负责县域内3条县道、5条乡道共86公里道路的日常巡查、基础病害处置及小型养护工程辅助工作，保障道路通行安全与设施完好率。

• 执行每日120公里以上人工+电动巡查，运用《公路技术状况评定标准》（JTG 5210-2018）系统识别路面横向/纵向裂缝、网状裂缝及浅坑槽等病害，日均记录病害点25处，建立电子台账并同步至养护管理系统，季度病害发现准确率从初期85%提升至98%，为精准养护提供数据支撑。
• 主导小型裂缝修补作业，使用进口改性沥青灌缝机（型号：S-150）完成3000延米裂缝处治；针对冬季低温易开裂问题，试验添加抗裂纤维材料调整灌缝料配比，将修补后3个月返修率从18%降至5%，获中心季度“技术改进奖”。
• 协助完成2公里水泥路面脱空板换板工程，参与钻芯取样（ZCJ-1型取芯机）、基层清理（装载机+人工配合）及C30混凝土新板浇筑（强制式搅拌机），掌握水灰比0.45的配比控制与“覆盖土工布+每日2次洒水”的养护温控要点，工程验收合格率100%。
• 梳理巡查路线优化方案，将原12条分段路线整合为8条环形路线，减少重复巡查里程15%，相关成果被纳入中心《县乡道日常养护操作手册（试行）》。

负责市区及周边120公里国省干线公路专项养护技术实施，统筹5人小组完成坑槽修补、路面铣刨重铺等任务，推动养护效率与质量双提升。

• 主导国省干线K235-K240段集中坑槽修补项目（总面积800㎡），采用-5℃可施工的冷补沥青混合料替代热沥青，解决冬季低温施工难题；优化“切割（深度≥3cm）-高压风枪清底-小型振动压路机压实”工艺，修补后平整度偏差≤2mm（规范≤3mm），项目提前7天完工，节约人工成本12%。
• 引入RTK定位仪（精度±2cm）辅助坑槽定位，结合养护管理系统生成三维病害分布图，精准匹配材料用量，单项目材料损耗率从8%降至3%，年度节省材料成本约25万元。
• 带教3名新入职养护员，制定“每周2次规范学习+现场跟岗”培训计划，2个月内使其掌握坑槽修补、裂缝灌缝核心技能，考核通过率100%，其中1人获季度“进步之星”。
• 运用路面雷达（1GHz天线）检测结构层厚度，对厚度损失超20%路段提前实施4cm AC-13薄层罩面，使该路段年度大修需求延迟2年，节约大修资金约80万元。

统筹区域内500公里高等级公路养护技术方案制定、疑难病害处置及团队技术培训，推动养护作业智能化、精准化转型。

• 牵头研发“公路病害智能识别系统”，集成无人机多光谱巡检与YOLOv8模型训练，实现裂缝、坑槽自动识别（准确率92%），替代70%人工巡查工作量，巡查效率提升3倍，漏检率从6%降至1.5%，获集团技术创新一等奖。
• 处置G107国道K580段结构性车辙（深度15mm，面积1200㎡），采用“铣刨+应力吸收层（SAMI）+改性沥青混凝土（AC-20）”复合工艺，解决传统单层罩面易复发问题；经6个月跟踪观测，车辙深度增长≤2mm，达到长寿命养护目标。
• 建立“养护质量动态评估体系”，融合弯沉仪（贝克曼梁）、激光平整度仪检测数据与交通量、气候参数，构建预测模型，提前3个月预警高风险路段（如连续弯道、重载交通段），指导预防性养护计划，区域年度养护成本降低18%。
• 组织技术培训20场（覆盖150人次），编制《高等级公路常见病害处置技术指南》，推广“微表处+封层”联合工艺，使团队复杂病害处置一次合格率从88%提升至96%，相关经验在集团内部作典型分享。

广州轨道交通与常规公交协同调度系统研发及落地项目

• 背景：广州2019年轨道交通运营里程突破500公里后，常规公交与轨交换乘效率低的问题凸显——乘客平均换乘等待时间达12分钟，相关投诉占比超30%。项目目标是构建“实时感知-智能决策-动态执行”的轨交-公交协同调度系统，提升换乘效率与服务可靠性。我的总体职责是统筹技术方案设计、核心模块开发及跨部门资源协调，对项目交付质量负总责。
• 关键难题：一是多源数据融合——轨交AFC、公交GPS、手机信令数据格式异构，实时性不足；二是动态调度算法瓶颈——传统遗传算法在早晚高峰潮汐客流下收敛慢，无法快速调整班次；三是跨部门协同障碍——地铁集团侧重运营安全，公交公司关注成本控制，需求冲突频繁。针对这些问题，我选用Apache Kafka搭建实时数据管道，结合Spark Structured Streaming完成数据清洗与特征提取，统一为“时间-线路-站点-客流”的标准化schema；算法层面改进遗传算法，引入“换乘等待时间动态权重机制”，基于LSTM预测的实时客流调整权重因子；跨部门协调中建立“需求优先级评估矩阵”，以“乘客换乘效率提升率”“运营成本变动率”为核心指标，量化权衡各方诉求。
• 核心行动：主导设计“三层架构”（数据层-算法层-应用层）确保系统扩展性；针对公交GPS信号漂移问题，创新采用“卡尔曼滤波+基站定位补全”技术，将定位精度从15米提升至5米以内；推动建立“周例会+需求看板”机制，每月输出《跨部门需求对齐报告》，解决12项核心冲突。
• 项目成果：系统上线后，广州8条地铁线路与156条公交线路实现实时协同，换乘平均等待时间降至6.8分钟（下降43.3%），乘客投诉率同比减少41%；支撑运营方将高峰时段公交发班密度从8分钟/班调整至5分钟/班，运力利用率提升27%。项目被广东省交通运输厅纳入“智慧交通示范项目”，我个人因技术创新获公司“年度突出贡献奖”。

佛山市某区公共交通线网优化决策支持系统研发项目

• 背景：佛山市某区2018年公交财政补贴达1.2亿元，但线网存在重复率过高（35%）、覆盖盲区多（12个行政村未通公交）、高峰时段拥挤度超120%等问题。项目目标是研发数据驱动的线网优化决策支持系统，辅助交通部门制定科学方案，平衡服务覆盖与财政成本。我的职责是牵头算法模型设计与系统核心功能开发，对接客户需求与技术落地。
• 关键难题：一是传统优化依赖经验，缺乏量化评估模型；二是潮汐客流预测不准——职住分离导致早高峰往城区客流占比60%，常规模型无法捕捉；三是系统兼容性——需对接现有SQL Server调度系统，数据接口不统一。针对这些，我采用LSTM+GIS空间分析融合POI、手机信令数据，客流预测准确率从72%提升至89%；构建“成本-效益-公平性”三维评价模型，量化“财政支出变化”“出行时间节省”“偏远区域覆盖提升”三个维度影响；采用微服务架构，通过RESTful API解决系统对接问题。
• 核心行动：主导收集清洗3年公交数据、1年手机信令及POI数据，构建“人-车-路-站”一体化数据库；创新提出“线网优化候选集生成算法”，自动生成10套方案减少人工筛选；组织3轮专家评审，将“公平性指标”（偏远区域公交可达性提升率）纳入评价体系，避免“重效率轻覆盖”。
• 项目成果：系统辅助优化23条线路，线网重复率从35%降至18%，覆盖盲区减少62%（12个行政村全通公交）；年度财政补贴从1.2亿元降至9700万元，节省2300万元；系统被佛山市交通运输局推广至5个行政区，我个人获“佛山市交通科技进步二等奖”，项目案例写入《广东省公共交通线网优化指南》。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。