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国家智能制造创新中心的筹建,像一股强劲的旋风,席卷了国内工业界和学术界。

何雨柱的名字出现在首批专家委员会名单上,意味着他正式从一个厂级实验室的负责人,跃升到了国家层面技术战略规划的参与者。

消息传回红星厂,引发了不小的震动。

祝贺、羡慕、期待……各种目光聚焦在何雨柱身上。

但他自己,却异常平静,甚至带着一丝不易察觉的凝重。

他知道,这不仅仅是一份荣誉,更是一副沉甸甸的担子。

他将要面对的,不再是红星厂的一亩三分地,而是整个国家智能制造发展的宏大图景。需要思考的,是产业布局、技术路线、标准制定、资源协调这些战略层面的问题。

这与他熟悉的、解决具体技术难题的工程师思维,有着天壤之别。

第一次专家委员会预备会议,在北京召开。

何雨柱提前一天抵达,入住指定的宾馆。

晚上,他独自在房间里,反复翻阅着厚厚的会议资料。

资料里充满了陌生的词汇:工业互联网平台架构、数字主线、信息物理系统、基于模型的系统工程……还有各种复杂的组织架构图、技术路线图、国际合作态势分析。

他看得头晕目眩,第一次真切地感受到自己知识结构的局限和视野的狭窄。

第二天,会议在部里一间庄重肃穆的会议室举行。

椭圆形的会议桌旁,坐着二十几位专家。

有白发苍苍、声名显赫的院士;有来自顶尖高校、着作等身的教授;有来自大型央企、经验丰富的总工;还有几位是有着海外顶尖实验室背景的年轻海归。

何雨柱坐在其中,感觉自己像个误入巨人国的小矮人。

会议开始,主持人是部里一位司长,开场白高屋建瓴,阐述了创新中心成立的重大意义和肩负的历史使命。

随后,各位专家开始发言。

院士们从国家战略高度,分析全球智能制造发展趋势,提出基础研究的关键方向。

教授们深入浅出地讲解前沿理论和技术瓶颈,引经据典,逻辑严密。

企业总工们结合产业实践,指出当前面临的共性难题和迫切需求,观点犀利务实。

海归专家则带来了国际最新的技术动态和商业模式创新案例,视野开阔。

何雨柱认真地听着,努力消化着每一句话。

他发现自己能完全听懂的内容,不到一半。很多概念似是而非,很多讨论超出了他熟悉的领域。

他原本准备的一些关于在线监测技术推广的想法,在这种宏观的战略讨论面前,显得那么具体、那么微小,甚至有些不合时宜。

轮到他发言时,他深吸一口气,尽量让自己的声音保持平稳。

他简要介绍了“雨柱二号”系统在解决车间级质量监控问题上的探索和成效,然后谨慎地提出,希望创新中心能关注如何将这类“点”上的成功经验,转化为行业“面”上的基础能力,比如制定相关的数据接口标准、工艺知识表示规范等。

他的发言很朴实,没有高深的理论,只有具体的实践和问题。

发言完毕,会场有片刻的安静。

几位院士和教授微微颔首,似乎表示认可这种从实际问题出发的思路。

但一位年轻的海归专家轻轻推了推眼镜,开口问道:“何工,您提到的数据接口和知识规范,确实是基础性工作。但我想请教的是,在工业互联网平台的大架构下,您认为这类车间级数据,应该如何与设计、供应链、运维等更高层级的数据实现无缝集成和智能联动?您对opc UA、AAS等数据建模标准有什么看法?”

一连串的专业术语和架构性问题,让何雨柱一时语塞。

他对opc UA有所耳闻,但深入研究不够;AAS更是完全陌生。

他张了张嘴,最终坦诚道:“对不起,这方面我了解不深,还需要学习。”

会场气氛微微有些异样。

何雨柱感到脸上有些发烫。

后续的讨论,他大多时间保持了沉默,只是认真记录着。

他清晰地意识到,自己与这些顶尖专家之间,存在着巨大的知识鸿沟和思维层次的差距。

他不是技术不行,而是站的高度不够,看的维度不全。

会议结束后,何雨柱心情复杂地回到宾馆。

没有参加晚上的聚餐,他一个人留在房间,再次翻开那些天书般的资料。

挫败感,像潮水般涌来。

他第一次对自己产生了深深的怀疑:自己真的能胜任这个专家委员的角色吗?会不会德不配位?

这时,手机响了,是沈工。

“会开得怎么样?”沈工的声音一如既往的平静。

何雨柱苦笑一下,把会议情况和自己的感受如实相告。

“沈工,我感觉……我好像不太适合这个位置。很多讨论,我都插不上话。”

电话那头沉默了几秒,然后传来沈工温和而坚定的声音:“雨柱,别妄自菲薄。”

“专家委员会需要各种声音。院士们把握方向,教授们攻坚理论,企业专家解决实际。而你,代表的是千千万万扎根在生产一线、解决具体问题的工程师。”

“你的价值,不在于懂得多少时髦的术语,而在于你脚上沾着的泥土,手里解决过的问题。这些经验,是那些坐在书斋里的专家们最需要了解的‘地气’。”

“不懂就学,跟不上就跟。但不要丢掉自己的根本。创新中心最终要落地,要见效,离不开你们这些从泥土里长出来的经验。”

沈工的话,像一剂强心针,稳住了何雨柱动摇的心神。

“我明白了,沈工。我会努力学习的,但也不会丢掉自己的本色。”

“这就对了。”沈工顿了顿,“给你个建议,下次开会,多听,多记,多问。不懂就问,这不丢人。把你在一线遇到的、那些理论模型覆盖不了的‘怪现象’、‘硬骨头’提出来,这就是你最宝贵的贡献。”

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