负责区县级政务信息化小项目的全流程执行，包括需求调研、进度管控、干系人协同及交付验收，聚焦解决基层政务系统落地中的流程适配问题，保障项目符合政策要求与用户需求。

• 主导3个街道政务OA系统升级项目，用Visio梳理12个部门（党政办、社事办、综治办等）的18项流程痛点，输出5份符合《政务信息系统整合共享标准》的需求规格说明书；通过敏捷迭代每周对齐进度，解决旧系统与金宏办公网的兼容问题，项目提前7天交付，客户满意度达92%。
• 承担项目干系人管理职责，每周组织街道办主任、业务科长及技术团队召开三方进度会，用甘特图跟踪15项关键任务；及时化解因“放管服”政策调整导致的2次需求变更，通过调整功能优先级避免范围蔓延，确保项目核心目标不变。
• 协助技术团队完成系统测试，基于《软件测试用例设计规范》制定30条功能测试用例，发现并修复18个BUG（其中关键数据传输漏洞1个）；推动上线前模拟演练，避免了因审批流程逻辑错误可能引发的业务中断。
• 负责项目文档归档，按照《政务项目档案管理要求》整理21份过程文档，形成可复用的街道政务系统升级模板，被公司纳入标准化工具库供后续项目参考。

主导智慧城市细分场景项目（智慧停车、社区网格化）的全生命周期管理，从需求调研、方案设计到落地运营，协调技术、运营、政府部门三方资源，解决数据打通、模式适配等复杂问题，确保项目达成业务指标与社会价值。

• 主导某地级市智慧停车平台建设项目，从0到1完成需求调研——访谈交通局、城管局、10家停车场运营方及50名车主，用KANO模型筛选出“实时车位查询”“跨场域无感缴费”等5项核心功能；输出《智慧停车系统解决方案》，涵盖数据接口规范、运营分成模式及技术架构，获客户评审第一名。
• 统筹项目全流程管控，用MS Project规划8个阶段36项任务，协调解决“停车场数据接入标准不统一”的关键问题——牵头制定《城市停车数据接口规范》（包含12项数据字段、3种传输协议），推动12家停车场完成系统改造，实现全市停车数据打通率100%。
• 推动项目运营落地，设计“政府监管+企业运营+用户受益”的三方分成模式：政府获取停车收益的10%作为公共财政补充，企业通过广告及增值服务盈利，用户享受7折优惠；上线3个月后平台覆盖200家停车场，日均订单量达1.2万笔，帮助政府实现停车收益提升30%，获评省级“智慧城市优秀实践案例”。
• 应对疫情风险，采用飞书多维表格搭建虚拟项目管理看板，每天同步开发、测试、部署进度；组织线上需求评审会替代线下会议，确保项目未因施工人员无法到场延期，最终按时通过验收。

统筹省级“城市大脑·公共设施智能监管”标杆项目的全流程管理，覆盖政务服务联动、路灯/管网智能监测等子模块，整合跨部门数据与系统，协调区域团队资源，推动项目实现区域复制与价值量化。

• 整合政务服务网、12345热线、社区网格化平台数据，用数据中台技术打通3个省直部门（住建厅、城管厅、政务服务中心）、8个地市的系统壁垒；输出《公共设施智能监管流程规范》，实现“管网漏损报警-12345派单-网格员处置-结果反馈”全链路闭环，漏损率从8%降至3%，办理时长缩短40%。
• 管理跨区域团队——协调北京技术研发中心（负责数据算法）、杭州运营团队（负责用户培训）、本地政府对接组（负责政策适配），建立双周线上例会+每月线下研讨机制；解决“粤省与浙省社保补缴流程差异”问题，调整系统逻辑支持多地区政策配置，确保项目在两地同步落地。
• 构建项目价值评估体系，包含“业务效率提升率”“群众满意度”“政府成本降低额”等8个维度；项目上线6个月后，群众满意度从75%提升至89%，政府每年节省管网巡检、工单处理成本约1200万元，相关指标被纳入集团项目考核标准。
• 提炼项目经验形成标准化解决方案，输出《省级公共设施智能监管实施指南》《跨地区政策适配操作手册》2份行业文档；助力集团拿下3个地市的同类项目，合同总额达8000万元，项目模式被纳入集团“智慧城市可复制案例库”。

某地级市智慧城管‘全场景智能处置’平台升级项目

• 项目背景：某地级市原有智慧城管平台存在‘数据孤岛、流程割裂、智能处置弱’核心痛点——12个业务部门（市政、环卫、执法等）系统互不连通，派单依赖人工经验导致准确率仅82%，群众投诉平均响应时长超4小时。我的核心目标是主导构建‘数据贯通、智能决策、闭环高效’的处置体系，推动城管业务从‘被动响应’转向‘主动预判’。整体职责包括统筹方案设计、跨部门需求对齐及项目落地全周期推进。
• 解决的难题与技术：一是多源数据融合障碍——市政设施（如路灯、井盖）的产权、维修历史、地理坐标分散在不同系统，无统一标准；二是智能派单精准度低——传统规则引擎仅基于‘区域+类型’派单，未考虑责任人绩效、历史处置时长等动态因素，误派率达18%。技术上，我引入‘知识图谱+机器学习’组合方案：用Neo4j构建‘设施-产权单位-维修记录-地理位置’关联模型，打通200万+条异构数据；基于TensorFlow训练LSTM时间序列模型，输入历史处置时长、责任人响应速度、当前工单密度等8维特征，输出最优派单人。
• 核心行动与创新：首先，牵头调研23个业务科室，梳理出‘道路破损、违建举报、污水外溢’等15类高频场景，设计‘数据中台+AI引擎+移动处置端’三层架构；其次，协调市大数据局出台《城管业务数据共享标准》，推动10个部门开放系统接口；针对一线人员操作习惯，开发‘一键关联历史案例’功能，降低新系统学习成本；最后，建立‘周例会+场景模拟’机制，迭代优化知识图谱关联规则与模型参数。
• 项目成果与影响：平台上线6个月后，派单准确率提升至95%，处置效率缩短40%（平均响应时长1.2小时），群众投诉率下降35%；获市政府‘2023年度数字化改革优秀项目’，相关方案被纳入《浙江省智慧城管建设指南》；项目直接带动公司在当地中标3个后续智慧政务项目，我个人因主导知识图谱落地贡献，被公司评为‘年度优秀解决方案专家’。

某县级市智慧水务‘漏损管控’智能系统建设项目

• 项目背景：某县级市供水管网漏损率长期高达25%（远超国家《城镇供水管网漏损控制及评定标准》12%的要求），老旧管网占比45%且缺乏精准地理信息，人工巡检漏点发现率不足30%，年损失水量约800万吨。我的目标是主导搭建‘数字孪生管网+智能漏点识别’系统，实现漏损‘精准定位、快速修复、动态管控’。职责聚焦技术方案设计、物联网部署及算法优化，同时对接水务局与运维团队需求。
• 解决的难题与技术：一是老旧管网数据缺失——约40%的管道没有CAD图纸，材质、埋深等信息不全，无法构建真实数字孪生；二是监测数据噪声干扰——传统压力传感器采集的压力、流量数据存在高频噪声，易导致漏点误判。技术上，我采用‘GIS测绘+物联网+信号处理’组合路径：用RTK测绘仪补录120公里老旧管网的地理坐标、材质、管径等数据，构建1:1管网数字孪生模型；用小波变换（db4小波基）对实时监测数据进行去噪，提取稳定的压力波动特征；再基于随机森林算法，融合去噪后的压力差、流量突变、周边用户用水模式等特征，识别漏点。
• 核心行动与创新：首先，带队完成管网测绘与数据录入，建立包含1.2万条管段信息的数字孪生库；其次，安装560个LoRa智能水表与压力传感器，实现数据实时上传；针对运维人员技术短板，开发‘漏点预警-路径规划-修复反馈’移动端功能，支持一键导航至漏点位置；最后，通过‘模拟漏点测试+真实场景验证’，迭代优化算法阈值，将漏点识别准确率从85%提升至92%。
• 项目成果与影响：系统上线1年后，漏损率降至12%（达标国家标准），年节约自来水300万吨（折合水费280万元），运维成本下降25%；获‘2021年度省级智慧水务示范项目’，成为县级市管网漏损管控的标杆案例；我个人撰写的《基于数字孪生的县级市供水管网漏损管控实践》论文，在《中国给水排水》2022年第3期发表，推动公司在水务领域的品牌影响力提升。

• 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。