在东北 为东北

　　10月30日至11月2日，第十五届“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛终审决赛在大连理工大学举办。今年大赛增设东北振兴产业升级专项赛，587件作品中透视出青年学子在东北振兴这一课题中的青春解答。

　　一块钢板出现质量问题，怎样在绵延数公里的产线上快速找到原因？来自东北大学未来技术学院的大三学生关金阳，带来的是关于高端钢铁制造的智能决策技术方案。他介绍，东北地区是全国重要的钢铁工业基地，钢铁生产面临跨工序多源数据融合难、产品规格与工艺复杂多变、生产全流程跨层级决策效率低等难题。

　　一条轧钢产线上，相关生产参数记录在不同的系统里，遇到质量异常，工程师需要分别调取记录、逐级上报，再由多个部门商定对策，往往需要3-7天。钢板轧制后还要经过精整、剪切，有些质量问题直到成品检验时才被发现，此时后续批次钢板可能已按同样工艺完成轧制。

　　依托东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室，项目团队首创基于工业大数据可视分析的全流程跨层级决策技术，系统将各道工序的传感器数据、现场监控视频和生产记录等信息关联起来，将钢板质量异常追溯到具体工序，甚至定位到某个工艺变量，处理流程可缩短至约5分钟。

　　“大国重器背后的工业决策风险巨大，哪怕是0.01%的误差都无法承受，所以我们项目的核心是人机协同决策。”关金阳介绍。

　　去年，宝钢股份厚板事业部已在5m厚板产线上应用该项技术，钢板质量诊断准确率达到90%以上。项目指导教师张同康表示：“我们希望垂类智能模型能真正进入生产决策闭环，大幅提升跨层级决策效率，为钢铁制造乃至其他流程制造行业提供智能化转型的新方案。”

　　北京理工大学空天科学与技术学院硕士研究生张嘉阳，本科期间在东北地区求学，当时一场冰冻灾害曾让学校停电一周，他至今记忆犹新。如今，由他所在的仿生材料与固体多尺度力学课题组研发的防除冰涂层，正是聚焦这一难题。

　　“防除冰涂层主要利用其超疏水性，使液体和冰雪无法粘附，类似荷叶自洁，可以避免东北地区重大基础设施及工业企业遭受冰雪冻害。”张嘉阳介绍。

　　“我们将相分离技术引入到涂层制备中，让产品表面形成微纳米结构，这是我们提升耐磨性能的核心。”项目技术负责人陈佳栋解释。

　　传统的超疏水涂层依赖于含氟类原料，为保证绿色环保，团队通过烷烃原料替代，研发出高粗糙度+低表面能的耦合系统，既适配东北地区冬季环境，又能缩短成型时间，提高服役年限。

　　今年，该成果在秦沈客运专线山海关检修车间受电弓改造项目中投入使用。张嘉阳说，“未来，团队打算将产品应用到汽车挡风玻璃、冰箱换热片上，进一步探索民用市场的应用场景。”

　　东北林业大学的吴佳齐将黄豆和肥料带到了答辩现场。“我们用这种小巧的药剂实实在在解决了黑龙江寒地大豆光热不足的痛点。”

　　实验数据显示，用了药剂，大豆产量提升了5%、蛋白质含量增加了0.4-0.7个百分点。

　　来自东北农业大学的郭洁雨这次带来的参赛项目和黑土地保护相关。他也向记者分享了一组数据：一块应用他们技术的实验田，两年累计增产8%，土壤有机质含量提升了12%。

　　数据提升背后离不开郭洁雨团队自研的大模型。该模型不光吸纳了公开的土壤数据，还集成了郭洁雨团队在黑龙江等地采集的1万个点位土壤数据、东北农业大学采集的土壤菌种数据。

　　加什么菌剂、加多少、田间管理怎么做……郭洁雨说，大模型基于海量数据计算后，会给出答案。

　　在现代农业发展中，不光要控制化肥用量，农药用量也要控制。来自黑龙江八一农垦大学的张永鑫和小伙伴做了一个农业平台，能实时展示农作物各类数据，还能提供田间管理建议。

　　他重点向记者介绍了该平台的变量施药功能。现在农田除草多是“雨露均沾”，“但有一个问题，如果草多的地方，你喷少了的话，它没办法彻底除草；草少的地方你喷多了的话，可能影响作物生长。”

　　为此，张永鑫团队想了个办法：用无人机采集杂草分布热力图，并生成变量施药计划。经过实验，能节约农药用量15%-20%。

　　在东北振兴产业升级专项赛中，还有不少农用机器人、AI育种等项目。

　　东北有很多农户家里有蔬菜大棚，但智能化程度不高。因为没经验，很多农户不敢种植高附加值的经济作物。

　　来自哈尔滨工程大学的宋佳新带来的项目就是把核电站的巡检机器人用到蔬菜大棚里，让机器人根据作物生长需要，智能给出管理意见。为此，她们建立了覆盖8类寒地作物的专属知识图谱，以及基于寒地作物真实种植数据的算法模型，为农户管理大棚提供科学意见。目前，已有约20个机器人部署到了农户家里。