35岁，我在制造业当架构师，守的是一套SSM老系统

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原创最新推荐文章于 2026-11-13 17:51:20 发布 222 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | AAAI 2026 | DEIM 引入轻量级群体注意力（LWGA）模块，可以显著提高其多尺度物体检测能力，特别是在小物体和复杂背景下的表现本文提出了一种改进的DEIM网络模型，通过引入轻量级LWGA模块显著提升了多尺度物体检测性能。LWGA模块采用局部和全局注意力机制，有效提升了小物体和复杂背景下的识别能力，同时保持低计算成本。该模块通过分割输入特征图并应用多种注意力机制（GPA、RLA、SMA、SGA）进行特征提取和融合，优化了多尺度物体的特征表示。实验表明，改进后的DEIM模型在遥感图像处理等任务中表现出色，在12个数据集上实现了性能与计算效率的最佳平衡，为资源受限设备提供了高效的解决方案。阅读详情

周一例会，老板宣布：今年数字化预算砍一半，IT 部门"保运转、不新立"。

散会的时候，新来的 95 后凑过来问我：“郑哥，咱这个系统的 Struts2 标签，是祖传的吗？”

我笑了，笑完心里一沉。

我在广州这家制造业信息化公司干了八年，title 是架构师，名片印得很好看。但我维护的"核心系统"，是一套 2011 年上线的 SSM——Spring 加 Struts2 加 MyBatis，三千行的 Action 类，四百多个 XML 配置文件，页面是 JSP 套 JSP。

我叫架构师，其实我是个看坟的。

架构师的头衔，维护工的命

说个真事。上个月系统宕机，我第十七次半夜被叫起来。原因是十年前的定时任务和十年后的数据量打了一架，数据库锁表，全厂报工停摆两小时。

第二天生产总监在会上拍桌子："这套系统到底行不行？"老板看了我一眼，没说话。那一眼的意思我懂：预算砍半，人别出事，系统别出事，就这么耗着。

八年里，我给这套老系统打了几百个补丁。慢查询？加索引，加不动了就半夜跑批。缓存击穿？没有缓存，谈什么击穿。新来的 95 后问我为什么不用 Redis，我说这套 Struts2 的架构，塞 Redis 进去比重写一套还难。

最让我心里发毛的不是系统老，是我跟着它一起老了。

八年，我简历上的技术栈原地踏步。Spring Boot 我没在生产环境用过，微服务我只在视频里学过。去年我试着投过两份简历，一家问我"你们服务治理怎么做的"，我说我们单体应用，没有服务治理；另一家问我"有没有高并发场景"，我说我们全厂并发峰值不到两百。对面沉默的那几秒，比骂我还难受。

而那个问我"是不是祖传"的 95 后，午休时间用 Ollama 加 Dify，给质检部搭了个缺陷问答助手：质检员拍张照、输句话，历史相似缺陷的处理方案就出来了。

质检主任逢人就夸。老板在周会上说"这个有想法"。

我坐在下面，突然想明白一件事：公司砍的是旧 IT 的预算，但"AI 应用"这四个字，正在变成新的预算入口。

老系统不是包袱，是没通电的矿

我回家翻了下招聘软件，心态更复杂了。传统制造业的 Java 岗，JD 上还写着"熟悉 SSH/SSM 优先"，工资八年没涨过。但同样这批公司，今年新挂出来的"AI 应用工程师"岗，要求写的是 LangChain4j、RAG、向量库，薪资高了将近一半。

有份制造业数字化的调研说，超过六成的传统工厂有"用 AI 盘活存量系统"的意愿，但最大的卡点不是没钱，是没人——懂老系统的人不懂 AI，懂 AI 的人看不懂老系统。

我特意去打听了一圈。佛山一家五金厂，把二十年的设备点检记录喂给模型，故障预判准得老师傅都服；东莞一家电子厂，用 RAG 把工艺文档做成问答，新员工培训周期砍了一半。这些项目的共同点：都不是推倒重来，都是在老系统旁边"接"出来的。

这句话反过来读，就是机会：能把这套 Struts2 老 ERP 和大模型接上的人，屈指可数。而全公司最懂这套系统的人，是我。

架构师的自救：不动老系统，让它长出 AI

我想通了，不动老系统。动它，我一个签字都批不下来。我的路子是：老系统继续跑，在它旁边，长出 AI 的枝。

三件事，每天下班后两小时。

第一件，用 Spring AI 给老系统装个"翻译官"。Spring AI 把各家模型统一成 ChatClient 接口，我在老系统外面包了一层 Spring Boot 服务，老系统只管提供数据接口，AI 能力全在新层。不动一行祖传代码，老板那关直接过。两周，跑通。

第二件，用 RAG 盘活十年工单。我们维修工单系统里躺着十年的设备故障记录，以前除了月底统计没人看。我用 pgvector——直接挂在 PostgreSQL 上，零额外运维——把三万条工单向量化，做了一个"设备故障问答"：维修工描述现象，系统检索相似故障，给出当年的处理方案。每天两小时，三周搞定。维修班组长试用完说了句：“这比问老师傅快，老师傅还退休了两个。”

第三件，用 LangChain4j 让模型学会"调接口"。一个 @Tool 注解，把"查库存""查 BOM"封装成模型能调用的工具，让模型自己决定什么时候查什么。这一步做完，它就不只是问答，是个能干活的 Agent 了。

顺带说句打消顾虑的话：这条路不用学训练模型，那是算法岗的事。我们做的是应用，模型就是个超级中间件，会用、会接、会落地，就够了。