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’。

长三角某国家级化工园区全生命周期智慧环保管控平台研发及落地项目

• 项目背景：长三角某国家级化工园区聚集32家规上化工企业，传统环保监管依赖人工巡检与分散系统，存在数据孤岛（企业DCS、在线监测、危废管理系统互不相通）、风险预警滞后（超标事件平均响应时间超2小时）、跨部门协同低效等问题。项目目标是构建“感知-分析-预警-处置”全生命周期智慧管控平台，实现园区环保状态“一张图”可视、风险“提前72小时”预警、任务“一键派单”闭环。我在项目中担任主导架构师，负责整体技术方案设计、核心技术攻关及落地推动。
• 关键难题：一是园区企业异构系统兼容难——11家企业使用不同品牌的DCS，数据协议（Modbus、OPC UA、MQTT）混乱；二是实时数据处理延迟高——原有系统每15分钟同步一次数据，无法支撑秒级预警；三是风险模型适配性差——通用污染预警模型未考虑园区特有的“化工原料挥发+废水渗滤”复合污染特征。
• 核心行动：1. 数据层：主导制定《园区环保数据元与接口规范》，统一23类监测指标的编码、格式与时空基准；采用Apache Kafka搭建实时数据总线，结合Flink流批一体引擎，将多源数据同步延迟从15分钟压缩至5秒内；2. 算法层：采集园区3年历史污染数据（大气VOCs、水COD、土壤重金属），融合企业生产日志（如反应釜温度、储罐压力），训练“XGBoost+LSTM”复合风险预警模型，针对复合污染场景优化损失函数；3. 协同层：对接园区管委会“应急指挥系统”、企业“ERP系统”、环保部门“执法平台”，设计“风险分级-任务派单-处置反馈-效果评估”的工作流引擎，明确12类风险的处置责任主体与时限。
• 项目成果：平台上线后，园区污染物超标预警及时率从45%提升至100%，应急处置时间缩短60%；助力园区实现VOCs年减排18%、废水COD浓度稳定达标，获“长三角智慧环保示范项目”“工信部工业互联网试点示范”。我主导了3项核心模块（数据总线、风险模型、协同引擎）的开发，输出《化工园区智慧环保数据标准》《复合污染预警模型构建指南》2项行业标准草案，成为公司智慧园区领域的首席架构师。

某地级市生态环境大数据平台迭代升级项目

• 项目背景：该地级市原有生态环境平台仅具备基础监测数据展示功能，无法支撑“精准治污、科学决策”——比如重污染天气应急时，无法快速定位污染源；企业环保信用评价依赖人工统计，误差率达25%。项目目标是升级为“监测-分析-决策”一体化平台，重点解决数据质量差、模型适配性低、决策支撑弱的问题。我在项目中负责数据治理与智能分析模块的设计与实施。
• 关键难题：一是历史数据质量差——近5年的大气、水监测数据中，缺失率达28%、错误率（如数值超出仪器量程）达7%；二是本地污染特征模型缺失——通用模型无法解释该市“冬季燃煤+夏季机动车尾气”叠加的污染成因；三是可视化效果差——原有 dashboard 仅展示折线图，无法让非技术人员快速理解污染态势。
• 核心行动：1. 数据治理：设计“数据质量追溯系统”，通过Spark批量处理引擎清洗历史数据，结合“规则校验+人工标注”修正异常值，将数据准确率从65%提升至98%；建立“数据血缘图谱”，实现从原始监测设备到平台展示的全链路追踪；2. 模型构建：联合当地环科院采集1000+个污染源样本，训练“PM2.5/臭氧成因溯源模型”，量化工业燃煤（贡献度42%）、机动车尾气（31%）、扬尘（27%）的占比；3. 可视化：采用Tableau+自研SVG组件，搭建“污染热力图+溯源路径动画”决策看板，支持“点击热点查看污染源详情”“拖拽时间轴看趋势变化”。
• 项目成果：平台支撑了12次重污染天气应急响应，污染源定位准确率从50%提升至85%；帮助企业环保信用评价时间从1周缩短至1天，误差率降至3%；助力该市获评“国家生态环境大数据试点城市”。我主导的数据治理方案被纳入公司《智慧环保数据管理标准库》，个人因突出贡献晋升为高级工程师，成为公司数据治理方向的核心骨干。

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。