“科技副总”裴莉莉的产教融合之路：耐住“慢功夫” 跑出产业转化快车道

裴莉莉和学生

长安大学数据科学与人工智能研究院副教授裴莉莉，长期深耕道路病害检测研究。在探地雷达研究领域，国外采集设备原始数据不对外开放，即便算法模型不断优化，研究也只能停留在表层成像识别，难以触及核心信号，裴莉莉将这种困境形容为 “隔着玻璃做研究”。

工科研究一旦脱离工程现场，很容易陷入“纸上谈兵”。她一直希望对接具备硬件自研能力的国产企业，打通“硬件—数据—诊断”完整产业链。借助陕西省“科技副总”政策，裴莉莉受聘担任西安中创云图科技有限公司科技副总。

裴莉莉作相关研究报告

拆掉那堵“看不见的墙”

而“科技副总”政策明确，科研人员人事、薪酬关系保留在原高校，职称评聘、岗位考核不受影响，横向课题可择优申报省级纵向项目，成果转化收益分配政策同步给予保障。同时，长安大学调整评价体系，更加看重科研成果转化成效，适度优化课时考核要求。学校教学考核与企业技术服务得以兼顾，让裴莉莉在时间分配、工作压力上更加从容。

裴莉莉和学生一起做研究

真正把她和中创云图“牵”到一起的，是能力的互补。企业主攻雷达硬件研发，希望解决自研雷达落地城市道路地下检测场景的问题；裴莉莉团队长期做探地雷达图像分析和病害识别算法，缺的恰恰是自主设备和一手真实数据。双方同在陕西，在省科技厅“科技副总”政策牵线下对接上了。

“安探”上路，学生跟着雷达一起“跑”

长安大学与中创云图共建的“地下空间安全数智化联合研究中心”成立后，没有走“先做课题、最后验证”的老路，而是把工程现场前置到选题阶段：企业出雷达、无人车和真实道路数据，高校团队做成像、增强和识别算法，研究人员长期扎在场景里联合调试，而不是等项目结题再“交图纸”。企业积累的10万+市政道路雷达图谱数据和200+工程案例，成为高校算法训练的真实“粮仓”；高校的算法能力，则帮企业补齐智能化短板。

裴莉莉和学生一起探讨

成果很快便落地生根。“安探3号”采用车载形式，用于多等级道路巡检；“安探6号”无人车面向市政道路巡检；电瓶车搭载的便携设备，专门针对人行道、自行车道等非机动车道进行辅道巡检。三款产品把探地雷达数据成像、病害智能识别算法与企业自研硬件集成在一起，回应了过去“有设备、缺诊断”和“有算法、缺数据”的双重难题。

工作中的裴莉莉（左）

变化最明显的其实是学生。过去课堂上讲算法，用的是整理好的标准数据集；现在裴莉莉把企业在真实道路巡检中采集的雷达数据，包括各类地下管线与病害样本，直接搬进课堂作为课程课题。学生带着自己的模型进驻企业，跟着“安探”系列设备去现场比对识别结果，理解噪声、设备误差、算力约束带来的影响。有学生第一次接触这些“真问题”，问题从“准确率多少”变成了“这套算法在车上跑不跑得动”“识别结果能不能指导开工”。

耐住“慢功夫”，跑出产业转化快车道

校企协同并非一帆风顺。从构想到联合研究中心正式挂牌，前后筹备一年有余。耗时最多的不是技术攻关，而是多方协同协调、梳理校企权责利益边界。双方通过规范的三方协议明确各项条款：聘期两年，科研人员每年驻企不少于三个月；细化技术规划、平台搭建、课题申报等岗位职责；明确企业科研配套、津贴保障以及高校人事待遇；对知识产权归属、十年保密期限、期满绩效考核作出清晰约定。

裴莉莉（中间）和学生一起探讨

她的体会很直白：先找互补，再谈合作；先把规则讲清楚；要有“慢”的心理准备，“实验室方案落地需要大量适配调试，靠短期项目很难扛住。”

但“慢”下来的这一年多，长出来的东西并不慢。长安大学在道路病害智能检测领域有积累，中创云图的自研雷达已实现国产化替代，联合研究中心把两边的能力合在一起，瞄准的不只是一款产品，而是“国产探地雷达从‘能用’向‘好用、智能’跨越”的那一步。双方还计划联合起草城市道路地下病害智能检测相关技术规范，填补行业标准空白。

裴莉莉指导的学生及其研究项目

从“隔着玻璃搞研究”，到带领学生跟随雷达设备奔赴一线，这条产教融合之路充满挑战，协议逐条磋商，方案反复打磨。“科技副总”政策打破体制机制隔阂，联合研究中心探索出可复制的校企协同路径。裴莉莉认为，产业转化的快车道，恰恰是靠这些扎扎实实的“慢功夫”铺就而成。国产设备在真实道路场景接受检验，青年学子在真实工程难题中锤炼解决问题的能力，正是这份探索的价值所在。

记者 惠璇璇

审核 魏诠 辛超

编辑：王瑜