新员工启航 | 一个用摄像头“挖宝”的年轻人

先验证，再完善

实验阶段的设备有些简陋，刘元浩管这叫“手搓”。早期“手搓”的样机看起来并不精致，但对研发来说，这正是快速验证技术路线的高效方法。他说：“从0到1是最难的，要把算法、硬件和现场需求真正串起来，要先证明技术路线可行，再一项项找问题、解决问题，方案才有走向现场的可能。”

就拿双目结构光三维重建设备来说，刘元浩在现有算法框架基础上做二次开发，先把原理跑通，再持续打磨视觉算法与配套软件功能。目前，设备已经迭代多个版本，并实现了水下物体三维重建，“市面上同类设备定制成本较高，自研后可以根据现场需求调整方案，周期可控、成本可控，出了问题也知道从哪里改。”

刘元浩在调试双目结构光三维重建设备

智能工具柜，是他投入最多精力的项目之一，这套设备在刚刚结束的L314(中广核岭澳核电站3号机组第14次大修)大修中开展现场应用。项目的出发点，来自核岛检修的痛点——大修期间工具种类繁杂、流转频繁，依靠人工完成领用、归还、盘点，不仅耗时间，还容易受现场节奏、人员状态影响，一旦账面对不上，还需要投入大量时间核查。

市面上的智能工具柜大多做法是通过轮廓刻模等方式明确工具位置，但大修现场工具数量多、型号更新快，重新制模调整的工作量很大，对工具摆放位置也有严格限制，实际使用会给一线带来额外工作量，现场很难接受这种方案。

刘元浩和团队尝试用视觉识别辅助工具领用、归还和盘点。通过柜内摄像头采集画面，算法自动识别工具状态，同步更新库存，这套方案不用硬性约束工具摆放，拿取、归还方便，柜内空间利用率高，还支持多柜协同管理。“设备要尽可能符合现场使用习惯，好不好用，最终是现场说了算。”刘元浩说道。

然而这个项目真正做起来并不简单。工具姿态会变化，光照可能不稳定，工具之间会相互遮挡，相似工具也容易混淆，这都是绕不开的现实难题。“问题要尽可能暴露在实验室和调试阶段，不能把未经充分验证的设备带到现场。”团队一边优化识别算法，一边规范工具摆放、标识和图像采集条件。样机调试阶段，刘元浩连续十多天围绕数据采集、标注、训练和验证反复迭代，让算法和现场管理方式同步优化。

数据是宝藏，创新是答案

关于自研这件事，刘元浩反复提到一个词：数据。

“机器有价，数据无价。数据和经验需要长期积累。”在他眼里，核电大修场景下产生的数据，是外部供应商拿不到的宝贵资源。自研的价值，不只在于掌握算法，更在于研发人员能够贴近现场，把现场数据、经验逐步沉淀为可以持续迭代的技术能力。

以智能工具柜为例，想要越做越准，就依靠一次次测试、调试积攒下的有效数据。每一次误识别、漏识别，经过分析标注之后，都可以变成下一轮模型优化的样本。他把这套循环总结为：采集、标注、训练、验证、迭代。

智能工具柜在大修现场应用

做研发以来最有成就感的时刻，刘元浩说的是一件很具体的事。“最有成就感的是从0到1，当智能工具柜模型能检测出第一张图片的时候，就感觉非常幸福，那一刻就知道自己做的东西成了。”

聊到创新对年轻人意味着什么，刘元浩的回答有些出人意料。“效率有时候比埋头猛干更有意义。”他说，“谁不希望能快快乐乐地休息呢？但工作会越来越多，肯定需要方法去解决。”他把创新理解为一种替代重复劳动的方式。“通过一种设备、一种方法论或技术方案，去替代员工的重复工作，终极目标是实现WLB（Work-Life Balance）——生活和工作能找到平衡，我觉得这就是创新的价值。”

在跨界之中不断成长

刘元浩刚入职的第一年，在备件中心负责备件采购，之后转到科技研发中心，工作内容转向光学视觉和自研装备。虽然本身有机械、计算机视觉相关专业背景，但光学系统设计、软硬件联调、特种工况适配、工程化落地，对他依旧是全新的挑战。

“不少在核电工作的人，原本都不是核电相关专业。专业只是起点，能不能走得远，看的是学习能力和实干精神。”

两年跨两个岗位，刘元浩认为自己很幸运，觉得这段经历是难得的收获。机械背景让他理解设备，采购岗位的历练，让他对业务逻辑、成本管控多一份考量；而研发岗位，给了他把想法变成实物工具的机会。这些经历也在不断提升他理解需求、解决问题的能力。

未来两三年，刘元浩打算继续在光学视觉和自研装备方向深挖，把现有方案打磨得更稳定、更好用，希望做出几款真正能够扎根现场的设备。

从采购跨到自研，他没有被岗位标签困住。在中广核的科创土壤里，这名年轻的运营人，正一步一步把想法变成实实在在的工具。