3月4日，海沃机械（扬州）有限公司现代化车间，蓝色桁架机器人如灵巧的手臂凌空穿梭，精准地抓取、堆放，一根根沉重的钢管在无人值守的深夜里“乖巧”地落入指定料框。这看似寻常的生产场景，凸显了“产教融合”的力量。扬子晚报/紫牛新闻记者采访获悉，当“规模化生产的需求越来越迫切”与“人工分拣早已跟不上节奏”的矛盾成为企业发展的“拦路虎”时，扬州工业职业技术学院（简称“扬工院”）智能制造学院的一支博士团队，进行了精准服务产业升级的探路。

“对于现代化制造企业而言，人工分拣不仅是效率瓶颈，更是管理瓶颈。”海沃机械负责人无奈道出了困境。扬工院博士团的到来，目标十分明确：让技术落地，实现“机器换人”，打造既高效又安静的智慧车间。校企协同创新，不是一帆风顺的坦途。团队面临的第一个挑战，是如何将实验室里的理想模型，适配到复杂多变的车间现实中。面对车间叉车作业的高度限制和多料框的复杂布局，夏晓光与罗中峰老师化身“结构工程师”，在冰冷的钢铁桁架间反复计算，最终让这套系统在承载200公斤不同规格钢管时，既保证了高强度运行的稳定性，又巧妙适应了逼仄的车间空间。

一丝不苟

据介绍，郭胜君博士的任务，是给冰冷的机械装上“智慧之眼”。他研发的视觉算法，能在瞬息万变的光线中，精准捕捉钢管的边缘与轮廓，识别精度达到惊人的±0.5mm。通过将图像坐标转化为抓取坐标，机器人实现“眼随心动，手到擒来”，定位误差控制在±2mm。莫亚强博士则专注于让机器人“跑得快”且“跑得稳”，他设计的高效运动轨迹规划算法，不仅解决了多轴联动中的干涉与冲击问题，更将单根钢管的检测时间压缩至0.1秒以内。

据了解，博士们的智慧，在解决一个个具体的工程难题中，转化为了实实在在的生产力。2025年年底，企业接到一批紧急订单，研发周期被迫压缩。科研团队将车间变成了第二个家，啃面包、趴桌小憩成为常态。一根钢管，24万元的技改投入，换来的却是噪声降至50分贝以下、效率提升30%、24小时无故障运行的多重效益。从更宏观的视角来看，这笔“买卖”的价值远超预期。

“这次探索成功破解了长久以来横亘在高校与企业之间的‘两张皮’难题，证明了产教融合不是简单的实习基地挂牌，也不是单向的技术转让，而是人才共育、过程共管、成果共享、风险共担的命运共同体。”扬工院智能制造学院院长杨润贤表示，未来，学院将继续深化产教融合，让更多博士团队扎根产业一线，让更多科技成果转化为现实生产力。

3月4日，海沃机械（扬州）有限公司现代化车间，蓝色桁架机器人如灵巧的手臂凌空穿梭，精准地抓取、堆放，一根根沉重的钢管在无人值守的深夜里“乖巧”地落入指定料框。这看似寻常的生产场景，凸显了“产教融合”的力量。扬子晚报/紫牛新闻记者采访获悉，当“规模化生产的需求越来越迫切”与“人工分拣早已跟不上节奏”的矛盾成为企业发展的“拦路虎”时，扬州工业职业技术学院（简称“扬工院”）智能制造学院的一支博士团队，进行了精准服务产业升级的探路。

“对于现代化制造企业而言，人工分拣不仅是效率瓶颈，更是管理瓶颈。”海沃机械负责人无奈道出了困境。扬工院博士团的到来，目标十分明确：让技术落地，实现“机器换人”，打造既高效又安静的智慧车间。校企协同创新，不是一帆风顺的坦途。团队面临的第一个挑战，是如何将实验室里的理想模型，适配到复杂多变的车间现实中。面对车间叉车作业的高度限制和多料框的复杂布局，夏晓光与罗中峰老师化身“结构工程师”，在冰冷的钢铁桁架间反复计算，最终让这套系统在承载200公斤不同规格钢管时，既保证了高强度运行的稳定性，又巧妙适应了逼仄的车间空间。

一丝不苟

据介绍，郭胜君博士的任务，是给冰冷的机械装上“智慧之眼”。他研发的视觉算法，能在瞬息万变的光线中，精准捕捉钢管的边缘与轮廓，识别精度达到惊人的±0.5mm。通过将图像坐标转化为抓取坐标，机器人实现“眼随心动，手到擒来”，定位误差控制在±2mm。莫亚强博士则专注于让机器人“跑得快”且“跑得稳”，他设计的高效运动轨迹规划算法，不仅解决了多轴联动中的干涉与冲击问题，更将单根钢管的检测时间压缩至0.1秒以内。

据了解，博士们的智慧，在解决一个个具体的工程难题中，转化为了实实在在的生产力。2025年年底，企业接到一批紧急订单，研发周期被迫压缩。科研团队将车间变成了第二个家，啃面包、趴桌小憩成为常态。一根钢管，24万元的技改投入，换来的却是噪声降至50分贝以下、效率提升30%、24小时无故障运行的多重效益。从更宏观的视角来看，这笔“买卖”的价值远超预期。

“这次探索成功破解了长久以来横亘在高校与企业之间的‘两张皮’难题，证明了产教融合不是简单的实习基地挂牌，也不是单向的技术转让，而是人才共育、过程共管、成果共享、风险共担的命运共同体。”扬工院智能制造学院院长杨润贤表示，未来，学院将继续深化产教融合，让更多博士团队扎根产业一线，让更多科技成果转化为现实生产力。

3月4日，海沃机械（扬州）有限公司现代化车间，蓝色桁架机器人如灵巧的手臂凌空穿梭，精准地抓取、堆放，一根根沉重的钢管在无人值守的深夜里“乖巧”地落入指定料框。这看似寻常的生产场景，凸显了“产教融合”的力量。扬子晚报/紫牛新闻记者采访获悉，当“规模化生产的需求越来越迫切”与“人工分拣早已跟不上节奏”的矛盾成为企业发展的“拦路虎”时，扬州工业职业技术学院（简称“扬工院”）智能制造学院的一支博士团队，进行了精准服务产业升级的探路。

“对于现代化制造企业而言，人工分拣不仅是效率瓶颈，更是管理瓶颈。”海沃机械负责人无奈道出了困境。扬工院博士团的到来，目标十分明确：让技术落地，实现“机器换人”，打造既高效又安静的智慧车间。校企协同创新，不是一帆风顺的坦途。团队面临的第一个挑战，是如何将实验室里的理想模型，适配到复杂多变的车间现实中。面对车间叉车作业的高度限制和多料框的复杂布局，夏晓光与罗中峰老师化身“结构工程师”，在冰冷的钢铁桁架间反复计算，最终让这套系统在承载200公斤不同规格钢管时，既保证了高强度运行的稳定性，又巧妙适应了逼仄的车间空间。

一丝不苟

据介绍，郭胜君博士的任务，是给冰冷的机械装上“智慧之眼”。他研发的视觉算法，能在瞬息万变的光线中，精准捕捉钢管的边缘与轮廓，识别精度达到惊人的±0.5mm。通过将图像坐标转化为抓取坐标，机器人实现“眼随心动，手到擒来”，定位误差控制在±2mm。莫亚强博士则专注于让机器人“跑得快”且“跑得稳”，他设计的高效运动轨迹规划算法，不仅解决了多轴联动中的干涉与冲击问题，更将单根钢管的检测时间压缩至0.1秒以内。

据了解，博士们的智慧，在解决一个个具体的工程难题中，转化为了实实在在的生产力。2025年年底，企业接到一批紧急订单，研发周期被迫压缩。科研团队将车间变成了第二个家，啃面包、趴桌小憩成为常态。一根钢管，24万元的技改投入，换来的却是噪声降至50分贝以下、效率提升30%、24小时无故障运行的多重效益。从更宏观的视角来看，这笔“买卖”的价值远超预期。

“这次探索成功破解了长久以来横亘在高校与企业之间的‘两张皮’难题，证明了产教融合不是简单的实习基地挂牌，也不是单向的技术转让，而是人才共育、过程共管、成果共享、风险共担的命运共同体。”扬工院智能制造学院院长杨润贤表示，未来，学院将继续深化产教融合，让更多博士团队扎根产业一线，让更多科技成果转化为现实生产力。

3月4日，海沃机械（扬州）有限公司现代化车间，蓝色桁架机器人如灵巧的手臂凌空穿梭，精准地抓取、堆放，一根根沉重的钢管在无人值守的深夜里“乖巧”地落入指定料框。这看似寻常的生产场景，凸显了“产教融合”的力量。扬子晚报/紫牛新闻记者采访获悉，当“规模化生产的需求越来越迫切”与“人工分拣早已跟不上节奏”的矛盾成为企业发展的“拦路虎”时，扬州工业职业技术学院（简称“扬工院”）智能制造学院的一支博士团队，进行了精准服务产业升级的探路。

“对于现代化制造企业而言，人工分拣不仅是效率瓶颈，更是管理瓶颈。”海沃机械负责人无奈道出了困境。扬工院博士团的到来，目标十分明确：让技术落地，实现“机器换人”，打造既高效又安静的智慧车间。校企协同创新，不是一帆风顺的坦途。团队面临的第一个挑战，是如何将实验室里的理想模型，适配到复杂多变的车间现实中。面对车间叉车作业的高度限制和多料框的复杂布局，夏晓光与罗中峰老师化身“结构工程师”，在冰冷的钢铁桁架间反复计算，最终让这套系统在承载200公斤不同规格钢管时，既保证了高强度运行的稳定性，又巧妙适应了逼仄的车间空间。

一丝不苟

据介绍，郭胜君博士的任务，是给冰冷的机械装上“智慧之眼”。他研发的视觉算法，能在瞬息万变的光线中，精准捕捉钢管的边缘与轮廓，识别精度达到惊人的±0.5mm。通过将图像坐标转化为抓取坐标，机器人实现“眼随心动，手到擒来”，定位误差控制在±2mm。莫亚强博士则专注于让机器人“跑得快”且“跑得稳”，他设计的高效运动轨迹规划算法，不仅解决了多轴联动中的干涉与冲击问题，更将单根钢管的检测时间压缩至0.1秒以内。

据了解，博士们的智慧，在解决一个个具体的工程难题中，转化为了实实在在的生产力。2025年年底，企业接到一批紧急订单，研发周期被迫压缩。科研团队将车间变成了第二个家，啃面包、趴桌小憩成为常态。一根钢管，24万元的技改投入，换来的却是噪声降至50分贝以下、效率提升30%、24小时无故障运行的多重效益。从更宏观的视角来看，这笔“买卖”的价值远超预期。

“这次探索成功破解了长久以来横亘在高校与企业之间的‘两张皮’难题，证明了产教融合不是简单的实习基地挂牌，也不是单向的技术转让，而是人才共育、过程共管、成果共享、风险共担的命运共同体。”扬工院智能制造学院院长杨润贤表示，未来，学院将继续深化产教融合，让更多博士团队扎根产业一线，让更多科技成果转化为现实生产力。

3月4日，海沃机械（扬州）有限公司现代化车间，蓝色桁架机器人如灵巧的手臂凌空穿梭，精准地抓取、堆放，一根根沉重的钢管在无人值守的深夜里“乖巧”地落入指定料框。这看似寻常的生产场景，凸显了“产教融合”的力量。扬子晚报/紫牛新闻记者采访获悉，当“规模化生产的需求越来越迫切”与“人工分拣早已跟不上节奏”的矛盾成为企业发展的“拦路虎”时，扬州工业职业技术学院（简称“扬工院”）智能制造学院的一支博士团队，进行了精准服务产业升级的探路。

“对于现代化制造企业而言，人工分拣不仅是效率瓶颈，更是管理瓶颈。”海沃机械负责人无奈道出了困境。扬工院博士团的到来，目标十分明确：让技术落地，实现“机器换人”，打造既高效又安静的智慧车间。校企协同创新，不是一帆风顺的坦途。团队面临的第一个挑战，是如何将实验室里的理想模型，适配到复杂多变的车间现实中。面对车间叉车作业的高度限制和多料框的复杂布局，夏晓光与罗中峰老师化身“结构工程师”，在冰冷的钢铁桁架间反复计算，最终让这套系统在承载200公斤不同规格钢管时，既保证了高强度运行的稳定性，又巧妙适应了逼仄的车间空间。

一丝不苟

据介绍，郭胜君博士的任务，是给冰冷的机械装上“智慧之眼”。他研发的视觉算法，能在瞬息万变的光线中，精准捕捉钢管的边缘与轮廓，识别精度达到惊人的±0.5mm。通过将图像坐标转化为抓取坐标，机器人实现“眼随心动，手到擒来”，定位误差控制在±2mm。莫亚强博士则专注于让机器人“跑得快”且“跑得稳”，他设计的高效运动轨迹规划算法，不仅解决了多轴联动中的干涉与冲击问题，更将单根钢管的检测时间压缩至0.1秒以内。

据了解，博士们的智慧，在解决一个个具体的工程难题中，转化为了实实在在的生产力。2025年年底，企业接到一批紧急订单，研发周期被迫压缩。科研团队将车间变成了第二个家，啃面包、趴桌小憩成为常态。一根钢管，24万元的技改投入，换来的却是噪声降至50分贝以下、效率提升30%、24小时无故障运行的多重效益。从更宏观的视角来看，这笔“买卖”的价值远超预期。

“这次探索成功破解了长久以来横亘在高校与企业之间的‘两张皮’难题，证明了产教融合不是简单的实习基地挂牌，也不是单向的技术转让，而是人才共育、过程共管、成果共享、风险共担的命运共同体。”扬工院智能制造学院院长杨润贤表示，未来，学院将继续深化产教融合，让更多博士团队扎根产业一线，让更多科技成果转化为现实生产力。