德国的机械、瑞士的钟表、日本的手工制造凭借着笃信技术、追求卓越的信念，很多制造业品牌赢得了行业的巨匠地位，而这种精益求精的精神则融入到企业的每一道工序、每一个细胞中，他们“通过研究，寻找一种更好的方式”。在这些研究中有一项很重要的，就是可靠性研究。清华大学工业工程系教授李彦夫形象地将这件事儿比作“给一件件产品、设备找茬”——“它们什么时候会发生故障？发生故障后，会有什么不好的后果？”
　　确实如此，对个人而言，产品可靠与否，关系到每位使用该产品的人的安全性和舒适性高低。如果产品不可靠，甚至会引发重大安全事故。因而，机械制造工艺的可靠性研究成为当前制造行业关注的重点。在《中国制造2025》纲要实施的进程中，可靠性研究更是尤为重要。在这个关键节点，带着满腹所学，李彦夫作为2016年回国，加盟清华大学，希望“通过学术研究推动我国工业进步”。
　　

“好之者不如乐之者”

　　为了接触并学习前沿领域的专业知识，11年前，李彦夫从新加坡到美国，而后辗转到法国。11年国外经历不仅充盈了他的人生阅历，更让他在专业学识和研究功底上突飞猛进。
　　子曰：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”很幸运，李彦夫正是这样一个“乐之”之人。从武汉大学软件工程专业毕业的他，一开始就对调试程序很感兴趣。“在那时，我们经常花30%的时间写程序，70%的时间做调试。调试就是为了发现错误和可能引起的故障，这在软件工程中很重要。”李彦夫说，虽然这是一件繁琐且困难的冷板凳类型的工作，但因为其重要性与挑战性引发了他对软件系统可靠性的兴趣。本科毕业后他申请了新加坡国立大学该领域的博士，师从可靠性工程世界著名专家谢?教授。
　　谈到自己从事的可靠性研究，仿佛直戳到李彦夫的兴奋点，他向记者回顾了自己在国外从事可靠性研究的那段时光。
　　“我是在新加坡国立大学读的博士，那里的学术氛围很浓。”4年下来，给他留下印象最深的是，“当时我们基本上都在写论文，文章写了很多，也在高水平期刊上发表了一些文章”，但是与生产实践还有一定的距离。
　　博士毕业后他去了美国田纳西大学做博士后研究，有机会接触到关于计算机体系方面的可靠性研究。这段短暂的时光，仍然没有让他找到“落地”的感觉，“学术研究和工业界结合得还是不够紧密”。
　　2011年，李彦夫去了欧洲。欧洲是第一次工业革命的发源地，其制造业一直引领全球制造业风潮，是真正意义上的“世界工厂”，数百年来一直应用先进的技术和专业知识，创造并提供了具有高经济价值的产品和相关服务。他加入的巴黎中央理工—高级电力学院，是法国最优秀的工程师大学校之一，他所在的工业工程实验室的科研实力也是鼎鼎有名。
　　在这里，很多公立学校隶属于政府，但政府却不会直接给学校很多科研经费，可能只能占到国家整体GDP的约2%。那么，科研类学校的经费如何解决呢？李彦夫谈到，反而是各大公司投入得多，因为政府会给予他们相应额度的免税待遇。“我觉得，这就像国内的高校和企业合作得比较好的横向课题，项目和生产实践结合得非常紧密。这样，往往企业的研发水平也会得到提升。在他看来，这就是学术研究推动工业进步并由此成为一个体系的样板。
　　采访中，李彦夫告诉记者，虽然是一门新兴的工程学科，但可靠性研究在世界发达国家已经成熟。企业将可靠性技术和全面质量管理紧密地结合起来，有力地提高了产品质量。从与自己合作过的国外比较大的工业企业的经验出发，他提到，比如法国电力公司、阿尔斯通公司，他们对自己的产品在质量和可靠性方面要求比较高，“虽然可能可靠性评估对他们来说，并不一定能够起到立竿见影的效果，但他们愿意投资来做探索性质的量化研究”。评估从系统的设计到维修，涉及运营、维修、报废这一产品的整个生命周期，这些公司都会将可靠性和质量贯穿始终。
　　

助力“中国制造2025”

　　2014年，国家质检总局与清华大学共同成立清华大学质量与可靠性研究院（以下简称“质量研究院”），开展跨学科、多层次的质量与可靠性研究，其主要工作方向之一是面向核设施、高铁等重大工程和产品开展可靠性研究。
　　彼时，在法国工作的李彦夫，已经在可靠性研究领域做得有声有色，成长为可靠性工程领域具备一定国际影响力的优秀青年学者。他带领了5名博士研究生和3名硕士研究生组成的团队，承担了欧盟第七框架计划、法国电力公司、法国阿尔斯通公司、法国外交部和法国国家科研中心的多个重大科研项目。
　　质量研究院拟开展研究方向的吻合、人才及经验稀缺的机缘，促成了李彦夫的回国。谈到自己回国的主观动因，李彦夫说：“现在国内很多工业产品的质量和可靠性都有待改进。问题在中国，我们可以做的事情在中国，我自然应该回来。”从大的环境来看，去年我国发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领《中国制造2025》，希望推动传统制造业的转型升级和健康稳定发展，同时在应对新技术革命的发展中，实现高端化的跨越发展。而且在他看来，开展可靠性研究，对提升国家的工业水平非常关键。对他来说，这也是一个非常好的机会。
　　在国外，李彦夫的研究主要是以系统可靠性评估与优化方法为核心，具体涉及关键性基础设施、可再生能源与智能电网和计算机软件等应用领域，在这些方面他都取得了一系列创新性学术成果。他提出了高可靠度的关键性元件与系统的老化与故障建模理论框架，并应用到法国电力公司的核电站热移除系统可靠性评估与维修项目中，解决了在老化数据稀缺情况下对核设施进行可靠性评估的难题。他还率先提出一个较为完整的可再生分布式能源系统的可靠性理论模型，并在此基础上指导学生在智能电网风险优化与控制决策方向上开展了一系列前瞻性研究，为将来发展安全可靠的智能电网提供了理论支撑。
　　多年的科研积淀都为他如今回国开展科研打下坚实的基础。长期以来，中国工业发展中重速度、轻质量，重规模、轻效益的现象比较突出。李彦夫打趣地说：“我刚回国没多久，在没有选择品牌的情况下买了一款国产的冰箱。运转了几天后，我发现噪声特别大。朋友说，买冰箱怎么没选西门子？”当人们对同类产品进行比较之后就会发现，国内外产品在质量及品质上的区别还是有的。
　　因而，他说留给自己的空间很大，可以做研究的地方挺多。而做这些研究，于李彦夫自身而言，“这是一个带给人成就感的事情”，“往大了说，可能就是对国家发展会有一定帮助”。话音一落，科学家的朴实无华已全然勾勒，因为他自己觉得把科研抬到了国家层面，会浮夸，会让自己觉得不好意思。然而，事实确实如此——系统可靠性以及基于此的系统设计和维护，对大多数现代工业系统而言，有着不言而喻的重要意义。
　　如今，工业系统日趋复杂化和智能化，加之高可靠性也是未来高端工程与产品的发展趋势，都给可靠性评估与优化带来了极大挑战。他告诉记者，自己回国研究的重点将围绕例如高铁、电网等关键性基础设施展开。“像高铁、电网等这类关键性基础设施，一般都是国民经济的关键部门，一旦出现故障或事故，可能造成重大经济损失和人员伤亡。因而，它们的可靠性和安全性一直都是国内外专家研究的重点。”如何在预算约束范围内，最大程度地提高关键性基础设施的可靠性和安全性，是中国经济社会发展中亟需解决的问题。
　　

“青出于蓝而胜于蓝”

　　不同于国外只是单纯带领团队做科研，也许回国的担子更重了。清华大学工业工程系希望他在学科建设、科学研究方面发挥所长，瞄准国际学术前沿，组建高水平研究队伍，建立关键性基础设施、智能电网和信息物理系统可靠性的理论研究与实践的平台；通过创新基础理论突破、实验应用原型开发和参与国际标准制定等活动，做好中国可靠性研究的排头兵；发挥自身科研与工业紧密结合的特点，积极投身到高铁、电力等重大工程项目的可靠性研究中；加强科研成果的理论突破与应用化研究结合，争取赢得更多的自主知识产权。
　　鉴于他在国外求学、工作的双重经历，清华大学工业工程系也希望他能借鉴国外先进的教学经验，结合国内的具体情况，开设领域内的相关基础课程和前沿讲座，加强学生在学术素养、工程实践和国际交流方面的培养，培养出具备国际视野的毕业生。“学校会给我安排多门课程，要求用英语或双语教学。”提及此，他表示很乐意，因为他很喜欢带学生。
　　走进李彦夫的办公室，可以看到他的墙上悬挂着《荀子·劝学》的字画。他告诉记者，初高中的时候读过，但当时因为年纪小，以背诵为主，对内容不是特别理解。现在重新翻读，觉得字字珠玑，句句在理，很多话语，自己如今有了更多的感悟。“青，取之于蓝，而青于蓝”，这是他培养学生的目标，“我培养学生的要求是，比我做得更好”。
　　谈及培养学生的心得，他说，现在一部分学生的想法比较多，首先我会尊重他们的选择。我会给他们一些研究方向让他们去选择，先让他们做出自己的判断。这期间，学生可以随时找他，自由交流、提问，他则教学生如何查阅文献。当学生们在学术水平较高的杂志数据库里查阅文献之后，他会鼓励学生选择自己比较感兴趣和有把握的一个方向开展研究。“文献综述需要着眼于近5～10年发表在一流杂志上的文章，体现最新的进展以及在某个方向的不足之处”。李彦夫说，这就好比站在巨人的肩膀上让学生们开始探索未知的领域。“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。这句话告诉我们，下工夫一定要专一，力求在一个方向上做到世界一流。”他要求学生如此，而他自己也是这样做的。
　　同样是比喻，他把自己老师的身份称之为“陪练”，教学的过程被戏称为“过招”。“他们（学生）必须得先过我这一关”。每个星期，他带的每一个学生，至少会用1个小时时间和他一起讨论，一旦发现什么问题或者有新的想法，就会作为下一周的工作内容。“和师傅过招一段时间后，只有把师傅打败了，才可以出师。”
　　刚刚回国不久，李彦夫还在尽量调整状态。他看到有科学家因为过度劳累猝死的新闻，告诉记者，“我觉得自己不会过劳死”。乐观开朗——李彦夫有着80后男孩的特有心性，也沉淀下科学家严谨低调的气质。他爱生活，好游历，立志遍访名山大川、名胜古迹。也许我们该对这一代青年科学家改改标签了。
　　当然，这一路走来，科研也绝非一路顺风。“我强调产学研结合，我们所学、所研究的知识和成果，要能够运用到工业中，去解决一些实际问题。如果可以这样，我觉得这是很有成就感的一件事情。”碰到难题时，李彦夫的绝招是“回到起点”。“有可能我做一个模型或做一个算法得到的结果，跟预想的或跟理论推导的结果不一致，我会仔细检查每一行公式或代码，直到理论与实际结果相吻合。”
　　在复杂而动态的系统中，找寻故障根源，这就是“找茬”专家李彦夫的常态，也是他对科学研究所持有那份严谨和坚持的完美诠释。