（记者：许诺之）会场的灯光聚焦于讲台中央。当“王川”这个名字从主持人口中缓缓念出时，现场报以热烈掌声。一位在智能船舶维修领域长期深耕的技术专家，就此登上“2024年度智能船舶维修技术创新成果奖”的最高领奖台。奖项的金属边沿在聚光灯下反射着光芒，那是对他近十年钻研与实践最沉稳的肯定。

这是一场全国性评选活动，共吸引来自高校研究所、船厂技术中心、海运企业等61项技术成果参与申报，涵盖智能感知、预测维护、远程诊断等关键赛道。作为该奖设立以来竞争最为激烈的一届，最终由王川凭借“基于大数据分析的船舶维修与管理决策支持系统V1.0”拔得头筹，斩获一等奖。

评审委员会指出，王川的系统在数据驱动逻辑、工程实操验证与未来拓展能力方面实现了高度均衡，尤其在航行中设备故障预测与应急维修决策支持方面，系统性能超过现有市场主流方案，已在数个沿海港口完成试点部署，显示出极强的工程落地能力和技术延展价值。

站上领奖台时，王川的发言简单却极具穿透力：“一项技术如果不能减少哪怕一个小时的停航时间，就无法真正赢得船员的信任。智能，不是标签，而是责任。”

这句话也许更像是一名工程师的信念独白，但它恰恰说明了他为何能在众多候选人中脱颖而出。王川并非横空出世，他长期主导一线设备状态评估与维修模型研发，强调“技术必须服从场景逻辑”，这让他的系统格外“接地气”，并具备持续演进的生命力。

王川在接受现场采访时回忆，他曾在东海某海域随船记录设备异常状态超两周，仅为验证一个模型的鲁棒性。这种对技术的执念在业界并不多见，却是其成果令人信服的根本原因。他说：“我不是去造概念，而是想把维修从‘事后修复’推进到‘预测调控’。”

今年的其他参赛项目也同样精彩。例如来自天津大学团队的“基于多传感器融合的船舶结构疲劳监测系统”，强调构件级微裂纹识别机制；另有来自南通某船企的“远程实时发动机健康评估终端”，主打云端数据传输的优化。但这些项目大多在“决策逻辑层”仍倚重传统工程师经验，未能在算法驱动层形成闭环。

王川的系统在技术架构上采取“状态感知-数据建模-维修推荐”三级体系，且强调每一次维修完成后的数据再反馈入模型迭代中。他说：“维护系统就像一个经验丰富的老技师，得能学、能记、能适应。”

从场景复现的角度，王川的技术优势也体现在船厂实际作业流程的细致模拟。我们了解到，该系统已被引入舟山某大型造修船企业的船舶远程诊断模块中。在今年10月的一次突发轴承异常案例中，正是这套系统提前36小时预测出隐患，使得维修从应急抢修转为预调维护，节省成本超百万元。

评审团成员、同济大学船舶信息工程系教授范启航评价称：“王川不仅在理论层面展示了理解力，更重要的是他具备将系统推向应用一线的扎实能力。”

他获得这个奖项并不让人意外，令人期待的是他的下一步。他在会后透露，团队已经开始着手V2.0版本的规划，重点是引入多源异构数据并优化远程通信适配模块，同时强化与美国加州理工等研究机构的合作，拓展系统在极地航线中的适应性。

记者注意到，尽管获奖现场几度被行业媒体围堵追问，他始终不愿将自己标榜为“引领者”。他说：“我只是有幸站在了问题的前沿。如果没有我们那个团队在东海港口连续三个月的数据清洗，我的算法也只是公式。”

或许这正是王川最动人的地方——在高速旋转的技术赛道上，他用步步踏实换来结果；在争鸣激烈的行业前沿，他始终把目光投向实用价值。

“智能船舶，不只是智能设备的拼图，更是认知体系的升级。”他轻声说完这句后，便走向了正在等他的开发团队。他们说，还要赶一版系统年终调试进度报告。

这是属于工程师的节奏。奖项虽已授予，但他的航程，仍在继续。