记者吴晓静 通讯员方敏报道　“在代码的海洋中，我不仅是一名舵手，更是梦想的编织者。”28岁的武立稳是杭州西子智能停车股份有限公司的一名人工智能训练师。近日，他参加了在杭州市临平区举办的浙江省首届人工智能训练师职工职业技能竞赛，成绩虽然不理想，但此番尝试让他对自己有了更高的要求和目标。

　　大学毕业后，武立稳一直在企业担任软件开发工程师。2022年，他的职业生涯迎来了转折点——成为一名人工智能训练师。当时，马来西亚的一个智能车库项目，频繁出现故障，公司面临巨大压力。“不能再这样下去了。”武立稳向领导建议成立一个专门负责解决故障问题的专项小组，并主动请缨担任组长。

　　“专项小组的工作其实就是人工智能训练师的工作。”武立稳说，要找出故障的根源，就必须深入数据的海洋，挖掘出隐藏其中的秘密。对于人工智能培训师来说，最重要的工作就是数据清洗和数据分析。

　　数据清洗的过程枯燥乏味，但武立稳的团队不敢有丝毫懈怠。“我们像侦探一样，在浩如烟海的数据中寻找着那些细微的、可能被忽视的错误和异常。”武立稳说。

　　每一个数据点的核对，都需要极高的专注力和耐心。武立稳经常连续数小时盯着屏幕，眼睛干涩也不肯休息。在武立稳看来，只有每一个细节都做到完美，才能确保模型的准确性和可靠性。

　　然而，专项小组第一步的数据收集工作，就遇到了一些坎坷。会议室里，气氛显得有些沉闷。团队成员围坐在大屏幕前，屏幕上显示着各种数据提取失败的错误提示。“我们遇到了什么问题？”武立稳紧锁眉头，目光在屏幕上扫视。

　　团队里的一名数据工程师无奈地摇了摇头：“数据格式不统一，时间戳混乱，还有好些关键字段缺失。这简直是个噩梦。”

　　另一名数据分析师补充道：“每个系统的数据都像是个独立的王国，根本没法直接整合”。

　　每当团队遇到困难，大家感到沮丧时，武立稳总是第一个站出来，为大家加油打气，并和大家一起寻找破题思路。

　　厘清思路后，武立稳拍板决定：制定一套统一的数据标准，编写自动化脚本来预处理这些数据，将这些数据转换成我们自己的数据仓库，最终形成一份标准的数据清洗、整合的方案。

　　经过无数个日夜的奋战，武立稳和他的团队终于从数据中提取出了有价值的信息。接下来，武立稳团队需要将这些信息转化为一个能够智能诊断并预测故障的模型。

　　面对纷繁复杂的数据集和多样化的建模技术，团队面临着模型选择的问题。“不同的模型有着不同的优缺点，适用于不同的应用场景和数据特性。”武立稳说，如何在这浩瀚的模型海洋中挑选出最适合当前任务的“利器”，成为了摆在团队面前的第二道难题。

　　武立稳团队开始对各类模型进行深入研究与比较。为攻克难题，武立稳组织跨部门的讨论会，邀请了软件开发、硬件维护、人工智能算法等各个领域的专家共同参与。

　　“深度学习技术或许能够为我们打开一扇新的大门。”武立稳团队决定冒险一试，将深度学习技术引入到故障预测模型的构建中。经过数月的艰苦训练和无数次的迭代优化，武立稳团队终于将精心打磨的模型成功应用到了实际项目中。

　　据了解，武立稳团队所研发的故障预测模型不仅成功解决了马来西亚的智能车库项目的故障，而且迅速应用到国内外多个停车场系统中。

　　“我很喜欢人工智能培训师这份职业。希望通过人工智能，解决更多技术难题。”武立稳对职业的前景充满了期待。在杭州市临平区，有许多和武立稳一样从事人工智能领域的劳动者。杭州市临平区总工会党组书记、常务副主席许玲美表示，下一步，将结合全区新兴产业，适时制定竞技赛道，每年举办不少于十余场的高质量人工智能技能赛事，“为职工搭建展学平台，使人工智能职业技能竞赛成为‘大国工匠’培育的蓄水池。”