 在地下综合管廊内，高湿、积水、弱信号、狭窄通道等复杂环境，不仅考验巡检设备的可靠性，也对研发人员提出了远高于实验室环境的要求。近期，广州理工学院“筑界智检”团队持续围绕地下综合管廊智能巡检开展技术研发与场景验证，将企业真实需求、现场工程问题与学生专业学习相结合，在一次次调试、失败和迭代中，把课堂知识转化为解决实际工程问题的能力。
图一与管廊运维企业的技术人员进行交流 与从实验室设定课题不同，“筑界智检”的研发方向源于真实产业需求。2023年，项目负责人在参与巡检机器人相关研发实践过程中接触到地下综合管廊运维场景，随后团队逐步吸纳机械、物联网、计算机、工程造价、市场营销等不同专业成员。2024年，团队进一步深入粤港澳大湾区多个典型管廊项目，与一线运维人员交流，在真实环境中梳理复杂地形适配、隐患识别和巡检响应等问题。
图2深入管廊一线调研 真正进入工程研发后，团队遇到的问题远比让机器人动起来复杂。 不同厂商设备之间通信协议不统一，团队需要重新梳理接口和数据格式；高温、高湿及强电磁干扰环境下，传感数据容易出现漂移，弱信号环境又对数据传输稳定性提出更高要求。为此，团队围绕系统架构、协议解析和软硬件协同不断调整方案，并开展越障、续航、智能识别及长时间连续运行测试。进入现场验证阶段后，针对联调过程中出现的数据偏差和偶发故障，团队又建立标准化测试流程，逐项定位问题并持续优化。项目材料显示，迭代设备已实现72小时现场无故障运行。
图3了解管廊的运维平台 这些问题也改变了团队成员原本以专业课程为边界的学习方式。 在项目推进过程中，成员根据任务逐步形成硬件、嵌入式、算法、市场等不同分工。硬件成员负责底盘和传感器设计，嵌入式成员承担控制系统集成，算法成员围绕视觉识别与自主导航开展研发，市场成员则同步参与用户需求调研和产品方案论证。通过周例会、专项攻关和现场联调，不同专业成员必须围绕同一个工程目标协同解决问题。学校则依托工作室、省级工程技术研究中心和校企联合实验室等平台，为团队提供设备、场地和导师支持，并推动学生参与企业真实研发任务。 对于学生而言，这种项目式实践带来的变化，并不只是掌握一项算法或完成一台样机。 从最初企业对接不顺利，到重新调整沟通方案；从协议兼容遇到障碍，到重构测试流程；从复杂环境下系统运行不稳定，到逐步完成现场验证，团队成员开始接触产品设计、系统集成、工程测试、项目管理等完整研发流程。目前团队由多专业学生组成，并逐步形成从技术研发到产品落地、市场验证的跨学科协作体系。
图4产品在实际地下管廊里测试 项目推进过程中，团队也将研发成果进一步转化为专利、软件著作权、论文及竞赛成果，并通过企业合作持续接受实际场景检验。与单纯追求竞赛结果相比，真实工程问题带来的反复验证，让学生更早理解一项技术从能运行到能长期稳定运行，再到能够服务真实用户之间的差距。项目形成的需求调研—技术论证—实地验证—迭代优化路径，也成为团队持续完善产品的重要方式。 从课堂里的机械设计、自动控制、图像处理，到地下管廊中的导航、识别和系统联调，“筑界智检”的研发过程正在成为一堂持续进行的工程实践课。对这支学生团队而言，一台巡检机器人的不断迭代，记录的不只是产品性能的变化，也记录着青年学生从学习专业知识到解决复杂工程问题的成长过程。 |
