《AI 非遗糕团工艺应用指南》正式发布并全面推广后，非遗糕团行业逐渐摆脱了之前的争议困境，企业规范使用 AI、老匠人接纳新技术、消费者重拾信任，行业发展步入良性轨道。但苏晚、林默等人深知，指南的落地只是第一步，要真正实现“AI 辅助非遗传承”的核心目标，破解“老匠人手艺难传承、企业效率难提升、年轻传承人成长慢”的行业痛点，还需要探索一套可复制、可推广的实操模式。
经过多方研讨、结合行业实际需求，协会最终敲定了“AI + 老匠人”协同研发模式，明确核心逻辑：AI 依托指南规范，生成基础配方与工艺参数，发挥其高效、精准、可量化的优势；老匠人凭借数十年手工经验，对 AI 参数进行试做优化，守住手工核心与非遗风味；年轻传承人在老匠人指导下，结合优化后的参数完成量产，实现“传承 + 创新 + 量产”的三方共赢。
为确保模式可行，协会筛选了 10 家试点企业，涵盖林记这样的行业标杆企业与中小规模糕团企业，同步选取 20 名老匠人、50 名年轻传承人参与试点，计划通过 1 个月的试点运行，优化模式细节、解决落地难题，再逐步推广至所有会员企业。苏晚牵头负责试点统筹工作，林默、小李、陈曦等人分工协作，赵爷爷、林父等老匠人全程参与，一场关乎非遗传承模式创新的试点工作，正式拉开序幕。
然而，理想与现实之间总有差距。试点工作推进不到一周，两大棘手问题便接踵而至，让协同模式的落地陷入瓶颈，也让参与试点的企业、老匠人、年轻传承人陷入了困惑与焦虑，不少人甚至开始怀疑这种模式的可行性。
第一个问题，是协同效率低下，AI 与老匠人经验严重脱节。按照最初的协同模式，AI 生成基础配方参数后，直接交由老匠人试做优化，但由于 AI 模型未充分学习老匠人的手工经验，生成的参数往往不符合实际操作需求，与老匠人几十年积累的经验相悖，导致反复调整、耗时耗力，效率甚至不如纯手工制作。
某中小试点企业的负责人，在试点会上满脸无奈地抱怨：“我们本来指望这种协同模式能提升效率、降低成本，可现在倒好，AI 生成的参数根本没法用！就拿陈皮桂花糕来说，AI 建议陈皮添加量 5%，我们老匠人试做后发现，这个比例的陈皮太苦，完全不符合非遗糕团的传统风味，只能一点点下调，从 5% 调到 4%，再调到 3%，反复试做了五六次，花了整整一周时间才确定合适的比例，效率比纯手工还低，再这样下去，我们只能放弃试点了。”
这样的困境，并非个例。林记在试点初期，也遇到了同样的问题。AI 为猪油年糕生成的发酵时间参数是 4 小时，可林父凭借几十年的经验判断，这个发酵时间过长，会导致年糕口感发酸、过于软糯，不符合传统猪油年糕的嚼劲要求，只能反复调整发酵时间，从 4 小时调到 3 小时，再到 2.5 小时，每调整一次，就要重新试做、等待发酵，不仅耗时，还浪费了大量原料。
赵爷爷在参与试点时，更是直言不讳：“这个 AI 就是‘纸上谈兵’，根本不懂我们老匠人的手艺！它只知道按固定的数据生成参数，却不知道面粉的湿度、当天的气温，都会影响揉面力度和发酵时间。就像上次，AI 建议揉面力度 7kg，可那天面粉偏干，我按 7kg 的力度揉出来的面团，硬得像石头，根本没法发酵，只能重新揉面、调整力度，白白浪费了大半天时间。”
AI 与老匠人经验的脱节，不仅导致协同效率低下，还让不少试点企业产生了抵触情绪，甚至有企业提出要退出试点，让协同模式的落地面临巨大压力。
第二个问题，是年轻传承人参与度极低，传承断层的隐患仍未解决。部分年轻传承人，依旧摆脱不了对 AI 参数的依赖，认为“有 AI 生成参数，只要按参数操作就行，没必要花费时间和精力练习手工技艺”，在试点过程中，常常出现“老匠人指导揉面、塑形时，只看不动、敷衍了事”的情况，手工技能提升缓慢，让老匠人们忧心忡忡。
有一次，赵爷爷带着几名年轻传承人练习猪油年糕的手工发酵，他耐心地讲解发酵的关键技巧：“发酵的时候，要时刻观察面团的状态，用手轻轻按压，面团能快速回弹，就说明发酵到位了；如果回弹很慢，就是发酵不足，还要再等一会儿；如果一按就塌，就是发酵过度，面团就废了。”讲解完后，赵爷爷让年轻传承人亲手操作、尝试判断，可几名年轻传承人只是匆匆看了一眼，就纷纷后退，说道：“赵爷爷，有 AI 提醒发酵时间，我们只要按时间取面团就行，不用这么麻烦地观察吧？”
更让赵爷爷无奈的是，有一名年轻传承人，在练习手工塑形时，全程盯着 AI 给出的塑形参数，机械地模仿，根本不理解塑形的技巧和精髓，捏出来的年糕，外形歪歪扭扭，毫无美感，与老匠人手工塑形的年糕相差甚远。当赵爷爷指出问题，让他重新练习时，他还满脸不耐烦：“反正 AI 都给出参数了，差不多就行，消费者也不会太在意外形。”
这种依赖 AI、不愿动手实践的态度，在年轻传承人中并不少见。王宇在试点初期，也存在这样的问题，他总觉得“AI 能搞定所有参数，手工技艺只要了解大概就行”，在林父指导他揉面时，他只是站在一旁观看，很少主动动手，即使动手，也只是敷衍了事，揉出来的面团，力度不均、质地松散，根本达不到制作非遗糕团的要求。
“我们老匠人辛辛苦苦一辈子，就是想把手艺传下去，可现在这些年轻人，根本不愿意好好学，只依赖 AI，这样下去，我们的手工手艺，迟早会失传！”赵爷爷看着这些年轻传承人的态度，满脸忧虑，语气中带着一丝失望，“本来以为这个协同模式，能解决传承断层的问题，可现在看来，要是年轻传承人不愿意动手实践，一切都是白费。”
两大问题的出现，让协同模式试点陷入了僵局。苏晚、林默等人深知，若不及时优化调整，不仅协同模式无法落地，还会打击各方的积极性，甚至影响非遗糕团行业的长远发展。为此，他们紧急召开试点工作推进会，邀请老匠人代表、试点企业负责人、年轻传承人、江南大学 AI 实验室专家，齐聚一堂，坦诚交流，共同探讨解决方案，优化协同模式。
推进会上，苏晚率先发言，语气坚定：“各位代表，这次试点，我们遇到了协同效率低、年轻传承人参与度低的问题，这是我们预料之中的，也是新模式落地过程中必然要经历的阶段。今天，我们汇聚一堂，就是要正视这些问题，结合各方的经验和诉求，优化协同模式，让‘AI + 老匠人’协同模式，真正成为非遗传承的助力，而不是负担。”
随后，各方代表依次发言，阐述自身的困惑与诉求，为模式优化建言献策。试点企业负责人希望能简化协同流程、提升 AI 参数的精准度，降低时间和原料成本；老匠人代表希望 AI 能更贴合手工经验，同时能倒逼年轻传承人主动实践，提升手工技能；年轻传承人则表示，希望能有更具吸引力的激励机制，激发他们的参与热情；AI 专家则提出，可以通过数据训练，优化 AI 模型，提升参数与老匠人经验的契合度。
结合各方诉求，苏晚、林默等人牵头，制定了针对性的优化方案，从“提升协同效率”“提升年轻传承人参与度”两个方面入手，全面优化“AI + 老匠人”协同研发模式。
在提升协同效率方面，重点围绕 AI 参数预优化和协同流程简化，开展一系列优化工作。
首先是 AI 参数预优化，核心是让 AI 学习老匠人的手工经验，生成更贴合实际操作的参数。协会联合江南大学 AI 实验室、老匠人联盟，开展了大规模的 AI 模型训练工作，收集了 500 组老匠人手工优化后的配方数据——包括陈皮添加量从 5% 调至 3%、烘烤温度从 180℃调至 175℃、发酵时间从 4 小时调至 2.5 小时等各类优化数据，将这些数据输入 AI 模型，让 AI 深入学习老匠人的优化逻辑、操作经验，理解老匠人对口感、风味的把控标准。
经过两周的集中训练，AI 模型得到了显着优化，生成的基础参数与老匠人经验的契合度，从最初的 60% 提升至 85%，再也不是之前“纸上谈兵”的参数。与此同时，团队还按糕团品类，对 AI 模型进行了细分，针对年糕、桂花糕、苏式月饼等不同品类的工艺特点，优化 AI 模型的参数生成逻辑——比如年糕需突出高软糯度，AI 就会适当调整发酵时间和揉面力度参数；月饼需突出高酥脆度，AI 就会优化烘烤温度和时间参数，让参数更具针对性和精准度。
优化后的 AI 模型，表现十分亮眼。以赵爷爷擅长的猪油年糕为例，之前 AI 生成的发酵时间参数，与赵爷爷的经验误差高达 2 小时，经过品类细分和数据训练后，误差缩小至 30 分钟，赵爷爷试做后，满意地说道：“现在这个 AI 生成的参数，就靠谱多了，和我多年的经验差不多，不用再反复调整，节省了不少时间。”再比如陈皮桂花糕，AI 生成的陈皮添加量参数，从最初的 5% 优化为 3.2%，与老匠人最终确定的 3% 仅相差 0.2%，试做后基本无需大幅调整，只需微调即可投入量产。
其次是协同流程简化。为了避免因反复沟通、职责不清导致的效率低下，团队制定了详细的“AI - 老匠人协同流程图”，明确了每个环节的时间节点和职责分工：AI 生成基础参数，限时 1 天完成；老匠人接收参数后，进行试做优化，限时 2 天完成，并将优化后的参数同步给年轻传承人；年轻传承人根据优化后的参数，完成量产工作，限时 3 天完成。同时，明确了各方的沟通对接人，避免出现“找不到人、沟通不畅”的问题，确保协同流程高效推进。
流程优化后，协同效率得到了显着提升，整体效率提升 40%。某中小试点企业负责人反馈：“优化后的协同模式，太高效了！AI 生成参数 1 天，老匠人优化 2 天，年轻传承人量产 3 天，一周就能完成一个品类的研发和量产，比纯手工效率高 25%，而且品质更稳定，再也不用反复调整、浪费时间和原料了。”
在提升年轻传承人参与度方面，重点围绕激励机制设计，倒逼年轻传承人主动实践、提升技能，激发他们的参与热情。
一是建立严格的技能考核机制。协会明确规定，将手工核心步骤的掌握情况，如揉面、塑形、发酵、烘烤火候把控的熟练度，纳入年轻传承人资格认证体系，未通过技能考核的年轻传承人，无法参与量产环节，也无法获得协会颁发的传承人资格证书。这一规定，彻底打破了年轻传承人“敷衍了事、只看不动”的侥幸心理，倒逼他们主动参与实践，认真学习手工技艺。
考核机制实施后，年轻传承人的态度发生了明显转变。之前敷衍练习的年轻传承人，开始主动向老匠人请教，认真练习手工操作；王宇也一改之前依赖 AI 的态度，主动跟着林父、赵爷爷，练习揉面、发酵、塑形等核心步骤，每天坚持练习 2 小时以上，反复打磨手工技能，只为能顺利通过技能考核，参与量产环节。
二是设立创新奖励机制，激发年轻传承人的参与热情和创新活力。协会规定，对在老匠人指导下，结合 AI 参数，优化出“新口味非遗糕团”的年轻传承人，给予 5000 元的协会创新奖金，同时提供媒体报道机会，让年轻传承人的努力得到认可和表彰，增强他们的成就感和归属感。这里的新口味非遗糕团，要求在保留传统风味的基础上，结合当下消费者的需求，进行创新，如低糖、低脂、养生等方向，既守住非遗本质，又贴合市场需求。
奖励机制的出台，极大地激发了年轻传承人的参与热情。不少年轻传承人，在老匠人指导下，积极探索、大胆创新，结合 AI 参数，尝试优化配方、调整口味。有一名年轻传承人，在老匠人指导下，结合 AI 参数，优化出了“低糖艾草年糕”，保留了艾草的清香和年糕的软糯，同时降低了糖分，贴合当下消费者的养生需求，试吃满意度极高，最终获得了协会的创新奖金和媒体报道机会，成为了年轻传承人的榜样。
三是建立“老匠人 - 年轻传承人结对机制”，强化手工技艺的传承。协会明确，每位老匠人带 2-3 名年轻传承人，实行“手把手教学 + 实践考核”的模式，老匠人每周至少开展 2 次手把手教学，从基础的工具使用、操作手法，到复杂的经验判断、细节把控，逐一传授给年轻传承人；每月开展 1 次实践考核，检验年轻传承人的学习成果，针对考核中发现的问题，及时进行指导和纠正，帮助年轻传承人逐步提升手工技能。
赵爷爷结对带了王宇和另外一名年轻传承人，重点传授猪油年糕的手工制作技艺。他从最基础的“观察火候”“判断面团发酵状态”入手，一步步引导王宇动手操作，耐心讲解每一个细节：“揉面的时候，力度要均匀，节奏要平稳，不能太急，也不能太轻，这样揉出来的面团，才会细腻、有弹性；发酵的时候，要时刻关注环境温度，温度高了，发酵就快，要及时查看；温度低了，发酵就慢，可以适当调整环境温度……”
在赵爷爷的悉心指导下，王宇进步飞快，从最初“连面团都揉不匀”，到后来能够熟练掌握猪油年糕“三揉三醒”的力度节奏，能够凭借自己的经验，判断面团的发酵状态、调整烘烤火候，试做的猪油年糕，口感软糯、香气醇厚，达到了老匠人的制作标准。
林父则结对带了两名年轻传承人，传授桂花糕的手工塑形技艺，他手把手地教年轻传承人捏制桂花糕的外形，讲解塑形的技巧和精髓，每天陪着年轻传承人练习，耐心纠正他们的错误动作，在他的指导下，两名年轻传承人的塑形技能，得到了快速提升，捏出来的桂花糕，外形精致、纹路清晰，与林父手工塑形的相差无几。
经过一系列的优化调整，“AI + 老匠人”协同研发模式，逐渐走向成熟，试点工作也步入了正轨，各类试点企业纷纷传来好消息，协同模式的成效日益凸显，得到了各方的认可和支持。
林记作为行业标杆企业，在协同模式试点中，取得了显着成效。林默团队采用优化后的协同模式，研发“低糖生态桂花糕”，AI 首先生成基础参数：桂花添加量 4%、烘烤温度 175℃、发酵时间 2 小时。林父接收参数后，结合自己几十年的手工经验，进行试做优化，发现 4% 的桂花添加量，虽然香气浓郁，但略显苦涩，不符合传统桂花糕的口感；175℃的烘烤温度，容易导致桂花糕外皮过干、内里偏软，口感不均。
为此，林父将桂花添加量调整为 3.5%，既保留了桂花的自然清香，又避免了苦涩味；将烘烤温度调整为 170℃，延长烘烤时间 5 分钟，让桂花糕外皮酥脆、内里软糯，口感更佳。优化完成后，王宇带领年轻传承人团队，按照优化后的参数，完成量产工作。产品推出后，开展了试吃活动，试吃满意度达 92%，比纯 AI 生成配方制作的桂花糕，满意度提升了 25%，上市后，深受消费者喜爱，订单量大幅增长。
某中小糕团企业，采用协同模式研发“陈皮年糕”，也取得了不错的成效。AI 生成的基础参数为：陈皮添加量 4%、发酵时间 12 小时、揉面力度 7kg。企业的老匠人试做后，发现 4% 的陈皮添加量过高，陈皮味过于浓烈，掩盖了年糕的软糯口感；12 小时的发酵时间过长，年糕口感发酸；7kg 的揉面力度，对于当天的面粉湿度来说，略显偏大，面团偏硬。
随后，老匠人对参数进行了优化：将陈皮添加量调整为 2.5%，让陈皮味适中，与年糕的软糯口感相互融合；将发酵时间调整为 10 小时，避免年糕发酸；将揉面力度调整为 6.5kg，让面团细腻有弹性。优化后的配方，经过年轻传承人量产，产品口感软糯、陈皮味清新，深受消费者青睐，量产后果然销量火爆，订单量较之前增长了 30%，企业负责人欣喜地表示：“优化后的协同模式，既提升了效率，又保障了品质，还让我们的产品更具市场竞争力，真是太给力了！”
除了林记和这家中小试点企业，其他 8 家试点企业，也都取得了显着成效。试点运行 1 个月后，协会组织开展了试点成效调研，调研结果显示：10 家试点企业，AI 与老匠人协同效率平均提升 40%，比纯手工制作效率平均高 25%；年轻传承人手工核心步骤掌握率，从试点初期的 65% 提升至 80%，越来越多的年轻传承人，能够熟练掌握手工核心技艺；试点企业的产品投诉率，从 12% 降至 3%，产品品质稳定性大幅提升，试吃满意度平均达 88%，市场认可度显着提高。
调研结果出炉后，协会召开了试点工作总结会，明确表示，“AI + 老匠人”协同研发模式，试点成效显着，能够有效破解行业痛点，兼顾非遗传承与企业发展，计划在 3 个月内，将这种协同模式，全面推广至所有会员企业，让更多企业、老匠人、年轻传承人，受益于这种创新传承模式，推动非遗糕团行业高质量发展。
在协同模式试点与优化的过程中，核心支线人物，也实现了各自的成长与蜕变，用自己的努力，守护着非遗传承，推动着模式创新。
王宇，作为年轻传承人的代表，实现了从“依赖 AI 者”到“合格非遗传承人”的华丽蜕变。试点初期，他依赖 AI 参数，不愿动手实践，手工技能薄弱，甚至被赵爷爷批评“不珍惜老匠人的手艺”。但在技能考核、师徒结对、创新奖励等机制的激励下，他彻底转变了态度，主动放下对 AI 的依赖，认真跟着赵爷爷、林父，练习手工核心技艺，反复打磨揉面、发酵、塑形等操作，即使遇到困难，也不轻易放弃。
有一次，为了掌握猪油年糕“三揉三醒”的力度节奏，王宇反复练习了整整一周，手上磨出了水泡，也没有停下，赵爷爷看在眼里，疼在心里，同时也为他的转变感到欣慰。功夫不负有心人，经过不懈努力，王宇终于熟练掌握了猪油年糕、桂花糕等非遗糕团的手工制作技艺，试做的产品，口感和外形，都达到了老匠人的标准，顺利通过了年轻传承人资格认证，还带领年轻传承人团队，完成了多个品类的量产工作。
谈及自己的成长，王宇感慨地说道：“以前，我总觉得 AI 能搞定一切，认为手工技艺不重要，可经过这段时间的试点，我才明白，手工技能是非遗的根，AI 只是辅助我们传承的工具。没有手工技能，再精准的 AI 参数，也做不出有灵魂、有温度的非遗糕团。今后，我会继续努力，认真学习老匠人的手艺，把非遗糕团的手艺，好好传承下去，不辜负老匠人的期望，也不辜负自己的初心。”
林父，作为老匠人联盟的核心代表，也实现了从“传统传承者”到“‘传统 + 智能’复合传承者”的成长。试点初期，林父和其他老匠人一样，对 AI 充满了抵触，认为 AI“不懂行”“会破坏手工技艺的纯粹性”，甚至不愿意参与 AI 模型的训练工作。但在参与试点的过程中，他亲眼看到了 AI 经过优化后，能够生成贴合手工经验的参数，能够帮助年轻传承人快速入门，能够提升企业的生产效率，逐渐改变了对 AI 的看法。
随后，林父主动参与 AI 模型的训练工作，将自己 50 年的手工制作经验，逐一转化为数据，包括揉面力度的调整逻辑、发酵时间的判断标准、烘烤火候的把控技巧等，毫无保留地分享给江南大学 AI 实验室的专家，帮助 AI 模型不断优化，让 AI 更懂老匠人的需求，更贴合非遗传承的实际。
在参与 AI 模型训练的过程中，林父还摸索出了“教 AI 传承手艺”的方法，他将自己的手工经验，拆解成一个个具体的参数和操作步骤，输入 AI 模型，让 AI 学习、模仿，再结合试做情况，不断调整优化，让 AI 生成的参数，越来越贴合自己的手工经验。林父笑着说道：“以前，我觉得 AI 和手工是对立的，可现在我发现，教 AI 也能传承手艺，AI 能把我们老匠人的经验，精准地记录下来，传递给更多的年轻传承人，还能帮助企业提升效率，挺好的。今后，我会继续参与 AI 模型的优化工作，努力做一名‘传统 + 智能’的复合传承者，守护好我们的非遗手艺。”
负责 AI 模型训练的江南大学教授，在与老匠人合作的过程中，也有了深刻的感悟，推动了 AI 非遗辅助技术，向更贴合传承需求的方向发展。试点初期，教授和他的团队，只是单纯地依靠数据，优化 AI 模型，忽略了老匠人手工经验的重要性，导致 AI 生成的参数，与老匠人经验严重脱节。
但在与赵爷爷、林父等老匠人合作的过程中，教授亲眼看到了老匠人的手工经验，对于非遗糕团的重要性，看到了老匠人们对品质的极致追求，也深刻意识到，AI 的“聪明”，不是替代人，而是学习人，老匠人的经验，才是最珍贵、最有价值的训练数据，脱离了老匠人的经验，AI 再精准，也无法真正服务于非遗传承。
为此，教授调整了 AI 模型的研发方向，不再单纯追求参数的精准度，而是重点围绕老匠人的手工经验，优化 AI 模型，让 AI 不仅能生成精准的参数，还能学习老匠人的优化逻辑和经验判断，真正成为老匠人传承手艺的助手，成为非遗传承的助力。教授感慨地说道：“这次试点，让我收获很大，我明白了，AI 非遗辅助技术，核心不是技术本身，而是如何让技术贴合非遗传承的需求，如何让 AI 服务于老匠人、服务于年轻传承人、服务于非遗本身。今后，我们会继续深入与老匠人合作，不断优化 AI 技术，让 AI 更好地助力非遗传承，让老匠人的手艺，在数字化时代，绽放出更耀眼的光芒。”
协同模式试点成效显着，不仅破解了试点初期的两大难题，还推动了非遗糕团行业的创新发展，与此同时，两个新的伏笔，在试点推进过程中悄然浮现，为后续剧情的发展，埋下了重要的铺垫，也让非遗糕团行业的未来，充满了更多的期待。
第一个伏笔，是协同模式的应用场景，即将扩展至非遗糕团文创开发领域。在试点成效调研过程中，不少试点企业反馈，希望能将“AI + 老匠人”协同模式，扩展至非遗糕团文创开发领域，如“AI 设计糕团造型，老匠人手工塑形”，既利用 AI 的高效、创新优势，设计出贴合当下年轻人审美需求的文创糕团造型，又依托老匠人的手工技艺，打造出精致、有温度的文创产品，提升非遗糕团的附加值，扩大非遗文化的影响力。
企业的这一诉求，得到了协会的高度重视。苏晚、林默等人经过研讨后，明确表示，计划在协同模式全面推广后，开展“AI 文创辅助”试点工作，联合试点企业、老匠人、年轻传承人、AI 专家，探索“AI 设计 + 老匠人手工塑形”的文创开发模式，设计出更多兼具传统韵味和现代审美、适合送礼和收藏的非遗糕团文创产品，推动非遗糕团行业，向“传承 + 创新 + 文创”的多元化方向发展。
第二个伏笔，是中国“AI + 老匠人”协同模式，即将走向全球，为全球非遗传承提供中国经验。联合国教科文组织非遗部门，一直关注着中国非遗糕团行业的 AI 应用实践，当得知“AI + 老匠人”协同模式试点成效显着，能够有效破解非遗传承与数字化创新的矛盾，兼顾手工技艺传承与企业发展后，高度认可这种创新传承模式，特意发来邀请，邀请林默，在即将召开的“全球非遗传承大会”上，分享中国“AI + 老匠人”协同模式的实践经验、优化过程和试点成效，推动这种创新模式，在全球范围内推广应用，让中国经验，助力全球非遗传承。
林默收到邀请后，十分重视，立刻着手准备分享材料，计划将协同模式的研发背景、试点过程、优化方案、试点成效，以及中国非遗传承的理念和实践，全面、详细地分享给全球非遗传承者，让更多国家和地区，了解中国非遗传承的创新实践，借鉴中国经验，推动全球非遗文化，在数字化时代，实现活态传承、生生不息。
试点工作圆满落幕，“AI + 老匠人”协同研发模式，即将全面推广，非遗糕团行业，迎来了“传统 + 智能”的良性发展新阶段。老匠人们坚守手工初心，主动拥抱 AI 技术，成为非遗传承的“守护者”和“创新者”；年轻传承人们摆脱 AI 依赖，认真学习手工技艺，努力成长为合格的非遗传承人，扛起传承的大旗；企业们积极应用协同模式，提升效率、保障品质，推动行业高质量发展；协会则发挥统筹协调作用，不断优化模式、完善机制，为非遗传承保驾护航。
又是一个傍晚，林记作坊里，香气依旧弥漫。赵爷爷、林父，正陪着几名年轻传承人，练习手工塑形，手把手地指导他们捏制桂花糕，年轻传承人们认真学习、主动动手，脸上洋溢着专注的神情；王宇正带领团队，按照“AI + 老匠人”协同模式，完成低糖生态桂花糕的量产，每一个步骤，都严格遵循优化后的参数和老匠人的指导，确保产品品质；林默、苏晚、陈曦、小李等人，围坐在一起，讨论着协同模式的推广计划，以及“AI 文创辅助”试点和全球非遗传承大会的筹备工作，眼神中充满了坚定与期待。
“AI + 老匠人”，不是 AI 替代老匠人，而是 AI 助力老匠人，是传统与智能的碰撞，是经验与技术的融合，是传承与创新的共生。这种协同模式，既守住了非遗的根与魂，又注入了创新的活力与动力，让老匠人的手艺，在数字化时代，得以代代相传；让非遗糕团，在坚守传统风味的同时，更具市场竞争力；让中国非遗文化，在传承中创新，在创新中发展，逐渐走向全球，绽放出更耀眼的光芒。
未来，随着“AI + 老匠人”协同模式的全面推广，随着“AI 文创辅助”试点的启动，随着中国经验走向全球，非遗糕团行业，必将迎来更美好的明天，老匠人的手艺，必将代代相传，非遗文化的魅力，必将被更多人熟知和喜爱，让传统匠心，在数字化时代，续写新的传奇。