统筹公司智慧水务产品战略规划与全生命周期管理，主导供水企业数字化转型需求洞察、产品矩阵设计及商业化落地，推动AIoT、数字孪生技术与水务场景深度融合，支撑公司在区域水务市场的头部占位。

• 基于对长三角地区12家供水企业的深度访谈与运营数据建模（使用SPSS进行相关性分析），识别出‘管网动态压力平衡’与‘二次供水设备智能运维’为核心痛点，牵头制定‘1+N’产品战略（1个基础平台+N个场景SaaS），完成2.0版本需求规格说明书编制，协调研发、测试团队突破多源异构数据融合技术瓶颈（采用Apache Kafka实现SCADA、GIS、气象数据实时同步），上线3个月内签约6家地级市水务集团，客单价提升45%。
• 针对老旧城区管网数据缺失问题，创新设计‘低成本IoT补盲+机理模型反演’方案：部署5000+台自研LoRa水压传感器（覆盖DN300以上管网82%），结合EPANET水力模型训练数据插值算法，将管网拓扑完整度从68%提升至95%，支撑漏损定位准确率从72%提高至89%，获客户‘年度技术创新奖’。
• 主导行业标准制定，联合中国城镇供水排水协会、清华大学环境学院编制《城镇智慧水务平台功能要求》团体标准，推动‘DMA分区计量-压力调控-漏损预警’联动功能纳入必选模块，提升公司产品在政采招标中的技术评分权重（平均增加28%）。
• 搭建‘用户成功-产品迭代’闭环机制，通过NPS调研（季度平均得分79）识别‘移动端告警响应时效低’问题，优化推送引擎逻辑（采用Redis缓存+消息队列），将告警信息触达时间从3分钟压缩至27秒，客户续费率从61%提升至83%。

负责智慧水务平台核心功能模块的产品设计与落地，聚焦管网智能监测与调度场景，协同研发、销售团队完成产品从0.5到2.0的迭代，推动产品在华中、华南区域的市场渗透。

• 主导‘管网爆管预警系统’功能开发，基于LSTM神经网络训练历史爆管数据（包含1200+案例），融合压力、流量、温度多维度特征，构建预测模型（MAE≤0.03MPa），上线后试点区域爆管响应时间从45分钟缩短至12分钟，减少水量损失年均约12万吨，获客户‘运营效率突破奖’。
• 针对二次供水设备管理分散问题，设计‘设备数字孪生体’功能：通过OPC UA协议接入2000+台加压泵、水箱传感器数据，在Unity引擎中搭建三维可视化模型，实现设备运行状态实时监控、能耗异常自动诊断（准确率91%），帮助客户降低设备运维成本18%，该功能成为年度销售TOP3卖点。
• 推动跨部门资源协同，解决‘GIS地图与业务数据渲染延迟’问题：优化前端渲染引擎（改用Mapbox GL JS替代原Leaflet），并建立空间数据缓存池（每日凌晨更新静态图层），页面加载速度从3.2秒提升至0.8秒，用户操作流畅度评分从3.7（5分制）提升至4.5。
• 建立产品健康度评估体系，从功能使用率（≥85%）、故障修复时效（≤4小时）、客户培训覆盖率（≥90%）三个维度设定KPI，通过自动化埋点（Mixpanel）实时监控，推动产品迭代优先级调整，关键功能缺陷率下降62%。

负责智慧水务平台需求收集与功能落地，聚焦供水企业基础业务数字化，协助完成从传统SCADA系统向平台化管理的过渡，支撑产品初步市场验证。

• 完成3家试点供水公司需求调研，运用用户故事地图梳理‘抄表数据自动校验’‘工单流程线上化’等8个核心场景，输出PRD文档并推动开发，上线后人工抄表核对时间减少65%，工单处理周期从2天缩短至4小时，试点客户满意度达92%。
• 解决‘多品牌水表协议兼容’问题：研究DL/T 645-2007、M-Bus等8种主流水表通信协议，开发协议解析中间件（支持Modbus RTU/TCP、JSON格式转换），适配率达98%，消除客户‘设备替换成本高’的顾虑，推动试点项目签约时设备利旧率从40%提升至75%。
• 搭建产品培训体系，编制《智慧水务平台操作手册》《常见问题解决方案库》，设计‘线上视频课+线下实操演练’双轨培训模式，累计完成12场客户培训（覆盖200+操作人员），平台首月使用率从58%提升至81%。
• 参与竞品分析，通过Gartner Peer Insights、行业协会报告拆解10+同类产品，输出‘功能矩阵对比表’‘技术架构差异分析’，为公司产品差异化定位（聚焦中小水司低成本数字化）提供数据支撑，助力年度目标客户转化率提升22%。

工业园区多源数据融合的碳污协同智慧管控平台研发与应用

• 项目背景源于双碳目标下工业园区‘碳-污’数据割裂、管控粗放的痛点——园区内15家重点企业存在在线监测数据、生产ERP、能耗系统异构，碳排核算依赖人工填报，异常排放预警滞后等问题。核心目标是构建‘数据通、模型准、管控智’的平台，实现园区碳污排放精准核算、动态预警与协同优化。我在项目中主导技术架构设计、核心模块研发及园区侧落地推进。
• 项目面临两大关键难题：一是多源工业数据（涵盖DCS、PLC、MES等12类系统）的协议适配与实时融合，传统ETL工具无法处理高并发、低延迟的工业数据流；二是碳排核算模型适配性差，不同行业（化工、机械、电子）企业的工艺差异导致静态模型误差超25%。技术上，我引入边缘计算网关实现协议解析（Modbus、OPC UA、MQTT等），构建‘实时数据湖+离线数仓’的融合架构；针对核算模型，采用LSTM神经网络结合企业工艺参数的随机森林算法，动态修正排放因子。
• 我的核心行动包括：1）牵头设计‘端-边-云’三层技术架构，开发12种工业协议的自适应解析模块，将数据接入延迟从15分钟压缩至秒级；2）联合园区管委会与15家企业采集3年工艺数据，训练碳排核算模型，通过交叉验证将核算精度从75%提升至92%；3）推动平台与企业现有系统对接，制定‘数据共享-风险共担’的合作机制，解决企业数据安全顾虑。
• 项目成果显著：平台上线后，园区碳排核算效率提升80%，异常排放预警响应时间从4小时缩短至15分钟，助力园区实现年度碳强度下降8%、挥发性有机物（VOCs）排放量减少12%。平台成为省级‘智慧园区碳污协同’标杆项目，带动公司获得园区后续2000万元的二期扩容订单。我个人主导了技术攻关与产品化落地，形成了‘工业数据融合+动态碳排核算’的核心方法论。

县域农村生活污水智能运维平台开发与规模化应用

• 项目背景是县域农村生活污水治理的‘最后一公里’难题——县域20个乡镇150座分散式污水站点，存在运维人员不足、故障响应慢、水质达标率波动大等问题。核心目标是搭建智能运维平台，实现站点状态远程监控、故障自动诊断与精准运维调度。我在项目中负责系统架构设计、核心功能开发及县域试点落地。
• 项目难点在于：一是站点分布散（最远站点距县城50公里），传统4G通信成本高且易中断；二是运维决策依赖人工经验，故障排查准确率仅60%。技术上，我选择LoRa低功耗广域网（覆盖半径10公里）与4G互补的通信方案，解决偏远站点数据传输问题；基于历史运维数据（涵盖堵塞、泵机故障、药剂耗尽等10类常见问题），构建规则引擎驱动的故障诊断模型。
• 我的核心行动包括：1）调研150座站点的地理环境与设备类型，优化LoRa基站布局，确保98%的站点数据传输稳定性达99.9%；2）梳理3年运维工单数据，提炼200条故障特征规则，开发‘故障-原因-解决方案’的自动匹配模块；3）设计运维人员APP端，实现‘预警推送-路径规划-处置反馈’的闭环管理，降低人工巡检频次。
• 项目成果：平台覆盖150座站点后，运维响应时间从2天缩短至4小时，故障排查准确率提升至85%，年度运维成本降低30%（从180万元降至126万元），站点出水水质达标率从78%提升至91%。项目成为市级‘农村污水智慧运维’示范工程，推动公司中标周边3个县域的同类项目，我个人也积累了农村环保场景下的低功耗通信与轻量化模型设计经验。

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。