统，在复杂制造场景里确实容易出纰漏。汽车有成千上万个零件，生产线环境每天都在变化，有些微妙的质量问题，传感器和算法不一定能捕捉到。

老工程师的价值在于，他们能凭直觉发现那些”数据里看不出来”的问题。比如某个焊接点的颜色稍微有点不对，或者某批零件的公差虽然还在允许范围内，但趋势在往某个方向偏——这些判断，靠的是几十年的手感。

钱算出来了

这套”老人+AI”的组合拳，目前看起来是有效果的。福特CEO Jim Farley说，保修和召回成本下降了，这给公司省了好几亿美元的成本。本周发布的JD Power新车质量调查中，福特在主流品牌里排到了第一。

这个例子其实给整个行业提了个醒。AI确实能提高效率，但”AI替代人类”这个故事，在涉及安全和高可靠性的制造领域，可能还需要更长的时间才能实现。或者说，更现实的模式是AI辅助人类，而不是AI取代人类。

其他汽车厂商估计也在盯着福特的做法。如果”gray beard”工程师真的能系统性地提升质量，这可能会成为行业的新标配——不是裁员，而是重新分配人力，让最有经验的人做最有价值的事。