“技术能力是立足之本，实践能力是价值之桥。”对于2024-2025学年度国家奖学金获得者、东莞理工学院集成电路学院电子信息专业2023级硕士研究生吴锐铭而言，“实践”二字贯穿了他研究生求学道路的始终。

在竞赛中历练，在实习中洞察，在科研中探索，吴锐铭正努力将所研究的技术“落地”到现实，让算法在产业一线释放真正的价值。

算法要经得起“真毒打”

吴锐铭的研究方向是三维视觉与智能感知，课题聚焦于基于点云的三维目标检测——通过激光雷达采集的点云数据，精确捕捉物体的三维空间信息。这项研究可为自动驾驶、智慧交通、车路协同乃至安防监控等产业提供核心的“环境感知能力”，是连接虚拟算法与现实世界的“桥梁”。

“这是决定成果能否真正创造价值的最后一公里。”吴锐铭说。

参与智慧交通相关项目的经历，让他对这一认知更加深刻。原本在公开数据集里表现优异的模型，一旦放到真实路口场景，面对车辆密集遮挡、光照变化带来的点云噪点等现实问题，性能便大打折扣。

“那一刻我真正意识到，算法不是跑通就行，它需要经受住真实世界的毒打。脱离实际场景的优化，不过是空中楼阁。”吴锐铭说。

带着这份思考，他将“扎根真环境、锤炼真本领、解决真问题”作为学习研究的准则，走上赛场，走进企业，走向更广阔的产业天地。

赛场历练练出“真本事”

从本科起，吴锐铭便活跃于各类专业赛事。在莞工攻读研究生期间，他更在多个赛场上崭露头角：夺得第九届全国大学生集成电路创新创业大赛华南赛区决赛二等奖，斩获“兆易创新杯”第十九届中国研究生电子设计竞赛技术类竞赛决赛团队一等奖，更与团队一起在第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛2025年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛中勇夺擂主（特等奖第一名）。

这些竞赛不仅为他带来了闪亮的奖项，更让他完成了“从0到1”的技术启蒙。“当我们将学科竞赛视为一个完整的‘微型项目’来经营，赛事的价值就远不止于奖项，还在于可以体验从构思到实现的全过程，这是锻炼综合能力的绝佳机会。”他说。

参加第九届全国大学生集成电路创新创业大赛的过程，正是这样一次实践旅程。该赛事由工业和信息化部人才交流中心主办，以服务产业发展需求为导向。吴锐铭所在团队的核心任务是将一类视觉感知算法通过硬件描述语言进行重构、优化，并最终在现场可编程逻辑门阵列平台上高效实现。

在攻坚过程中，吴锐铭意识到自己此前仅将FPGA当作单纯的执行平台，只关心算法能否跑通，却未深入了解硬件底层的工作机制，导致算法设计与硬件资源难以协同。

发现问题后，团队从“算法硬件协同设计”的新角度出发，将硬件特性纳入算法设计考量。通过重构算法结构，采用更适合FPGA的流水线设计，团队在资源受限的平台上实现了性能突破，最终夺得集创赛华南赛区决赛二等奖。

这次赛事让吴锐铭建立起“算法-硬件协同设计”的视角，深化了他对计算本质的理解，也为他后续从事边缘计算、嵌入式视觉等领域的研究与开发打下了扎实基础。

企业实践找准“真方向”

研二期间，吴锐铭进入东莞小豚智能技术有限公司研发部实习，负责无人艇感知系统的研发与优化。实习期间，他独立为无人艇开发了YOLOv8目标检测、相机-激光雷达融合测距、目标跟踪与搜索等功能，实现了无人艇在复杂环境下的动态目标感知。

这段实践经历不仅提供了产业一线研发的机会，更为他的科研带来了新方向。

复杂天气下模型检测精度下降，是吴锐铭在公司攻克的难题之一。小豚智能的无人艇主要应用于水域巡检、环境检测和应急救援等领域。在实际作业中，无人艇常需直面多变天气，雨雾会模糊视觉感知，干扰目标识别。

针对这一情况，吴锐铭采用跨域频域增强机制与小波变换卷积的方案，给图像处理算法配上一副“细节放大镜”，使其能精准剥离出图像的轮廓和纹理，辅助目标检测。算法优化后，即使遭遇雨雾天气，无人艇也能清晰识别目标。

“实验里指标提升只是一串数字，但现在它真正成为保障航行安全的关键一环。我感到十分踏实。”吴锐铭说。

推动创新成果实现“真落地”

在相关行业中，现有算法性能受恶劣天气影响是产品常见的一大痛点。这与吴锐铭的导师——集成电路学院党委书记、执行院长任斌教授课题组“提升复杂环境下视觉感知鲁棒性”的研究方向高度契合，给吴锐铭带来了研发灵感。

他将工程难题上升为科学问题，展开系统性研究，收获了“基于深度学习的交通图像除雾方法和智慧交通图像处理系统”发明专利一项。

该专利利用深度学习算法有效抑制雨雾噪声，提升交通图像检测精度。研发过程中，吴锐铭和团队采用物理模型合成与少量真实数据微调相结合的方式，利用大气散射模型生成大量逼真的合成雾图，弥补真实场景图像缺乏的短板。同时，设计了一种自适应特征融合网络，能动态评估图像不同区域的雾浓度和特征质量，并进行加权融合，提升模型泛化能力。

目前，该技术已完成实验室研发并成功申请专利。下一步，团队将重点聚焦该技术在交通领域的落地转化，计划先将模型轻量化，封装为适配边缘设备的标准化模块，再联合相关单位在高速公路、城市智能路口部署并开展试点测试，最后结合反馈，与设备厂商合作，推出面向“交通视觉感知增强”的软硬件一体产品或解决方案。

“我们希望将其应用于交通监控、电子警察、自动驾驶路侧感知等具体场景，解决雨雾天气下传感器感知失效的问题。”吴锐铭说。

从赛场到产业，从无人艇到智慧交通图像处理，吴锐铭始终将计算机视觉作为学习研究的核心，在实践的不断深入中接触新领域、学习新知识、展开新思考。在一次次的脚踏实地中，他的本领更加扎实，方向更加清晰，成长更有底气。

今年夏天，吴锐铭即将毕业。这条从莞工起步的实干笃行之路，将继续向未来延展，带领他走向更高处，看见更远的风景。