第17章 国家级竞赛的并肩作战（1/2）

大二开学不久，一年一度的“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛的校内选拔赛拉开了帷幕。这是国内规模最大、级别最高的大学生科技竞赛，被誉为中国大学生学术科技的“奥林匹克盛会”，竞争异常激烈。

顾言澈所在的机器人社，准备已久。他们团队的项目是“基于多传感器融合与深度强化学习的自主导航救援机器人”，旨在开发一种能在复杂灾难环境下执行搜救任务的高适应性机器人。顾言澈负责核心的感知、决策与控制算法设计，这是项目的“大脑”。

几乎同时，苏念晴参与的生物信息学小组，在导师的指导下，完成了一项关于“利用单细胞测序数据挖掘肿瘤微环境异质性及免疫治疗新靶点”的研究，也决定报名参加“挑战杯”的生命科学类竞赛。苏念晴在项目中承担了关键的数据预处理、算法实现和部分可视化分析工作。

备赛阶段，压力巨大。顾言澈的团队需要不断调试机器人硬件，优化算法，撰写详尽的技术报告和答辩材料。苏念晴的小组则需要反复打磨论文，完善分析，准备应对评委可能提出的各种专业问题。那段时间，实验室的灯光常常亮到深夜，电脑屏幕上滚动着密密麻麻的代码和数据。

两人虽然项目不同，但都处于高度紧张的状态。他们见面的时间少了，但每晚从实验室出来，无论多晚，都会在回宿舍的路上简短碰面，或者在137号座位快速交流一下进展。

“算法在动态避障场景下还是有5%的失败率，边界条件没处理好。”顾言澈揉着眉心，声音带着疲惫。

“是不是可以考虑引入注意力机制，让模型更关注动态障碍物的轨迹预测？”苏念晴结合自己处理生物序列数据的经验提出建议。

顾言澈思考片刻，眼神一亮：“有道理。可以试试。”

“我们那个细胞亚群聚类的结果，生物学意义解释起来还有点牵强，评委可能会质疑。”苏念晴也说出自己的困扰。

“试试非线性降维可视化，比如UAp，或许能揭示更细微的结构。或者从通路富集分析入手，找支撑证据。”顾言澈从数据科学的角度给出思路。

苏念晴点头记下：“嗯，我明天就试！”

这种跨学科的思维碰撞，常常能带来意想不到的启发。他们不仅是恋人，更是彼此最可靠的“外脑”和“战友”。在对方遇到瓶颈时，一个来自不同领域的视角，往往能点亮新的思路。

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