当冶金车间的产线需要精准把控溶质浓度，当医院的诊疗需要可追溯的数据分析支持，当农田的管理需要科学监测土壤养分……一款能让决策逻辑“透明化”的智能技术，正成为破解行业痛点的关键。

在“华为杯”第七届中国研究生人工智能创新大赛的竞技舞台上，bat365中文官方网站“模糊智控”团队携作品《融智测控：基于深度模糊理论的工业过程软测量系统》突围，从全国3421支参赛队伍中崭露头角，斩获全国二等奖。

这场大赛以“AI赋能，智领世界”为理念，设置开放命题、地方赛题、企业赛题等三个赛道，覆盖生态、医疗、能源等多个前沿领域。面对宽泛多元的赛题方向，“模糊智控”团队的首要任务，就是锚定兼具自身优势与创新价值的特色赛道。

团队成员深耕工业人工智能领域，沉下心梳理工业生产中的核心痛点——传统智能测控模型多依赖神经网络，决策过程像“黑箱”，工业场景中难以追溯依据、排查问题。带着这些问题，他们泡在实验室里反复讨论，翻遍了近年工业AI领域的研究文献，对比不同技术路径的优劣。依托前期积累，他们没有止步于大众熟知的深度神经网络技术，而是另辟蹊径，决定在原有研究基础上进行针对性调整。

经过数十次头脑风暴和方案迭代，团队最终确定聚焦搭建非神经网络的深度学习模型切入赛道。这款模型最大的特色就是“透明可追溯”，摒弃了神经网络的黑箱逻辑，能清晰呈现每一步决策的原理与数据依据，就像给智能测控系统装上了“可视化大脑”，不仅能精准输出测控结果，还能让工作人员看清结果背后的推导过程，大幅提升工业场景中的适用性与安全性。这一选择既贴合赛事赋能产业的核心目标，又凸显出差异化的技术创新亮点。

备赛的半年，是“模糊智控”团队与时间赛跑、与难题较量的关键阶段。在确定“基于深度模糊理论的工业过程软测量系统”这一技术路线后，如何将理论模型转化为稳定、可落地、具备竞争力的作品，成为摆在团队成员面前的首要挑战。

团队成员均为在读研究生，日常的课题研究、论文撰写等已占据大量精力。为了把参赛作品完成好，他们主动延长“科研工时”，将实验室变成了第二个“家”。为了验证模型在工业场景中的适应性，团队反复调整算法结构，进行了上百次模拟测试。指导教师王元刚不仅在技术方向上把握全局，更在关键时刻与学生一起泡在实验室。每当团队遇到算法瓶颈或效果波动时，他都会组织专题讨论，引导学生从文献和实践中寻找突破口。临近提交终版作品的前两周，实验室的灯几乎没灭过，累了就在椅子上靠一会儿，醒来继续做实验。

答辩前夜，团队仍在对演示视频和文档进行最后一轮校准，力求每一个细节都经得起推敲。最终，在全国总决赛的舞台上，团队凭借扎实的技术积累、清晰的逻辑阐述以及充分的应用验证，赢得了评委的认可。“通过比赛，学生们真正体会到什么是‘做有用的科研’——技术必须能解决真问题，适应真场景。”王元刚说。

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