从“花拳绣腿”到“大国重器”——山东数智攻坚的“慢变量”逻辑

5月22日下午，山东省人民政府新闻办公室在山东省科技馆举行“奋进‘十五五’ 科创赢未来”科技工作者专题记者见面会，四名来自不同领域的科技工作者，与记者们分享了他们在人工智能赋能实体经济中的探索与实践。

如果只扫一眼新闻标题，可能会觉得这是一场常规的科技成果展示。但坐下来听完四个人的讲述，会发现一个耐人寻味的共性：他们做的，都不是聚光灯下最“吸睛”的事，而是产业土壤里最“吃劲”的事。让机器人告别舞台表演、让沉睡的健康数据开口说话、让国产基础软件打破国际垄断、让无人机在高空找到一颗丢失的销钉——每一件事听起来都不算“宏大”，但每一件事的突破，都意味着某个行业向前迈进了一小步。而无数个这样的一小步，正在悄然改变山东数智转型的底层逻辑。

当技术走出实验室：从“能演示”到“真管用”

见面会上，山东大学工程训练中心主任宋锐抛出了一个坦率的判断：目前大众熟知的具身机器人多为春晚、短视频中的表演型产品，“能跳舞练武术”，却难以投入实际生产；产业端应用的机器人，大多还在做搬运、码垛、焊接等预编程重复工作，面对零件偏差、环境变动等复杂工况，显得力不从心。“看不清、摸不准、做不精”——他用这九个字概括了当前工业机器人的核心瓶颈。

作为一名自2004年入职山东大学以来深耕机器人领域二十余年的科研者，宋锐带领团队选择了另一条更难的路：聚焦具身技能学习与灵巧操作，依托视觉和力觉感知，融合模型控制与数据学习，推动机器人从简单作业向复杂场景落地。在工业领域，机器人已经能够完成3C组装、汽车管件装配等精细工序，即便零件存在毫米级偏差也能灵活适配；在特种作业领域，消防机器人可代替消防员深入火灾、危化泄漏等高危区域完成关阀、堵漏等操作；在医疗服务领域，机器人可助力微创手术实现高精度操作。

有趣的是，国网智能科技股份有限公司人工智能室主任王万国在电力巡检领域遇到的挑战，与宋锐如出一辙。输电线路中最常见也最危险的缺陷之一是一枚小小的销钉缺失——王万国称之为“销钉虽小，危害不少”。传统人工巡检需要工人爬上几十米高的铁塔，用肉眼寻找隐患；即便用上无人机，拍摄的2400万像素高清图像中，销钉也仅占约200个像素。“在几千万像素的照片里找一个只有200个像素的‘小点’，跟大海捞针差不多。”王万国团队的解决方案，是给无人机装上“会思考的大脑”——实现“自主飞、智能判”。通过前端人工智能模型，无人机一键启动后自动规划航线、寻找拍摄点并拍照；后端则采用多级检测策略，先定位设备大致区域，再聚焦细节查找缺陷。这套系统最终将销钉缺失识别率做到了91.45%，位居世界第一。

两位来自不同领域的科研者，不约而同地选择了同一条路径：不追求算法的“炫技”，而是解决真实场景中的“小问题”。宋锐的机器人从“能跳舞”到“能组装”，王万国的无人机从“能航拍”到“能找钉”——只有把“能演示”变成“真管用”，技术才算真正落了地。

数据沼泽里的淘金者：唤醒、信任与跨越

如果说宋锐和王万国面对的是物理世界的数据，那么山东第一医科大学教授孙亮和浪潮数据技术有限公司副总经理亓开元的战场，则在数字世界。

孙亮在见面会上抛出了一个容易被忽视的事实：每个人身上都有大量与自身健康相关的数据——基因检测数据、影像报告、门诊病例、检验检测数据，还有来自穿戴设备的心跳记录。“这些数据规模很大、关系复杂，但蕴含着极高的价值。”问题在于，它们大多处于“沉睡”状态，各自为政、难以利用。孙亮团队的工作，就是通过AI算法对多组学数据和脑影像数据进行融合分析，让数据“开口说话”。目前团队已发布多项成果，包括AI辅助阿尔茨海默病术后疗效评估算法。传统诊疗模式下，患者出现明显症状时，大脑神经往往已发生不可逆损伤；而通过AI的早期预警，可以在症状出现前数年发出信号，为干预赢得宝贵时间。

孙亮反复强调一个观点：医学AI的源头在实验室，但落脚点应该在病床。多和临床一线的专家、病人沟通，是算法是否真正有用的试金石。这种从“数据沉睡”到“精准预警”的跨越，靠的不是单一技术的突破，而是对临床痛点的深刻理解。

亓开元面临的挑战则更为根本。他的云数智基础软件部署在数据中心里，老百姓可能不经常接触，但“双十一”的高并发交易不卡顿、高速收费站的实时响应、民航值机系统不出错，背后都靠它。他打了一个生动的比方：传统数据中心里的服务器管理像“养鸡场”，数量多但管理粗放；云操作系统的目标是把每台服务器都管得像“宠物”一样——精细调度、故障自愈。然而，在国产替代的漫长道路上，信任曾是最稀缺的资源。亓开元坦言，客户最初对国产产品“不予采购”是常态，“产品的成熟度和稳定性常常受到客户质疑”。团队的回应方式，是用一次次大规模集群测试、一项项国际性能纪录，把“能用的产品”变成“好用的产品”。如今，浪潮云海系列产品已实现国内外主流处理器的协同管理，完成全球最大规模云数智融合验证测试，打破国际权威评测性能与可扩展性世界纪录。

孙亮和亓开元的故事，共同揭示了一个容易被忽视的真相：在人工智能时代，数据是新的石油，但原油需要炼化，信任需要积累。没有高质量的数据治理，就没有精准的AI模型；没有用户对国产软件的信任，就没有自主可控的数字底座。

“慢变量”的力量：为什么山东需要长期主义

见面会持续了近两个小时，四位科技工作者的讲述中，不约而同地出现了一个关键词：时间。

宋锐在机器人领域深耕二十余年，从2004年入职山东大学至今，始终聚焦同一方向。他判断，工业和商业场景的机器人应用正处于初期验证阶段，未来3到5年将逐步成熟；而康复养老和家庭服务等更复杂的生活场景，还需要更长时间的打磨，“必须保证使用安全，必须是安全的、聪明的、靠谱的”。王万国从硕士毕业便选择了电力机器人这条当时尚处起步阶段的道路，至今已坚持十余年。他用一组数据说明“慢”的价值：山东省输电无人机巡检每年产生约1000万张图像，人工逐张查找需10名专家近6年；而通过AI技术，10台机器不到3天即可完成分析。这91.45%的识别率，是无数次算法迭代的结果。

亓开元用“归零”来概括十多年的研发历程——一切都要从零开始，技术难题是新的，市场环境是新的，“除了顶着压力干下去，别无选择”。孙亮则强调，医疗AI的成熟周期远比互联网产品要长，“一定要多和临床一线的专家、病人沟通”，因为每一个百分点的提升，都可能需要数年临床数据的积累。

这种“慢”，恰恰是人工智能赋能实体经济的必然规律。与消费互联网的“快鱼吃慢鱼”不同，工业AI、医疗AI、基础软件、电力巡检——这些领域关乎国计民生，容不得半点虚假。宋锐提到的“山东造”核心部件（智元机器人的双臂、淄博纽氏达特的行星减速机）、王万国团队攻克的销钉识别世界纪录、亓开元团队打破的国际性能测试纪录、孙亮团队发布的AI辅助诊疗算法，每一项成果的背后，都不是一朝一夕的冲刺，而是经年累月的长跑。

见面会举办的前一天，山东省刚刚发布《“人工智能+制造”行动方案（2026—2028年）》，明确提出到2028年全省人工智能产业营业收入突破2500亿元。从宋锐的机器人装备到王万国的无人机巡检系统，从亓开元的云数智基础软件到孙亮的医疗AI算法，四位科技工作者的故事，恰是这份政策文本在最一线的注脚。

让机器人告别“花拳绣腿”，让沉睡的健康数据发出预警，让国产基础软件支撑起数字底座，让一线检修工从铁塔回到中控室，这些变化来得缓慢，却足够坚实。它们汇聚在一起，正是山东数智攻坚最真实的底层逻辑：不追风口，不图虚名，用“慢变量”支撑“快发展”，把论文写在工厂车间、田间地头和万家灯火里。

大众新闻·齐鲁壹点 闫聪