新工艺造出好阀门

　　靳利铭

　　【镜头】

　　晚上8点，办公室里仍旧灯火通明，来自生产部门、质检部门的同事们围坐在一起，准备开研发复盘会。靳利铭刚从小件机加工车间巡检回来，赶忙加入会议。大家你一言我一语，讨论气动换向阀优化的试验方式。靳利铭一边听着同事的分析，一边在图纸上用笔勾画。

　　最近，由我主持设计研发的气动换向阀已经进入最后的试验阶段，即将作为开年新产品上市。近年来，我们瞄准高端装备制造、新能源等领域的需求，进军环保行业废气治理赛道，气动换向阀就是应用于环保行业的废气处理设备。

　　气动换向阀的通过介质是工业废气，启闭速度快、频次高，对耐久度、摩擦系数和密封性要求极高；在交付时间很紧的情况下，还要随着生产进度随时调整原有设计方案，对我们的技术能力带来不小的挑战。比如，我们之前发现，阀轴表面粗糙度对阀板工作时的摩擦阻力影响较大，于是采用滚压工艺，提高阀轴表面质量，降低粗糙度。

　　我在阳泉阀门公司工作了快20年，一路走来，印象最深的是2015年对煤气闸阀进行优化改造。当时，一些老产品重量大、成本高。我们先建立三维模型，进行应力应变分析，在保证阀门强度和刚性要求的前提下，分别改变阀门中腔截面形状和加强筋位置，看重量能否相应地减轻。我们光做三维图纸就做了十几种，每个图纸都要做模拟实验，反复对比数据，看看哪种是最优解。

　　进入生产阶段，一开始我们还有点担心，如果设计有问题，后期修补难度会很大。没想到，实验结果显示合格，大家都很激动。我常和团队开玩笑说，技术攻关时，愁得睡不着；攻关成功后，乐得睡不着。最终，煤气闸阀单台成本降了约1万元，在市场上的竞争力变得更强了。

　　去年，我们一年新增专利16项，其中优质发明专利5项，参与制定国家标准3项、团体标准3项。今年，我们将进一步把握市场需求，加强科技创新，并和多所高校合作，通过产学研合作，引入科研创新力量，让传统产业焕发新活力。

　　（作者为山西阳泉阀门股份有限公司技术部部长，本报记者马睿姗采访整理）

　　大模型变得更会聊天了

　　刘吉涛

　　【镜头】

　　刘吉涛边吃午饭，边琢磨着上午讨论会上模型优化的技术细节。脑中一个新想法迸现，他迅速在手边记下。吃完饭，他又坐回算法团队工位旁，验证新想法。电脑屏幕上滚动着代码和不断更新的模型训练与评测数据，随着试验结果的一次次优化，刘吉涛和同事的表情兴奋起来……

　　我是一名在上海“模速空间”大模型创新生态社区工作的AI工程师，但我更愿意把自己形容为“AI工匠”。我们的工作就是不断打磨大模型，使其在现实使用场景中更好地理解人的行为、语境和需求。这几年，不少大模型公司都在春节前后推出新迭代的产品，我们也不例外，一款新版文本大模型是我们近期工作的重点。

　　眼下，我的优化目标是提升对话的真人感。聊天没有固定标准，有人喜欢活泼的语气，有人偏好沉稳的回应。起初，我们训练的模型只能“对话”，谈不上“聊天”。怎么才能把抽象的感受具象到代码里？我们结合业务场景，构建了适合自身模型的评估体系，细分出基础对话能力、情感共鸣点、场景识别、多轮对话记忆等多个维度，还建立了专属测试集优化训练。我们经常没日没夜地处理数据、记录问题、调整模型，希望能得到用户积极评价，那就是对我们最好的奖励。

　　创新需要突破现有框架。比如，人们在线上聊天时，除了输入文字，还可能会用到语音、图片、短视频，这就需要通过文本模型与图像、语音等多模态模型协同推理与结果融合，实现更自然的交互体验。

　　创新中也要“试错”。有一次，我们采用的一种数据处理方式在小批量测试中效果很好，可放大到海量数据后却出现纰漏。我们连夜切换方案，争分夺秒重新梳理数据链路。这让我体会到，AI研发没有“差不多就行”，必须用精准的数据支撑每一步。

　　AI研发是一个漫长的过程，需要精益求精、持续攻坚。新的一年，我们要在多模态领域实现突破，优化模型的适配能力，期待和更多AI从业者一起，让国产大模型在全球舞台上绽放光彩。

　　（作者为上海稀宇极智科技有限公司研发工程师，本报记者王崟欣采访整理）

　　精密“关节”让大国重器更丝滑

　　周 琳

　　【镜头】

　　“越到最后越马虎不得……”实验室内，周琳与团队成员围在电脑前，和中国科学院国家天文台的科研人员开视频会，研究产品细化方案。图纸上，线条勾勒出轴承的轮廓，尺寸、承载力等数据也密密麻麻地被标注出来。

　　作为轴承设计师，我的工作说通俗点，就是给机械设备做“关节”。不久前，我参与设计的国内首台套外径4.6米高径向承载能力三排圆柱滚子转盘轴承成功下线，并通过专家组验收。

　　这一“关节”是为了配套世界最大120米口径全可动射电望远镜，不仅要承载相当于4000吨以上重物的压力，还要在带动望远镜主体转动时做到平稳、丝滑。倘若因轴承误差导致指向偏移，哪怕是微米级的晃动，都可能让珍贵的天文数据“失之毫厘，谬以千里”。

　　研发期间，我们团队常常昼夜不歇。有好几次在关键技术的研发上遇到瓶颈，测试数据不理想，大家都很着急。我们相互鼓励，最终产品一次性验收成功，填补了国内特大型高承载望远镜方位轴承研制空白。

　　对我这个研究高精密轴承30年的“老将”来说，每次接到任务，依旧感到很有压力。

　　记得10多年前，我们要为“中国天眼”（FAST）的“瞳孔”——馈源舱研发配套轴承。超精密、轻量化、小扭矩……我们抱定“没有先例就创造先例”的决心，泡在实验室、往返于车间，最终让直径近2米的轴承跳动远远小于一根头发丝的直径。

　　除了“仰望星空”，我的工作也常要“脚踏实地”。为了攻克盾构机主轴承的“卡脖子”技术，我们团队不断摸索验证，突破了一系列难关。如今，洛轴研发的主轴承可覆盖3米级到12米级的各类盾构机。

　　从“一五”时期建厂，到踏上“十五五”新征程，洛轴见证了民族工业的发展与强大。我们一线科研工作者要再接再厉，为更多大国重器研制精密“关节”。

　　（作者为河南洛阳轴承集团股份有限公司技术中心特种精密轴承研究所所长，本报记者张文豪采访整理）

　　用好南繁“育种加速器”

　　赵海铭

　　【镜头】

　　南繁基地里，连片的玉米郁郁葱葱。抬手握住雄穗袋，利落地轻抖手腕，让花粉簌簌落进雄穗袋中，接着迅速取下雌穗上的套袋，将雄穗袋中的花粉均匀地撒落在花丝上，再用大头钉将雌穗袋固定好……不到1分钟，一株玉米的人工授粉便已完成。这样的操作，赵海铭每天要重复成百上千次。

　　临近春节，南繁基地又开始热闹起来，这已经成了我们农业科研工作者的一个固定节奏。很多人好奇，为什么我们要反复来海南？关键就是“南繁加代”。三亚光热条件独特，作物生长周期短，在北方一年只能收获一季的玉米，在这里可以种两到三季。因此，南繁成了我们心中的“育种加速器”。

　　这几年，我主要聚焦的是玉米杂交制种中的一个关键环节——去雄。我们现在种的玉米，超过99%都是杂交种，杂交的优势在于能显著提高产量。杂交种生产有个难题：必须及时、彻底地去掉母本的雄穗，否则就会自交结实，影响种子纯度。目前国内主要靠人工去雄，时间紧、用工难，制约了玉米制种的全程机械化。

　　我所在的实验室研发“玉米智能核雄性不育制种技术”，就是想办法让母本玉米“雄花不育”。我们利用南繁快速加代的优势，将不育系的性状回交转育到主推玉米品种的母本中。我们不仅要确保这些不育系雄花不育，还要保证其他性状，如抗病性、抗倒性等保持优良。待到果穗成熟后，我们再把选出的单株种子带到甘肃、新疆等地进行制种验证。

　　经过10多年的努力，我们取得了一些进展：母本不育性很彻底，生产的杂交种育性正常，花粉粒充足。它能有效降低玉米制种成本，杂交种纯度提升约1%，制种产量增加近10%。

　　尽管春节不能与家人团圆已是常事，但在南繁基地看着一季季玉米抽穗、授粉、成熟，我的心里很踏实。因为我知道，支撑这份坚守的，是我们农业科研工作者强农报国的初心和种业振兴的使命。

　　（作者为中国农业大学农学院教授，本报记者丁雅诵采访整理）

　　机器人从“看得见”到“看得懂”

　　曾钰胜

　　【镜头】

　　华灯初上，实验室里仍是一片繁忙。曾钰胜趴在操作台前，调试工业人形机器人Walker S2的视觉感知系统。调试完毕后，他启动程序，机器人面对桌面上堆叠的螺丝，快速完成位姿识别，准确分拣螺丝，放置到指定位置……看着人形机器人精准的全流程操作，曾钰胜露出了笑容。

　　如果说人形机器人正在成为智能制造的“新员工”，那我们视觉算法工程师研发的视觉系统，就是为它装上“眼睛”。视觉不仅是人形机器人感知环境的“输入”工具，更是其理解世界、做出决策、与人协同工作的“认知”基础，是实现其在复杂环境中自主行动、与人交互最核心的感知能力。

　　过去一年，我们团队伴随着Walker S系列走进工厂、走上产线，见证它从实验室走向规模化应用。这背后，是无数个在调试车间、在应用现场、在代码与算法中奋战的日子，于我而言，也是一段在解决实际问题中不断成长的经历。

　　比如，在一次机器人实训中，车间里有不少黑色工件，由于表面吸光，深度相机很难捕捉到有效的点云数据，机器人无法准确识别它们的姿态。为此，我们团队研发了RGB与环境深度融合的位姿估计算法，利用RGB图像提取丰富的纹理与边缘特征，并融合工件周围非黑色区域的深度信息进行空间推理，从而使机器人在深度数据不完整的情况下，仍能精准推算出物体的6D位姿。经过持续的算法迭代与现场调试，团队最终实现了全流程分拣精度超过99%的突破，成功将机器人的视觉感知从“看得见”提升至“看得懂”的水平。

　　就这样，随着人形机器人走进更多工业场景，我们针对实际作业中的“小意外”，不断优化模型、调整策略。每一个技术突破，都不是一蹴而就的；每一个落地场景，都凝结着团队日夜攻坚的汗水。新的一年，我们将继续朝着让机器人“看得懂、看得准、能思考、能执行”的目标努力，在智能制造的广阔天地里贡献自己的一份力量。

　　（作者为广东深圳优必选科技股份有限公司视觉算法工程师，本报记者李纵采访整理）