在安徽蕪湖安普機器人產業技術研究院有限公司的實驗室里，清晨的陽光透過玻璃灑在控制臺上，幾名技術人員正專注地盯著屏幕，為一套定制的實訓設備進行最后的聯調測試。人群中，一位中等身材、面容方正、眼神專注的青年格外引人注目——他時而俯身檢查虛擬模型與實體設備的同步情況，時而快速敲擊鍵盤調整算法參數，時而輕聲指導團隊成員核對關鍵點位。這位忙碌的研發總監，正是李公文。
2023年，李公文與95后工程師程丙南組隊參加第二屆全國工業和信息化技術技能大賽，在工業大數據算法賽項中斬獲職工組一等獎，為安徽省填補了該賽事的獎項空白。程丙南回憶道：“李老師認準的事情，一定會鉆到底，不解決絕不罷休。”這種執著，正是李公文十余年科研生涯的真實寫照。
2014年，計算機專業出身的李公文初入機器人行業時，還是個不折不扣的“門外漢”。為了快速適應崗位，他白天在車間調試設備，晚上啃技術文檔，遇到難題就追著老工程師請教。憑借這股“把事情做到底”的勁頭，他從?？埔宦纷x到博士，從普通工程師成長為高級軟件架構師，主持開發的“數字孿生工廠”軟件更獲評安徽省首版次軟件。
轉機出現在公司承接的一條生產線數字孿生項目中。為控制成本，項目采用行業通用的磁導航方案，但這一方案導致虛擬模型與實體設備嚴重脫節——虛擬AGV持續漂移，虛實場景無法同步，項目陷入停滯。面對客戶“不增加成本”的硬性要求，李公文主動接下攻堅任務。他白天在生產現場采集數據、排查信號，晚上扎進文獻庫篩選定位技術。激光導航精度達標但成本超支，傳統模式無法滿足實時需求，經過數十次方案推翻、上百組參數調試，超寬帶定位技術終于進入他的視野。
這種技術雖在室內定位領域有所應用，但在工業產線AGV定位場景中尚無成熟案例。沒有經驗可借鑒，李公文就從零搭建測試環境，連續熬夜優化算法。最終測試顯示，超寬帶定位雖存在約10厘米誤差，但相比磁導航的“無效輸出”，這一誤差在生產現場完全可接受。更重要的是，它實現了AGV位置的實時獲取，打通了虛實映射鏈路，項目得以順利交付。同事笑稱他的方案是“從文獻堆里刨出來的”，李公文卻說：“把能查的資料查遍，能試的方案試完，答案自然就出來了。”
面對制造業數字化、智能化的轉型浪潮，李公文再次主動跳出舒適圈，轉向工業大數據和人工智能領域。2023年，當第二屆全國工業和信息化技術技能大賽新增工業大數據算法賽項時，他決定以賽促學，邀請年輕同事程丙南組隊參賽。盡管程丙南因缺乏準備而猶豫，李公文仍鼓勵他：“給自己一個練兵的機會，我們一起從頭學?！?/p>
備賽期間，兩人白天上班，晚上和周末扎進機房，從零學習數據處理、模型訓練和算法優化。他們定下嚴格標準：模型準確率達85%才算“能用”，但必須追問能否達到90%，誤報能否再降。為提升幾個百分點，他們反復優化特征、調整算法，甚至引入物理模型讓人工智能理解設備運行規律。決賽在浙江紹興舉行，1055名選手同臺競技。比賽后半程，他們發現處理的數據未被模型應用，時間緊迫下，李公文冷靜排查代碼，最終在結束前20秒成功運行模型，順利通關。
如今，李公文身兼多職：蕪湖市人工智能工匠學院特聘教師、蕪湖職業技術大學校外大師工作室負責人。他常帶學生進工廠、上產線，在真實系統中動手實踐。“帶年輕人，我最看重的是他們在真實問題中沉得下去的定力。”李公文說，問題不會寫在課本里，數據不全、信號干擾、設備老化，甚至老師傅一句“機器脾氣不對”，都可能是關鍵線索。在這種復雜場景下，學生要自己找數據、對時序、建模型、驗證結果，“可能調兩周參數只降兩個百分點誤報率，但正是這個過程讓他們明白：人工智能不是炫技，是解決問題；工程師的‘極致’，是在反復失敗后仍愿意再試一次的堅持?！?/p>
