新专长与老专长在概念上的区别，主要在于它们形成的背景、发展过程以及所涵盖的领域。

新专长通常指随着社会进步和科技发展而产生的新的专业知识或技能，这些专长可能是由新兴行业的需求推动产生的，比如人工智能、大数据分析、云计算等，它们往往与当前最前沿的技术或市场需求紧密相关，是知识更新换代的产物。

随着互联网和移动通信技术的飞速发展，数据科学成为了一个热门的新专长领域，它涉及统计学、机器学习、大数据处理等技术，旨在通过分析大量数据来提取有价值的信息，为决策提供支持，这种专长不仅要求掌握传统的数据处理方法，还需要了解如何利用先进的算法和技术来处理复杂的数据集。

老专长则是那些经过时间考验，依然具有广泛应用价值的知识和技能，这些专长可能起源于早期的工业时代，但随着技术的发展和社会需求的变化，它们仍然保持着一定的相关性和实用性，老专长往往包括基础学科的知识，如数学、物理学、化学等，以及一些经典的工程技术，如机械制造、电子工程等。

以数学为例，虽然现代数学已经发展出了许多高级分支，如抽象代数、概率论、运筹学等，但基本的算术、几何和微积分仍然是很多领域的基石，物理学中的力学原理、电磁理论等也是许多工程应用的基础。

在技术领域，老专长同样扮演着重要的角色，计算机科学中的编程、算法设计、操作系统原理等，都是软件开发和系统维护不可或缺的基础知识，而在机械工程领域，材料科学、力学分析、制造工艺等都是确保产品性能和质量的关键要素。

新专长与老专长之间也存在交叉和融合的现象，随着全球化和信息化的发展，许多老专长也在不断地融入新技术和新理念中，以适应新的市场需求，传统制造业中的质量管理、供应链管理等领域，已经开始采用大数据分析、物联网等新技术来提高效率和降低成本。

新专长与老专长的区别主要体现在它们的形成背景、发展过程以及所涵盖的领域上，新专长反映了技术进步和社会变迁带来的知识更新，而老专长则代表了人类智慧和实践经验的积累，两者相辅相成，共同构成了人类文明进步的重要基石。