在第十七届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛中。我校生物技术学院《基于咖啡酸酯的靶向纳米药剂和寄生蜂产品研制及其绿色防控桑青枯病和桑螟》获全国一等奖，机械工程学院《基于无人机的船舶外板智能喷涂系统及应用》获全国二等奖，马克思主义学院、人文社科学院、环境与化学工程学院联合申报的《消失的船 上岸的路——长江大保护背景下退捕渔民社会适应性调查研究》、经济管理学院《大国船业工时定额智能化设计与验证--基于自动化测算平台的应用与实践》获全国三等奖。
“参与‘挑战杯’等科技赛事是很好的课外研学手段，能让同学们的注意力放在新时代的前沿技术的研究和攻坚克难上，潜心钻研出成果，这是一个提升自我的过程。”团委副书记徐剑介绍。日前，本专栏记者采访了四支获奖团队，了解他们获奖背后的故事，感受他们不断挑战自我、勇于创新的精神。
为同一个目标努力
2019年5月下旬，杨学钧在桑园参加专业生产实习时，一次近距离接触桑叶的机会，他从桑农的口中了解到“桑螟”和“青枯病”，两种桑园内的重大病虫害每年在我国蚕桑基地成灾面积达到30%以上，但是抗药性加剧，新型可替代手段匮乏，桑青枯病和桑螟的防治正面临无药可用的严峻局面，正成为制约我国蚕桑产业发展的卡脖子问题。针对这一困境，团队开始了为期三年的观察。
寄生蜂的筛选成为团队成员面临的一大难题，筛选过程中虫源需求几万头，工作量巨大，“实验过程是没有捷径的，我们只能不断地实验，记录数据，统计数目，再试验，几乎所有的课余时间我们都在做这件事。”严孟文和邢晓蓉在虫室熬过三百多个日日夜夜，终于从野外20余种寄生蜂中筛选出高寄生率的混腔室茧蜂，形成月产15万头的室内繁育规模。
目前，桑青枯菌靶向纳米药剂和桑螟寄生蜂产品，在我国8个主产区推广应用1935亩次，田间减施增效显著，总体防效由之前的40%~54%提升至74%~ 77% (全国最高水平)，亩产增收1000元以上，形成了桑树叠加发生病虫害绿色防治产品的生产及产业应用技术。
“通过比赛与团队小伙伴相识，并为同一个目标努力，这是我认为最有意义的事情！”庞慧琳感慨道。肩负着期待，保持着热爱，他们是“春蚕精神”践行者，他们用行动服务社会，用奋斗引领同辈。
只要肯攀登
2019年11月去船厂实地调研时，团队负责人蔡佑辉发现船舶涂装主要还是依赖人工喷涂，喷涂效率低，并且对人体有害，现有的爬壁式、框架轨道式和高架车式喷涂机器人存在实用性差、通用型差等痛点。蔡佑辉一次在校园内飞无人机，恰巧碰见指导老师周宏根，交谈中给了蔡佑辉启发，如果把无人机和喷涂技术相结合，或许可以解决现存的喷涂机器人的弊端。
从提出这一项目，到组建团队再到进一步壮大团队，从校赛到省赛，再到国赛，一路走来，风雨兼程。“整体机构上有许多非标零件，市面上没法买到成品，只能自己动手制作，从设计画图到加工、装配，诸多难点亟待攻克。”蔡佑辉介绍。为了完善零件设计，让其更易于安装，团队成员都放弃暑假休息的时间，坚持宿舍、实验室、食堂三点一线。为了优化设计方案、了解加工注意事项，团队成员伴着夏日蝉鸣声，多次去工厂调研，一遍遍翻阅设计标准书籍。控制系统需要软件开发的能力，而这对于机械学院团队成员来说无疑是一项挑战，他们又一次跳出舒适区，学习自己并不擅长的计算机知识。“人生的道路上难免会遇到困难和挫折，只有不断向上攀登，才能到达别人未曾到达的顶峰。”蔡佑辉表示。
团队革新了现有船舶智能喷涂模式，适应了所有船型的柔性化喷涂，实现了外板喷涂的精益化管控，目前已在江苏省镇江船厂等船厂进行喷涂实验，推动项目的落地。
“让渔民们稳得住、能致富”
在第七届全国江豚保护暑期夏令营上，实践团成员韩诚等走访了江苏省镇江市和安徽省铜陵市江豚保护区周边退捕渔民，敏锐捕捉到退捕渔民上岸后的诸多不适，收入下降、生活不适应、自我价值感降低等问题值得追踪关注。9月，组建长江大保护上岸渔民调研团，开始了长江大保护背景下退捕渔民社会适应性研究征程。
调查问卷900余份，专题研讨32次，深度访谈65人，整理访谈记录逾10万字……近200个日夜里，实践团的足迹走过了长江中下游6省29市。地域上的巨大跨度也带来语言沟通障碍。“录音通常要听四五遍，遇到无法理解的俚语，再去问当地的同学，还有听不懂的，就去请当地政府帮忙解决。”朱云翔和韩诚回忆。
最终，通过问卷调查和深度访谈，团队系统了解了上岸渔民的社会适应状况，构建了用于动态追踪调查长江退捕渔民的社会适应状况的评估指标体系。实践团提出的对策建议，先后被江苏省人民政府研究室、镇江农业农村局等部门采纳，并受到中科院“首倡长江十年禁渔”的曹文宣院士推荐。比赛有终点，但实践永无止境，项目团队还将进一步回访调研，持续关注上岸渔民群体适应性与渔文化传承问题，为上岸渔民“稳得住、能致富”贡献青年力量！
学科交融 协同创新
现存的以手工测算“查表法”为主的工时测算方式，消耗人力成本和物力成本较多，这引发了中海智联团队的关注。偶然的一次机会，中海智联团队成员在参加经济管理学院“我与教授话科研”活动，对于专攻船舶生产管理控制领域专家苏翔教授所提出的工时定额测算与智能决策方案眼前一亮，使团队成员最初的想法有了“落地”的可能。
从手工查表到智能化，工时定额测算都离不开大量的行业实际数据。面对挑战，每逢周六，中海智联团队成员就整装前往江南造船厂，开始一整天的采集船舶分段建造工时数据。“在进行实地数据采集过程中，全体项目成员顶着炎热的天气进行测绘，许多成员都中暑了，但为了项目能够按时完成，每个人都选择坚持下去。”杨颖回忆道。在两年时间内团队成员走访了23家知名船企并拜访了36位企业高管，采集了14种船型工时信息。
摆在团队面前的另外一大难题是如何提高工时定额测算精度，即使将神经网络计算模型融入其中，计算精度仍然能达不到团队要求。可他们不愿妥协。为此团队重新查证资料，并与中国船舶工业协会会长郭大成、中国工程院院长谭建荣等相关专家交流获取解决思路，最终实现了测算技术的突破。团队将温度对工时的影响纳入回归模型的处理范围，并结合了演化计算技术与灰色关联度方法，通过实例测算出本方法与实动工时误差低于2.73%，且测算速度比传统方法快百余倍。
