（记者 韩翔）在哈尔滨举行的2024全国智能无人车大赛总决赛现场，当深圳城市职业学院（深圳技师学院）（下称深城职（深技师））的苏恩健和队友冯城俊举起冠军奖杯时，赛场响起了此起彼伏的“苏神”欢呼。这位刚满21岁的深城职（深技师）毕业生，在短短一年内包揽了2024全国智能无人车大赛冠军、2024亚马逊云科技DeepRacer企业全国总决赛冠军 ，成为科技圈赛事中耀眼的技能新星。从自主选择深城职（深技师）云计算专业的少年，到智能无人车、自动驾驶领域的双料冠军，苏恩健用“主动性、复盘、探索”，书写了一段属于深圳技客的成长传奇。
“选择深城职（深技师）云计算专业，完全是我自己的决定。”回忆起升学后的专业选择，苏恩健的语气里满是笃定。从小与电脑为伴的他，对计算机领域有着天然的热爱，在检索未来行业趋势时，他敏锐察觉到：云计算是支撑各类智能应用的“技术底座”，不仅能对接服务器运维、编程开发等实用技能，还能为后续接触人工智能、深度学习模型训练等领域打下基础。尽管当时人工智能相关应用已崭露头角，但考虑到专业适配性与自身发展节奏，他果断选择了更精专的云计算方向，成为深城职（深技师）该专业的第一届学生。
这份主动性，是苏恩健成长路上的第一个关键词。刚入深城职（深技师）时，他便主动深耕专业知识：不仅系统掌握了Linux系统运维、Docker容器技术、Python编程等核心技能，还利用学校资源冲刺高含金量证书——亚马逊SAP认证、华为HCIE认证先后收入囊中，其中华为HCIE认证仅用1个月便成功考取。而真正让他坚定在云计算及关联智能领域深耕的，是2019年深城职（深技师）学长在云计算国赛中斩获佳绩的场景：“看到学长们靠技术拿奖、实现价值，加上老师主动推荐我参与赛事选拔，我觉得这是一个值得拼一把的机会。”
2023年，深城职（深技师）智能无人车赛事团队因学长毕业出现交接空缺，苏恩健再次主动接下重任。“这个项目需要同时懂服务器运维、云计算部署和基础编程，我的专业基础刚好能跟上。”尽管此前没有智能无人车相关比赛经验，但他发现：智能无人车的模型训练，虽涉及自动驾驶控制逻辑，但其底层的深度学习原理、算法设计、训练思路等环节，与自己掌握的云计算技术高度契合。因为在此之前学习的云计算技术底蕴，他快速上手项目，在智能无人车领域迈出了关键一步。
苏恩健的冠军之路，并非一帆风顺，赛事压力曾多次让他陷入困境。早在2022年刚开始接触智能技术相关赛事时，面对复杂的模型调试、紧迫的备赛周期，他常因思路卡壳烦躁不已，也是那时，他偶然发现跑步能有效缓解压力——“傍晚绕着操场跑几圈，脑子里的杂念会慢慢散掉，第二天再看问题，思路反而清晰了。”后来从3公里、5公里到尝试半程马拉松，跑步逐渐成了他应对赛事压力的“秘密武器”。
2023年全国智能无人车大赛中，为保障比赛稳妥性，苏恩健所在的深城职（深技师）一队选用了学长成熟的模型，最终成功夺冠。而他将自己潜心研发的模型交给了同校二队，没想到这套缺乏赛场验证的模型表现惊人，二队一路紧追，却在最后一个弯道因设备负载问题惜败。尽管自己所在的队伍夺冠，但看着二队因意外错失佳绩，苏恩健心里五味杂陈，却也暗自笃定：“从比赛过程能明显看出，我的模型核心算法是没问题的，甚至实力不俗，只是我当时没什么比赛经验，没考虑到长时赛事的模型稳定性训练，应急调整策略也没做足。”赛后，他换上运动服绕着操场跑了5公里，奔跑中逐渐平复了复杂情绪，也理清了复盘思路。跑完回到实验室，他立刻拉着团队梳理问九游智能体育科技题，从模型训练的场景覆盖、稳定性迭代测试，到赛场应急调整参数库搭建，把每一个漏洞都记在笔记本上，成为后续优化的重要依据。
复盘，始终是苏恩健解锁冠军密码的核心关键词。同年，在世界人工智能大会期间的高校智能车赛事中，他面对清华大学、上海大学、华东师范大学等C9高校强队的围追堵截，一路过关斩将闯入总决赛，却因临场经验不足、模型参数未及时适配赛场环境变化，最终屈居亚军。“全国直播镜头对着我的时候，手都有点抖，没能快速调整模型训练的关键参数。”赛后他照旧用跑步平复心情，边跑边拆解问题：如何让模型训练更贴合不同赛道特性？怎样建立快速适配赛场环境的参数调整方案？临场心态如何不影响模型调试节奏？这些带着奔跑后清晰思路的复盘结论，成了后续备赛的“避坑指南”。
2024年备赛周期，苏恩健的复盘思维愈发成熟。作为队长留校统筹的他，搭建了一套“全流程备赛体系”：把之前的失误案例整理成手册，新队员入门先学模型训练的“避坑经验”；针对不同赛事场景设计多套训练方案，通过开源社区的赛道数据进行模拟训练；学弟学妹负责记录训练数据、对比模型表现，确保优化方向精准；学校老师也会和他们一起讨论，从算法逻辑、训练策略角度提优化建议。而每当备赛压力累积，他依然会用跑步调节状态，“跑完步脑子更清醒，制定训练计划、优化模型时也更有条理。”这份细致与沉稳，在2024亚马逊云科技DeepRacer企业全国总决赛中收获回报——他针对比赛赛制，设计了“激进型（高迭代速度）、稳定型（均衡参数）、保底型（保守决策）”三套训练方案，通过多轮交叉测试筛选最优模型，最终以24秒成绩遥遥领先，力压复旦大学、昆山杜克大学及汇丰银行、宝马等知名企业强队夺冠。随后的2024全国智能无人车大赛中，经过复盘打磨的模型在训练中强化了赛道适应性和长时稳定性，团队更是实现“纯碾压”式卫冕，稳稳将冠军奖杯带回深城职（深技师）。
“智能无人车项目最棒的地方是开源——所有底层代码、赛道数据都公开，能接触到全球开发者的思路。”苏恩健口中的“开源社区”，是他探索技术边界的重要窗口。遇到模型调试瓶颈时，他会泡在国外技术博客、Github开源平台：学习顶尖团队如何通过强化学习优化无人车决策模型，借鉴行业大佬分享的“训练效率与模型精度平衡”技巧，甚至参考自动驾驶领域的论文调整训练框架。“开源让我知道，云计算不只是‘管服务器’，还能为模型训练提供高效算力支持，两者结合能碰撞出更多可能，技术边界其实很宽。”
探索精神，让苏恩健不断突破“单一技术领域”的限制。在深城职（深技师）“高端引领、深度融合”的培养模式下，他借助校企合作资源，早早接触到亚马逊云科技的前沿技术：“学校的定制课程很贴实际，比如云原生技术、深度学习模型训练这些内容，都是企业正在用的，相当于提前积累了行业经验。”这种“实战导向”的学习经历，也让他在工作后保持着探索习惯——如今的他，不仅能高效解决云计算运维问题，还主动挖掘客户需求，成功签下安全技术支持合同、单独开发大客户定制化方案，甚至尝试“技术+销售”的复合角色，靠专业能力打动客户，开下属于自己的销售订单。
在苏恩健看来，深圳这座城市，为深城职（深技师）毕业生提供了“跨领域探索”的绝佳土壤：“深圳大部分企业都在做‘云+智能’转型，有的需要把数据存到云上，有的需要云计算支撑大语言模型训练，而云计算正是当前最火热大语言模型的地基，我们这种‘懂云计算+会对接入AI’的技能，刚好能满足需求。”他的经历，也印证了深城职（深技师）培养模式的优势：“我们从学校出来的学生，不是只懂‘单一技术’，而是能快速对接实际场景——比如客户说‘要训练或微调模型’，我们既能搭云计算架构，也能提供云上一些训练调试模型相关建议，上手速度比别人快一步。”
从深城职（深技师）的云计算课堂，到全国智能赛事的领奖台；从只会“管服务器”的技术新人，到能统筹团队、对接客户的复合型人才，苏恩健用“主动性、复盘、探索”三个关键词，打破了“技术领域有边界”的刻板印象。他的故事证明：云计算专业的发展路径可以很宽，只要愿意主动尝试、善于总结经验、敢于探索新领域，深城职（深技师）毕业生也能在智能技术相关赛道上，跑出属于自己的“加速度”。正如苏恩健所说：“技术之路没有‘固定路线’，把云计算根基打牢，带着好奇心去探索，就能找到自己的价值。”未来，这位深圳技客还将在“云计算+AI”的融合之路上继续前行，书写更多属于青年工匠的成长故事。
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