现在股票配资这群研究机器人产业技术的青年人，在无数“再试一次”中突破

原标题：安徽芜湖安普机器人产业技术研究院李公文团队攻坚关键技术——

这群青年人，在无数“再试一次”中突破（创新故事）

李公文（右二）与青年工程师进行技术交流。乔文慧摄

人物小传

李公文，1985年7月生，安徽全椒人，现任安徽芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发总监。自2014年以来，他在机器人系统集成、数字孪生及工业大数据应用领域精耕细作，主持研发了安徽省首版次软件、首台套重大技术装备各1项，承担省重点科技项目5项、产学研协同攻关课题20余项，累计发表专业论文10篇，获授权发明专利20项，主编教材2部。先后获得全国工业和信息化技术技能大赛工业大数据算法赛项职工组一等奖等多个奖项，获评“大国工匠”等荣誉称号。

早上8点，安徽芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司实验室里，几名技术人员站在控制台前，目光紧紧盯住屏幕上跳动的数据流，为一套高校实验室定制的实训设备做最后的联调测试。

人群中，一名中等身材、脸庞方正、眼神沉稳锐利的青年人格外引人注目。他时而俯身查看虚拟模型与实体设备的同步状态，时而快速敲击键盘修正算法参数，时而轻声叮嘱团队成员核对关键点位。他便是研究院研发总监李公文。

2023年，李公文与公司95后工程师程丙南组队，参加第二届全国工业和信息化技术技能大赛，一举夺得工业大数据算法赛项职工组一等奖，填补了安徽省在该赛事中的奖项空白。谈起这次获奖，程丙南说：“李老师认准的事，一定会往深里钻，钻不透不罢休。”

“把能查的资料都查一遍，能试的方案都试一遍”

2014年，李公文踏入机器人行业，从事系统集成相关工作。“我学的是计算机专业，刚接触机器人系统集成时，还是个不折不扣的‘小白’。”李公文回忆，那会儿，为适应岗位，他白天跑车间调试设备，晚上埋头钻研技术文档，遇到难题就缠着老工程师追根问底。

凭着这股“把一件事做到底”的劲头，10余年间，李公文从专科一路深造至博士，从普通工程师成长为高级软件架构师。他主持开发的“数字孪生工厂”软件获评安徽省首版次软件。

前些年，公司承接了一条生产线的数字孪生项目，在实施交付中，团队遭遇了棘手难题：为控制成本、简化运维，项目中的AGV（自动导引车）采用了行业通用的磁导航方案，但存在明显局限——难以在数字孪生软件中实时获取位置信息，导致虚拟模型与实体设备失效，虚拟AGV持续漂移、虚实场景脱节，生产线的数字孪生构建工作陷入停滞。

面对客户“不增加成本”的要求，李公文主动扛起攻坚重任。白天，他泡在生产现场采集数据、排查信号、比对误差；夜晚，他一头扎进文献资料，逐一筛选适配的定位技术方案。

激光导航虽精度达标，可成本远超预算；传统定位模式，又无法满足实时同步需求。数十次方案推翻、上百组参数调试、无数次逻辑推演，最终超宽带定位技术进入他的视野。该技术通过高时间分辨率测距，可在复杂室内环境中实现约10厘米级的定位精度，同时具备抗干扰能力强、功耗低等优势。该技术虽在室内定位和物联网领域得到应用，但在工业产线AGV定位场景中缺少成熟实践。

没有现成经验可借鉴，李公文就从零搭建测试环境，连续熬了数个晚上，反复测试、优化算法。功夫不负有心人，最终测试数据显示：超宽带定位技术虽存在大约10厘米的误差，但相比磁导航在系统中无法有效输出位置信息，这个误差在生产现场可以接受。更关键的是，该技术可以在数字孪生软件中实时获取AGV位置，打通虚实映射链路，解决了模型漂移问题，项目得以顺利交付。

同事打趣说：“老李的解决方案是从文献堆里‘刨’出来的。”李公文说：“把能查的资料都查一遍，能试的方案都试一遍，答案就出来了。”这份看似轻松的背后，是他对精益求精的坚守。

“给自己一个练兵的机会，我们一起从头学”

近年来，面对制造业数字化、智能化的转型浪潮，李公文主动跳出深耕多年的机械自动化的“舒适圈”，转向工业大数据、人工智能的全新赛道。

此时，恰逢第二届全国工业和信息化技术技能大赛新增了工业大数据算法赛项，李公文认为这是以赛促学、以赛练技的契机，便计划在公司寻找搭档组队参赛。可大数据、人工智能、算法模型对一直从事机械自动化的技术人员来说，完全是陌生的领域，公司里没人敢轻易尝试。

李公文主动找到年轻同事程丙南：“要不你跟我上？”程丙南满心犹豫，坦言自己没有相关准备。李公文鼓励他：“上吧，给自己一个练兵的机会，我们一起从头学。”

备赛的日子远比预想的苦。两人白天正常上班，晚上和周末便扎进机房，从零开始学习数据处理、模型训练、算法优化。他们定下规矩：模型跑通了、准确率达到85%，这叫能用。但还要继续追问：能不能到90%？误报能不能再降一点？为了提升几个百分点，他们反复优化特征、调整算法，甚至引入物理模型，让人工智能不只是“统计拟合”，更是真正理解设备运行的规律。

决赛在浙江绍兴举行，1055名选手同台竞技。比赛后半程，李公文和程丙南发现一个大问题：他们处理了很久的数据，在模型最终测试时完全没有被应用。时间一分一秒流逝，程丙南紧张得额头冒汗，李公文强迫自己冷静，一个个代码排查，仔细检查数据处理的方法是否正确、测试时数据的来源到底在哪里。最终，在比赛结束前20秒，代码成功运行，模型顺利通关。

“既要做到精益求精，又要努力创新技术”

李公文常说：“今天的工匠精神，不只是把一件事重复做到极致，更是要在变化中持续学习、融合新知、解决新问题，既要做到精益求精，又要努力创新技术。”

如今，李公文多了不少新身份：芜湖市人工智能工匠学院特聘教师、芜湖职业技术大学校外大师工作室负责人。他常带着学生进工厂、上产线，在真实系统上动手实践。

“带年轻人，我最看重的，不是他现在懂多少技术，而是有没有在真实问题里沉得下去的定力。”在李公文看来，问题从来不会规规矩矩地写在课本里，数据不全、信号干扰、设备老化，甚至老师傅一句“这机器最近脾气不对”，都可能是关键线索。

“在这种复杂场景下，学生要自己找数据、对时序、建模型、验证结果。可能调了两周参数，只把误报率降了两个百分点。”李公文说，但正是这个过程，让他们理解：人工智能不是炫技现在股票配资，是解决问题；工程师的“极致”，是在反复失败后，依然愿意再试一次地坚持。

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