（来源：中国航空报）

王智轩 秦浩

　　创新构建以数智化攻关团队为核心的新型人才培养模式，同步启动博士人才“数智化实验室”攻关计划……不同岗位采用不同形式，不同阶段取得不同成效。航空工业一飞院“725”人才工程的落地扎根，在各个单位展示出各自的特色。

　　有什么样的标准就有什么样的人才，有什么样的舞台就有什么样的精彩。一飞院机电所领导班子深刻认识到，抓好承担科研项目的大好时机，培养人才、推动发展，实现和践行“型号成功、人才成长”的理念，是当下的使命和任务。基于此，机电所提出并构建了以“数智化攻关团队”为核心的新型培养模式。

　　为培养高素质复合型人才，春季新员工入职后，机电所将新职工集中分配到机电总体室系统培养，并创新性地建立了“双课题+双专业导师”制度。

　　每位新员工根据自身专业背景、研究方向及技术成果，结合个人兴趣领域，从机电“十五五”攻关课题中，精心选择了两个跨领域的研究课题，并为其配备两名资深技术专家作为导师。

解“数智跨代”之题，练兵

　　对标现代航空工业体系和实现“数智一飞院”建设目标，机电所提出：必须具备模型驱动研发和数智基础支撑的能力。遴选十二名新入职员工，创新性组建“机电数智跨代新生力量攻关团队”，开展飞机数字孪生仿真建模技术攻坚。重点针对“数智一飞院”的需求，完全覆盖和对标机电各系统专业，以项目为背景，构建飞机数字孪生仿真平台。

　　模型建设关键阶段的一次联试时，攻关团队遇到了一个棘手难题，仿真试验启动后，系统流量仿真结果总会在特定几个工况下出现“漂移”，曲线出现严重突变，导致整个联试工作陷入了停滞。

　　怎么办？传统单点排故方法可能会持续数月之久，将会严重影响数字孪生建设进度，团队决定，发挥新生力量攻关团队的跨学科专业优势，组织一场针对数字孪生模型的多专业“联合会诊”。

　　电气工程专业成员从控制信号链路入手，机械专业成员细致梳理各部件间的耦合交联关系，流体机械专业与能动专业成员则牢牢盯住流体网络的能量传递与平衡，多维度地交叉分析，各专业协同发力，共同织就一张细密的攻关大网，很快将“病灶”范围缩小到一个关键离心泵的数字模型上。

　　找到“病因”，“药”到“病除”，从根源上修复了这一积弊。为确保成果的可延续性，人机工效专业成员设计并开发了一套轻量化的监控交互界面，该界面可以实现实时监控类似解构故障，一旦再次出现类似问题，系统便会自动记录详细日志并生成可排查路径，提升了后续模型维护与优化的效率。

　　不仅如此，人工智能专业成员还系统性地记录了故障现象、排查路径和修复方案，利用团队初步搭建的故障注入算法学习了这一故障案例，成功从系统中识别出了多个共模故障，实现了对于类似故障模式从“被动诊断”到“主动识别”的提升。

搭“博士创新”之台，赋能

　　机电所启动实施了“博士数智化创新实验团队建设”计划，以充分激发新入职博士的科研潜力。该计划通过系统整合新入职与在岗博士资源，组建了四个聚焦前沿技术领域的数智化创新实验室，由博士领衔，致力于推动专业领域融合、关键技术突破和成果转化。

　　数智化创新实验室赋予博士研究人员充分的自主权，将他们从繁复事务中解放出来，专注于前瞻性、颠覆性技术突破。这种“揭榜挂帅”机制极大激发了博士人才的创新活力。

　　一飞院机电所对新员工培养形成了一套脱离专业科室但不脱离专业，集中数智攻关但又有专项虚拟实验室协同推进前沿技术探索的全新模式。下一步，机电所将进一步完善覆盖全员、贯穿全周期的人才培养模式。特别是对博士牵头的数智化实验室，将探索建立周期考核机制和更高效的资源支撑体系，让领军人才能够潜心研究、攻坚克难。