浙江象山港的输水廊道里，潮湿的水汽在手电筒光柱中翻滚。吕辉蹲在入口处，看着检测工人佝偻着身子钻进仅容一人通过的通道，靴底碾过积水的声响渐渐远去。这位河海大学的本科生攥紧了笔记本，上面刚记下工人师傅的话：“这活儿不仅累，万一碰到结构松动，命都得悬着。”
类似的震撼也发生在青海冷湖的荒原上。邓元勇站在赛什腾山顶，狂风掀起他的冲锋衣下摆，手里的测风仪显示风速已达每秒 28 米。这位国家天文台的研究员望着脚下寸草不生的戈壁，突然握紧拳头 —— 这里就是他们要找的 “观日圣地”，全球首台中红外观测系统将在此扎根。
2019 年那个暑假，吕辉的疑问在团队宿舍里炸开了锅。“能不能造个机器人替人干活？” 这个念头让五个跨专业的年轻人彻夜难眠。机械系的张磊翻出《机器人学导论》，水利专业的吕辉标注着廊道结构图纸，自动化系的李萌则对着电路板发呆。第一次试验机械腿时，电机突然短路冒出黑烟，几个人盯着烧焦的零件，半天没人说话。
邓元勇的团队同样在与 “不可能” 较劲。2015 年 AIMS 望远镜项目启动时，中红外偏振测量技术在国内还是空白。技术负责人王东光带着学生泡在实验室，试图用硒化镉晶体打磨偏振片。“最初的成品全是划痕，像被猫抓过。” 她后来回忆，团队反复调整抛光工艺，光报废的晶体就堆了半间储藏室。2018 年踏勘冷湖时，他们徒步攀爬 900 米高差的山路，氧气瓶成了每个人的标配。
转机藏在无数个深夜的坚持里。吕辉团队的 “探伤专家” 机器人经历近 6 万次调试后，终于能稳稳迈出六足步伐。它搭载的激光 SLAM 技术能生成三维地形模型，在千岛湖引水工程中，原本需要 10 人一周完成的检测，机器人 48 小时就能精准完成。2023 年中国国际 “互联网 +” 大赛现场，当评委看到机器人在模拟廊道中灵活避障时，全场响起了掌声。
冷湖的寒夜见证了另一个突破。2022 年 9 月，AIMS 望远镜调试陷入僵局 —— 低海拔测试完美的设备，到了高原却频繁 “罢工”。“90 后” 科研人员沈宇梁和同事们顶着零下 15 度的严寒拆解设备，鼻涕流出来冻成冰柱也浑然不觉。直到发现是胶体受低温收缩，他们立刻赶回西安重做装调，再把设备重新运回高原时，每个人的脸上都结着霜花。
医疗领域的技术突破同样浸透着执着。2024 年，美国加州大学洛杉矶分校的团队为瘫痪患者安装了非侵入式脑机接口，两个 AI 助手分别负责操控光标和机械臂。试验初期，患者的思维信号总是与设备 “错位”，团队带着 AI 模型反复学习神经编码，直到有一天，机械臂稳稳抓起水杯递到患者手中，监控室里爆发出压抑已久的欢呼。而在精准医疗领域，多模态 GenAI 模型正逐步替代 “试错式” 用药，通过解读基因图谱和可穿戴设备数据，为患者定制治疗方案。
2023 年 7 月 15 日成了邓元勇团队最难忘的日子。当太阳光谱图像首次出现在显示屏上时，王东光举起手机拍下这张 “初光” 照片，泪水突然夺眶而出。而吕辉在看到自己研发的机器人穿梭在安徽某水利工程廊道时，想起了当年在象山港看到的那束手电筒光 —— 如今，机器人的探照灯正照亮曾经的黑暗角落。在医院的康复室里，脑机接口使用者通过思维操控机械臂完成第一个动作时，握着医生的手久久不放。
这些技术突破从来不是孤立的奇迹。吕辉团队带着机器人走访十多家企业，把用户反馈写成厚厚的改进手册；邓元勇团队为了国产化部件，与二十多家厂商联合攻关；医疗 AI 研发者则收集了数百万份临床数据，只为让模型更懂患者的需求。就像王东光说的：“每台精密设备背后，都是一群人的咬牙坚持。”
当 “探伤专家” 在江河廊道中稳步前行，当 AIMS 望远镜对准太阳磁场，当脑机接口传递着思维的力量，这些前沿技术早已超越了冰冷的金属与代码。它们承载着年轻人的理想，凝结着科研者的坚守，更寄托着对生活的热爱。或许某天，当我们在水利工程的监控屏上看到机器人的身影，在天文观测站见证光谱图像的诞生，在医院目睹患者通过思维操控设备，我们会突然明白：真正强大的技术，从来都带着人的温度。
常见问答
- “探伤专家” 机器人能适应哪些环境？
该机器人采用激光 SLAM 技术生成三维地形模型，可自主规划路径，既能在潮湿阴暗的输水廊道作业，也能进入人工难以抵达的狭小空间，已在江苏、浙江等多地的水利工程中应用。
- AIMS 望远镜为何要建在冷湖赛什腾山？
冷湖地区空气极度干燥，冬季水汽含量极低，清晨大气稳定性强，是中红外波段观测的理想台址，能最大限度降低环境对磁场测量精度的影响。
- 脑机接口中的 AI 助手主要起什么作用？
AI 助手负责神经信号的解码与转化，将大脑活动转化为设备操控指令，如协助瘫痪患者操控计算机光标、完成机械臂的 “抓取 — 递送” 等复杂动作。
- GenAI 在药物研发中能解决什么问题？
它可识别新药靶点、优化分子结构设计，简化临床前验证流程，还能模拟患者群体预测治疗效果，帮助缩短药物从概念到临床的转化周期。
- 这些前沿技术实现产业化需要克服哪些困难？
主要面临三大挑战：一是核心部件的稳定性需长期验证，如望远镜的低温适配、机器人的故障自愈；二是成本控制，需通过量产降低单价；三是用户习惯培养，如医疗领域需让医患逐步适应 AI 辅助诊疗模式。
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