国赛“冠军”是这样炼成的
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时针走过5小时59分40秒，距比赛结束仅剩20秒，“咔”，李公文用食指有力地敲击键盘，长吁一口气……
不久前在浙江绍兴举行的第二届全国工业和信息化技术技能大赛决赛上的一幕，李公文记忆犹新。
李公文来自安徽芜湖，他和程丙南组队，与清华、北大团队等高手同台角逐，不畏困难、勇于挑战、精益求精，最终依靠高超技艺，斩获大赛工业大数据算法赛项职工组一等奖。这不仅是他俩的荣光，更实现了我省工信行业技术技能竞赛历史性突破。
“取得一等奖成绩，算是意外之喜。”回忆比赛，李公文和程丙南抑制不住激动，“原本是抱着‘练兵’、向先进学习的心态来参赛的。”
偶然之中有必然，“冠军”如何练就？近日，记者走进李公文团队工作单位———芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司探访。
“压哨”完赛
李公文，中等身材，方正的脸庞，大眼深邃有神。
坐在他一旁的同事程丙南，拥有一张稚气未脱的娃娃脸，说起话来略显几分羞涩，1996年出生的他，乍看起来像一个还未走出校园的大学生。
作为国家级一类大赛，第二届全国工业和信息化技术技能大赛共有1055名选手进入决赛。参加工业大数据算法赛项的124支队伍中，仅10支队伍完成比赛，比赛难度可见一斑。
李公文介绍，他们参加的工业大数据算法赛项的赛题，是从真实工业生产应用场景演化而来，模拟的是某工厂内一套用于智能化加工生产的数控加工系统，受生产过程中的振动、磨损和温度变化等因素影响，系统设备加工的产品尺寸与程序理论尺寸存在偏差，导致加工生产效率及产品质量下降。
为解决问题，选手需要通过采集产品生产过程中的大量数据，采用大数据分析与人工智能算法等技术，分析装备的状况，通过优化系统的工艺参数，进而提高生产效率和产品质量。
“比赛考验选手四大能力，即工业自动化、图像处理、数据处理、算法设计。”程丙南说。
工业自动化考验选手工业组网知识，要求把通讯做好，把相机像素调到最优状态、拍照位置调到最佳角度等光学知识；图像处理考验选手图像处理能力，机器识别图像采集完成后，需识别图像好与不好，对图片进行分解；数据处理考验选手在有限时间内，把给出的26列2万条数据，借助算法建立模型，让人工智能深度学习，去找数据规律，排出有用数据。算法设计则是考验选手如何运用算法处理有污染的图片，提升模型的准确率及降低误差。
其实，这个过程，相当于一位经验丰富的工匠，正在生产操作。工匠在生产中，所有操作动作都产生数据。而他所有操作动作所产生的数据里，有一部分对生产结果真正起到作用，而有一部分对生产结果不起作用。这就需要人工智能在一旁观察“学习”，把无用的数据清除掉，把有用的数据保存成“规律”，用于今后自动化智能生产。
“我们对给出的数据进行千辛万苦处理，但是处理结束后发现，导出的有用数据无论怎么操作都没有被应用到模型最终测试阶段。最让我们冒汗的是当时比赛的剩余时间已经不多了。”程丙南说，在这种紧迫情况下，他俩没有放弃，强迫自己冷静下来，理清思路，仔细检查代码，思考处理方法是否正确、数据处理时涉及到的数据类型、方法是否正确、模型最终测试时使用的数据来源在哪等问题。
最终，他们凭借过硬的技能，找到解决办法，经过近六小时鏖战，在比赛结束前20秒“压哨”完成任务，获得宝贵的一等奖，填补安徽空白。
赢在“场外”
1985年出生的李公文，硕博就读合肥工业大学，2014年底加盟芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司，不久因项目筹建起教育装备部。起初，他对工程技术领域并不熟悉，缺乏经验和知识。然而，兴趣和热情驱使着他不断学习和提升自己。
最初几年，他专注于机械和自动化方面学习，通过项目实践不断巩固和应用知识，提高在工程技术领域的专业能力。随着科技进步和行业演变，李公文意识到，“计算机和人工智能在工程技术领域的重要性在不断增加。”为跟上前沿趋势，他决定深度学习计算机科学和人工智能相关知识。由此，逐渐掌握编程语言、算法和机器学习等核心知识，带领团队开发人工智能相关产品并在实际项目中应用。
李公文把“只要有1%的机会，都要付出100%努力”当成工作格言。一次，公司参加某学校智能制造项目招标，该项目是他们首次参与的智能制造项目，客户需求是在校内建设一条可以满足教学与实际生产的教学型产线。
投标前期，李公文带领机械、电气工程师根据招标参数研讨技术方案、通过参数逆推设备选型与成本核算。随着技术方案讨论深入，同事发现，这个标的难度太大，不仅金额高，且技术跨度非常大，涉及机械、自动化、计算机软件等。
讨论方案时，很多技术同事打起“退堂鼓”，建议放弃这个标的。关键时刻，李公文站出来了，“这是公司第一个智能制造产线项目，无论结果如何，只要有1%的机会，我们都要付出100%努力。”最后，李公文带领同事加班加点制作标书，并经过商务标、技术标及多轮问询答辩，成功中标。
项目交付过程中，李公文多次召开项目技术碰头会，组织多次技术论证，带领机械工程师进行三维建模、产线方案布局、模型出图，联系非标加工厂家进行非标零件生产、联系设备厂家采购项目所需标准件，并统揽全局进行项目进度规划。
在引领机械组进行项目推进的同时，李公文深入电气组，和电气组成员讨论工控逻辑动作如何实现，如何在保证质量满足参数的前提下节省项目采购成本。项目组装和调试阶段，又深入组装调试现场，身先士卒带领机械组和电气组加班加点，为员工加班做好后勤保障工作，调动员工工作积极性，为项目提前入场打下扎实的基础。
最终，该项目成功交付，赢得客户好评。
李公文就是这样一个遇事沉着冷静、思考问题全面的科技企业工作者。
工作期间，李公文主持安徽省首版次软件开发1项、安徽省首台套重大技术装备开发1项，1项成果获安徽省机械工业科学技术奖二等奖。先后荣获安徽省产业教授、芜湖市首批优势产业优秀人才、芜湖市首批产业教授、芜湖市优秀科技工作者、中国数字工匠年度人物称号等荣誉。
程丙南工作之初，就对自动化和自动控制技术产生浓厚的兴趣。恰好当时所在的企业引进自动化生产线。他抓住这个难得的机会，开始学习PLC控制系统、传感器技术和自动化流程设计等与之相关的理论知识。
后来，加入芜湖安普机器人产业技术研究院，程丙南在大量实际项目中，逐渐掌握不同类型自动化设备和系统的原理和操作方法。实践经验不断积累，他能够有效地分析和解决自动化设计过程中的问题，并提出改进建议。
“随着智能制造和数字孪生成了智能制造的焦点，作为不满现状的技术人员，我保持持续学习的精神，在数字孪生技术、人工智能、大数据等领域进行深入研究，成功将其应用于实际项目中。”程丙南深有感触地说。
产业“沃土”
“好成绩离不开好平台。”李公文所言好平台，是指2014年8月，由芜湖市政府、安徽工程大学联合组建安徽工程大学机器人产业技术研究院，并共同出资注册的芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司。
位于芜湖市的安徽工程大学，近年来以机器人现代产业学院建设为契机，深度融合地方经济社会发展，持续深化产教融合，系统整合高校、企业、政府和社会多方资源，打造高端人才培养、科技成果转化、共性技术研发、科创资源整合“四个平台”，推进产学研用一体化发展。
安徽工程大学机器人产业技术研究院院长、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司总经理许德章教授告诉记者，研究院成立的初衷，就是要做好机器人和人工智能领域前瞻性技术研究、面向工业的自动化改造、新产品开发及成果转化、开展硕士人才、本科人才及应用人才培养等。
“他们取得一等奖的好成绩，既是意外之喜，也在意料之中。”在许德章看来，这次能夺得大奖，在一定程度上，得益于该研究院鼓励员工不断拥抱新技术，跟上技术发展的潮流。“我们的工程师平时实操的，就是类似大赛的题目等产业前沿技术，所以他们可以在各种比赛中得心应手。”
芜湖是全国首个获批国家级机器人产业发展集聚区。10年来，芜湖形成覆盖从关键零部件到整机，再到系统集成的完整机器人产业体系，机器人产业实现“从无到有”“从弱到强”的跨越发展。数据统计，目前芜湖机器人产业集聚上下游企业220多家，产值突破300亿元。
芜湖市立足本市优势产业、特色产业，深入实施人才优先发展战略，推进招才引智“一号工程”，以强烈的引才意识、鲜明的用才导向、良好的成才环境，为各类人才在芜发展提供最好服务、最优政策、最强保障，先后出台两个“三年计划”，大力推动工业互联网、新一代信息技术和产业融合。
“没有芜湖的产业‘沃土’，就难以开出绚丽的‘人才之花’”。芜湖市经信局二级调研员陈传宏说。
人才是发展之基、创新之要、竞争之本。事实上，芜湖市培育产业人才工作仅仅是安徽省重视产业人才工作的一个缩影。
近年来，安徽省以前所未有的决心全力打造人才强省。谋划实施人才兴皖工程，召开全省人才工作大会，出台4.0版人才政策，谋划全面加强人才工作机构建设和力量配备，构建“1+16”落实体系。
尤其是安徽省经信厅，在营造经信领域尊才爱才引才用才上，不断提升人才服务工作水平，完善全周期全方位人才服务体系，指导企业用好各类人才政策，引进高端优秀人才，鼓励、培育和推荐一批创新企业家、先进制造技术人才和先进基础工艺人才，鼓励企业与高校联合建设现代产业学院、示范性微电子学院、特色化示范性软件学院等行业特色学院，引进高层次人才。
“要像抓招商引资一样抓人才引进，像抓项目建设一样抓人才培育，大力营造真心爱才、诚心引才、倾心聚才、暖心留才的一流人才生态，形成天下人才汇聚江淮的生动局面。”前不久召开的“人才安徽行”系列活动动员部署会传递出这样的信息，“让各类人才创造活力竞相迸发，让人才价值在安徽得到全面彰显。”
当前，安徽省正在加快推进新型工业化。推进新型工业化，将加快制造强省建设，更好服务构建新发展格局，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。在这一进程中，人才是驱动新型工业化的核心动力。正是像李公文、程丙南这样的一大批人才，为安徽新型工业化建设提供坚实的人才支撑。
来源：安徽经济网
编辑：赵晓莹
审核：邓九平
运维支持：安徽经济报
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