在第十七屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽中。雷競技官網生物技術學院《基于咖啡酸酯的靶向納米藥劑和寄生蜂產品研制及其綠色防控桑青枯病和桑螟》獲全國一等獎，機械工程學院《基于無人機的船舶外板智能噴涂系統及應用》獲全國二等獎，馬克思主義學院、人文社科學院、環境與化學工程學院聯合申報的《消失的船 上岸的路——長江大保護背景下退捕漁民社會適應性調查研究》、經濟管理學院《大國船業工時定額智能化設計與驗證--基于自動化測算平臺的應用與實踐》獲全國三等獎。

“參與‘挑戰杯’等科技賽事是很好的課外研學手段，能讓同學們的注意力放在新時代的前沿技術的研究和攻堅克難上，潛心鉆研出成果，這是一個提升自我的過程。”團委副書記徐劍介紹。日前，本專欄記者采訪了四支獲獎團隊，了解他們獲獎背后的故事，感受他們不斷挑戰自我、勇于創新的精神。

為同一個目標努力

2019年5月下旬，楊學鈞在桑園參加專業生產實習時，一次近距離接觸桑葉的機會，他從桑農的口中了解到“桑螟”和“青枯病”，兩種桑園內的重大病蟲害每年在我國蠶桑基地成災面積達到30%以上，但是抗藥性加劇，新型可替代手段匱乏，桑青枯病和桑螟的防治正面臨無藥可用的嚴峻局面，正成為制約我國蠶桑產業發展的卡脖子問題。針對這一困境，團隊開始了為期三年的觀察。

寄生蜂的篩選成為團隊成員面臨的一大難題，篩選過程中蟲源需求幾萬頭，工作量巨大，“實驗過程是沒有捷徑的，我們只能不斷地實驗，記錄數據，統計數目，再試驗，幾乎所有的課余時間我們都在做這件事。”嚴孟文和邢曉蓉在蟲室熬過三百多個日日夜夜，終于從野外20余種寄生蜂中篩選出高寄生率的混腔室繭蜂，形成月產15萬頭的室內繁育規模。

目前，桑青枯菌靶向納米藥劑和桑螟寄生蜂產品，在我國8個主產區推廣應用1935畝次，田間減施增效顯著，總體防效由之前的40%~54%提升至74%~ 77% (全國最高水平)，畝產增收1000元以上，形成了桑樹疊加發生病蟲害綠色防治產品的生產及產業應用技術。

“通過比賽與團隊小伙伴相識，并為同一個目標努力，這是我認為最有意義的事情！”龐慧琳感慨道。肩負著期待，保持著熱愛，他們是“春蠶精神”踐行者，他們用行動服務社會，用奮斗引領同輩。

只要肯攀登

2019年11月去船廠實地調研時，團隊負責人蔡佑輝發現船舶涂裝主要還是依賴人工噴涂，噴涂效率低，并且對人體有害，現有的爬壁式、框架軌道式和高架車式噴涂機器人存在實用性差、通用型差等痛點。蔡佑輝一次在校園內飛無人機，恰巧碰見指導老師周宏根，交談中給了蔡佑輝啟發，如果把無人機和噴涂技術相結合，或許可以解決現存的噴涂機器人的弊端。

從提出這一項目，到組建團隊再到進一步壯大團隊，從校賽到省賽，再到國賽，一路走來，風雨兼程。“整體機構上有許多非標零件，市面上沒法買到成品，只能自己動手制作，從設計畫圖到加工、裝配，諸多難點亟待攻克。”蔡佑輝介紹。為了完善零件設計，讓其更易于安裝，團隊成員都放棄暑假休息的時間，堅持宿舍、實驗室、食堂三點一線。為了優化設計方案、了解加工注意事項，團隊成員伴著夏日蟬鳴聲，多次去工廠調研，一遍遍翻閱設計標準書籍。控制系統需要軟件開發的能力，而這對于機械學院團隊成員來說無疑是一項挑戰，他們又一次跳出舒適區，學習自己并不擅長的計算機知識。“人生的道路上難免會遇到困難和挫折，只有不斷向上攀登，才能到達別人未曾到達的頂峰。”蔡佑輝表示。

團隊革新了現有船舶智能噴涂模式，適應了所有船型的柔性化噴涂，實現了外板噴涂的精益化管控，目前已在江蘇省鎮江船廠等船廠進行噴涂實驗，推動項目的落地。

“讓漁民們穩得住、能致富”

在第七屆全國江豚保護暑期夏令營上，實踐團成員韓誠等走訪了江蘇省鎮江市和安徽省銅陵市江豚保護區周邊退捕漁民，敏銳捕捉到退捕漁民上岸后的諸多不適，收入下降、生活不適應、自我價值感降低等問題值得追蹤關注。9月，組建長江大保護上岸漁民調研團，開始了長江大保護背景下退捕漁民社會適應性研究征程。

調查問卷900余份，專題研討32次，深度訪談65人，整理訪談記錄逾10萬字……近200個日夜里，實踐團的足跡走過了長江中下游6省29市。地域上的巨大跨度也帶來語言溝通障礙。“錄音通常要聽四五遍，遇到無法理解的俚語，再去問當地的同學，還有聽不懂的，就去請當地政府幫忙解決。”朱云翔和韓誠回憶。

最終，通過問卷調查和深度訪談，團隊系統了解了上岸漁民的社會適應狀況，構建了用于動態追蹤調查長江退捕漁民的社會適應狀況的評估指標體系。實踐團提出的對策建議，先后被江蘇省人民政府研究室、鎮江農業農村局等部門采納，并受到中科院“首倡長江十年禁漁”的曹文宣院士推薦。比賽有終點，但實踐永無止境，項目團隊還將進一步回訪調研，持續關注上岸漁民群體適應性與漁文化傳承問題，為上岸漁民“穩得住、能致富”貢獻青年力量！

學科交融 協同創新

現存的以手工測算“查表法”為主的工時測算方式，消耗人力成本和物力成本較多，這引發了中海智聯團隊的關注。偶然的一次機會，中海智聯團隊成員在參加經濟管理學院“我與教授話科研”活動，對于專攻船舶生產管理控制領域專家蘇翔教授所提出的工時定額測算與智能決策方案眼前一亮，使團隊成員最初的想法有了“落地”的可能。

從手工查表到智能化，工時定額測算都離不開大量的行業實際數據。面對挑戰，每逢周六，中海智聯團隊成員就整裝前往江南造船廠，開始一整天的采集船舶分段建造工時數據。“在進行實地數據采集過程中，全體項目成員頂著炎熱的天氣進行測繪，許多成員都中暑了，但為了項目能夠按時完成，每個人都選擇堅持下去。”楊穎回憶道。在兩年時間內團隊成員走訪了23家知名船企并拜訪了36位企業高管，采集了14種船型工時信息。

擺在團隊面前的另外一大難題是如何提高工時定額測算精度，即使將神經網絡計算模型融入其中，計算精度仍然能達不到團隊要求。可他們不愿妥協。為此團隊重新查證資料，并與中國船舶工業協會會長郭大成、中國工程院院長譚建榮等相關專家交流獲取解決思路，最終實現了測算技術的突破。團隊將溫度對工時的影響納入回歸模型的處理范圍，并結合了演化計算技術與灰色關聯度方法，通過實例測算出本方法與實動工時誤差低于2.73%，且測算速度比傳統方法快百余倍。