那段时间，团队成员相互打气，吃在现场、住在实验室，创新研发边缘数据采集终端，打破国外设备厂家的数据壁垒，解决数据“卡脖子”的难题。

　　同时，清晰梳理出600余个维修小类设备参数，深度融合日照港过去10年设备运行数据，整合流动设备全生命周期运行数据，构建包含上百类参数、超40万条记录的海量标准化数据库。开展超千种故障特征匹配工作，开发600余种特异算法，搭建起专业预测算法库，形成7级港机维修知识图谱，能够精准预测关键部件的剩余寿命。

　　模型迷路？“土办法”解决“大难题”

　　有了数据“米”，算法“锅”却屡次碰壁。

　　“我们最初尝试了多种算法大模型，但效果都像雾里看花，导入数据后，故障预测范围过于宽泛。”房鲁韬向记者解释道，“它可能提示你要检查整台设备，却无法精准定位到某一颗螺丝……”

　　DeepSeek的横空出世，为项目带来转机。要将这样一个强大的通用模型，“驯化”为能精准诊断港口流动设备的“专科医生”，其难度远超想象，算法适配、模型精调、本地化训练……一系列复杂过程摆在面前。

　　面对挑战，团队成员没有停下探索的脚步，夜以继日地投入到算法优化与模型训练中，不断调试参数，反复验证结果，力求找到最优解。

　　“参数不对，再来”“偏差太大了，必须找到原因”……失败，成为那段日子最常造访的“客人”。精心设计的算法组合导入新模型，运行结果却南辕北辙；调整数百个超参数，预测精度却进展缓慢；好不容易拟合装载机的数据，换到正面吊上又“水土不服”。