这群青年人，在无数“再试一次”中突破

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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，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。

转载自5月7日《人民日报》