负责公司核心智慧水务平台全生命周期管理，统筹技术、运营、客户三方需求，聚焦管网智能监测、漏损控制、用户用水行为分析三大场景，推动产品从0.5代向标准化SaaS平台升级，边界覆盖需求拆解-原型设计-开发落地-迭代优化-商业验证全链路。

• 主导某省会城市智慧水务平台2.0版本升级，针对原系统多源数据（SCADA、DMA分区计量、用户水表）割裂问题，牵头设计基于Azure IoT Hub的统一数据中台，制定LoRaWAN+5G双链路接入标准，同步搭建数字孪生管网模型（精度达厘米级），3个月内完成1200公里管网数据迁移，支撑漏损定位准确率从78%提升至92%，项目获客户年度技术创新奖。
• 挖掘中小水司运营痛点，基于用户旅程地图分析（覆盖抄表、巡检、报修、决策4大环节），主导开发轻量化SaaS模块‘水务大脑Mini’，集成移动端工单流转（平均处理时长从4小时压缩至1.5小时）、AI异常预警（误报率降低35%）、动态水价模拟（辅助制定阶梯水价方案）三大功能，上线6个月签约17家县域水司，贡献年营收210万元。
• 建立产品健康度评估体系，结合NPS净推荐值（从41提升至68）、关键功能使用率（日活用户核心功能触达频次增长2.3倍）、客户续费率（从75%提升至89%）三维度监控迭代效果，通过A/B测试优化报警规则配置界面，使运维人员误操作率下降40%，相关方法论被纳入公司产品标准流程。
• 协调研发、测试、客户成功团队攻克‘多协议水表数据兼容’难题，梳理6类主流水表协议（包括Lora、NB-IoT、RS485），设计协议转换引擎中间件，将新水表接入周期从7天缩短至24小时，支撑公司在西南区域市场拓展中快速响应30家水司的个性化需求。

聚焦管网智能监测场景，负责需求转化与功能落地，衔接算法团队与业务部门，推动漏损预测模型、压力优化策略等产品模块从实验室到实际场景的工程化应用，边界覆盖需求验证-原型测试-小范围试点-效果复盘闭环。

• 针对管网漏损检测模型准确率低问题（初始模型F1值0.62），主导开展300+次现场测试，采集压力波动、流量突变、管道材质等23项特征数据，联合算法团队优化XGBoost模型参数，引入时空注意力机制，最终模型在实际管网中F1值提升至0.89，支撑某工业园区试点区域年节水12万吨。
• 设计‘压力优化策略配置工具’，基于EPANET水力模型仿真结果，开发可视化参数调节界面（支持设定最小夜间流量、压力阈值区间等8项指标），使水司运维人员自主调整压力策略的平均耗时从3天缩短至4小时，已在8个项目中推广使用，客户反馈操作效率提升70%。
• 搭建试点效果评估体系，通过对比实验法（选取10个相似管网片区，5个部署产品、5个传统管理），量化产品价值：部署区域漏损率月均下降1.2%，爆管响应时间缩短58%，形成《智慧管网产品价值白皮书》，成为销售团队核心谈资材料。
• 跟踪12个已落地项目的运行数据，识别‘老旧小区水表信号弱’高频问题，协调硬件团队开发增强型LoRa水表（发射功率提升30%），并通过软件算法补偿信号衰减，使该场景下数据完整率从65%提升至90%，相关改进纳入下一代硬件选型标准。

协助完成智慧水务项目前期需求调研、中期实施跟踪及后期运维支持，熟悉水务业务流程与客户真实痛点，为后续产品经理角色积累一线认知，边界覆盖客户需求收集-实施进度同步-问题反馈-验收支持全流程。

• 参与5个区县智慧水务项目前期调研，独立完成80+家用水单位（包括工业企业、居民小区、学校）的用水习惯访谈，输出《不同类型用户用水特征分析报告》，识别出‘工业用户夜间用水波动大’‘小区二次供水压力不稳定’等6类共性需求，其中4项被纳入首代产品设计优先级。
• 跟踪首套智慧水务平台实施过程，建立‘问题-责任-解决’跟踪表，运用甘特图管理12个关键节点（包括设备安装、系统联调、数据校准），提前2周完成项目初验，客户满意度评分从82分提升至91分，相关经验被推广至同期其他项目。
• 负责项目后期运维支持，梳理常见故障处理手册（涵盖通信中断、数据异常、界面报错等21类问题），开发‘运维知识库’小程序，使一线工程师平均故障解决时间从4小时缩短至1.5小时，个人获公司‘年度优秀运营支持奖’。

长三角某国家级经开区‘双碳+环保’多源数据融合智慧治理平台研发与规模化落地

• 项目背景：国家级经开区聚集120+家制造企业，存在环保数据分散（覆盖IoT传感器、企业ERP/MES、第三方监测机构等3类18小类数据源）、碳核算标准不统一、政府-企业-第三方机构协同低效等痛点，需一套整合‘监测-核算-治理-监管’的全链路智慧平台，支撑园区‘十四五’末碳排放强度下降18%、重点企业废水/废气达标率100%的目标。我作为项目总负责人，统筹需求调研、技术方案设计及跨团队落地。
• 关键难题与技术：①多源异构数据融合——企业私有协议（如霍尼韦尔BACnet、西门子Profinet）与园区公共协议不兼容，数据一致性差；②分行业碳核算精度——园区涵盖化工、机械制造、电子信息3大行业，传统IPCC方法难以适配企业个性化工艺；③实时预警响应——需解决高维环境数据下的异常检测延迟问题。技术上选用MQTT+OPC UA混合协议网关实现设备层接入，用Docker+K8s构建微服务架构保障扩展性，碳核算模型融合IPCC Tier 2方法与企业工艺参数，引入LSTM算法修正能耗/排放预测偏差。
• 核心行动与创新：①带队完成12家标杆企业深度调研，梳理‘设备-车间-企业-园区’4层数据映射关系，设计‘清洗-对齐-标注’三层数据治理体系，解决数据孤岛问题；②针对不同行业定制碳核算子模型——如化工企业增加VOCs逸散因子修正，机械企业关联设备负载率与碳排放强度，将核算误差从82%压降至95%以内；③创新‘阈值+无监督学习’双模式预警机制，用Isolation Forest识别异常排放特征，AutoEncoder捕捉隐性故障，预警响应时间从2小时缩短至15分钟。
• 成果与价值：平台最终接入830+台智能设备、15家第三方机构数据，实现‘企业端实时自诊断、园区端全局可视化、政府端精准监管’。试点3个月内，园区企业平均碳排放强度下降12%，重点企业超标排放事件减少75%，政府监管人力投入降低40%；项目为公司带来320万元营收，形成的‘工业园区多源数据融合碳核算标准’被纳入省级环保行业协会参考草案，我个人也因方案创新性获园区‘绿色发展突出贡献奖’。

华南某化工园区‘AIoT+机理模型’工业废水智能监测与风险预警系统开发

• 项目背景：园区内18家化工企业长期面临‘监测点稀疏导致超标排放发现滞后’‘传统COD/氨氮传感器易受水质波动干扰’等问题，2020年曾因未及时预警导致1起轻微水污染事件，面临50万元罚款及声誉损失。我作为系统架构师，负责从传感器选型到算法优化的全技术链路设计，目标是将预警准确率提升至90%以上，减少人工巡检频次50%。
• 关键难题与技术：①传感器漂移校准——园区废水含高浓度盐分与有机物，pH、COD传感器易出现测量偏差，传统定期人工校准效率低；②小样本异常检测——化工废水成分复杂，历史超标样本仅200+条，难以训练精准的机器学习模型；③多指标联动分析——需关联COD、氨氮、总磷等6项指标的变化趋势，识别隐性风险。
• 核心行动与创新：①搭建‘实验室模拟+现场校准’体系——用园区真实废水样本训练传感器漂移预测模型，结合边缘计算设备实现每小时自动校准，将传感器误差率从15%降至3%以内；②采用迁移学习解决小样本问题——以某大型化工企业的10万条历史数据为基础，迁移至园区企业场景，结合Isolation Forest与AutoEncoder构建‘特征空间异常检测’模型；③设计‘指标关联度矩阵’——通过Pearson相关系数分析6项水质指标的联动关系，识别‘COD上升+总磷骤降’等隐性风险组合，提升预警精准度。
• 成果与价值：系统上线后，园区企业超标排放预警准确率从75%提升至92%，2022年全年未发生重大水污染事件，为企业节省环保处罚及停产损失约580万元；系统被推广至华南5个省份的23家化工园区，带动公司智慧水务业务收入增长35%。我个人主导的‘化工废水传感器动态校准方法’申请了2项实用新型专利，成为公司该领域的技术壁垒。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。