1.点击下面按钮复制微信号
点击复制微信号
珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training


联系我们:
13382173255(Karen郑老师)
学员背景| Course Background
课程背景| Course Background
当前数字经济进入高质量发展阶段,国家“东数西算”战略深入推进,算力、智算、AI已成为数字产业发展的核心底座,更是运营商实现数字化转型的关键抓手。随着5G、物联网、云计算等技术的广泛应用,运营商传统“管道服务”模式面临增长瓶颈,亟需通过技术创新突破发展困境,向“数字服务提供商”转型。在此背景下,运营商相关岗位人员亟需系统掌握算力、智算、AI核心知识,明确其与自身业务的融合路径,提升技术应用与业务创新能力,以应对行业竞争、抢抓数字经济发展机遇;同时简要了解相关风险合规要点,确保业务合规有序开展,特开设本课程。
课程收益| Program Benefits
1.知识收益
- 系统掌握算力、智算、AI的核心概念、关键技术及产业发展趋势,理清三者之间的协同联动关系,构建完整的知识体系;
- 明确算力、智算、AI与运营商核心业务(网络运维、客户服务、政企赋能等)的融合场景、核心价值,掌握业务融合的核心逻辑;
- 简要了解运营商算力、智算、AI相关业务的风险合规核心要点,规避常见合规风险。
2.能力收益
- 提升技术应用能力:能够结合运营商业务痛点,合理运用算力、智算、AI技术,设计基础的业务应用方案;
- 增强业务创新能力:掌握算力、智算、AI与业务融合的落地思路,能够挖掘新的业务增长点,助力业务升级;
- 提升实操落地能力:通过实战演练,掌握业务需求分析、方案设计、试点测试、迭代优化的全流程方法,可直接应用于实际工作;
- 强化协同能力:理解“网、云、算、智”一体化发展逻辑,提升跨部门(技术、业务、管理)协同推进业务落地的能力。
3.业务收益
- 助力学员所在单位优化网络运维效率、提升客户服务质量、拓展政企业务边界,实现业务增收与成本优化;
- 推动运营商数字化、智能化转型落地,提升核心竞争力,抢占数字经济发展先机;
- 借鉴行业优秀实践经验,少走弯路,降低技术应用与业务落地的试错成本。
课程大纲| Course Outline
模块一:开篇导入——运营商数字化转型背景与核心需求
1.1 行业趋势:数字经济下运营商的角色转型
- 数字经济发展现状:国家“东数西算”战略布局、算力网络建设要求,以及数字产业对运营商的新期待。
- 运营商转型必然性:传统“管道运营商”面临的增长瓶颈(流量红利见顶、同质化竞争加剧),转型“数字服务提供商”的核心意义。
- 核心驱动力解析:算力、智算、AI如何破解运营商转型痛点,成为业务创新、效率提升、价值增值的核心支撑。
1.2 运营商核心业务痛点与需求拆解
- 网络运维痛点:传统运维依赖人工,效率低、成本高,故障排查滞后,难以适配5G、物联网等业务的高并发、低时延需求。
- 客户服务痛点:用户规模庞大,咨询、投诉量居高不下,人工客服压力大,服务响应不及时、个性化不足,用户体验有待提升。
- 业务增收痛点:传统语音、流量业务增长乏力,增值服务创新不足,政企客户服务深度不够,难以挖掘新的利润增长点。
- 成本优化痛点:基础设施投入大、运维成本高,资源利用率低,亟需通过技术手段实现降本增效
- 价值体现:算力/智算/AI在解决上述痛点中的具体作用,如智算提升运维效率、AI优化客户服务、算力支撑业务创新。
1.3 课程整体框架与学习重点说明
明确课程核心逻辑:以“知识体系+业务结合+实战落地”为核心,重点讲解算力、智算、AI的基础理论、关键技术及与运营商业务的融合应用;风险合规模块仅讲解核心要点,不作为重点,帮助学员快速抓住学习重点,提升学习效率。
模块二:算力知识体系——基础认知与运营商算力布局
2.1 算力核心基础认知
- 算力核心定义:算力的本质(数据处理能力)、核心内涵,以及算力与计算力、算力网络的区别与关联。
- 算力分类详解:通用算力(适用于各类通用计算场景,如日常办公、基础数据处理)、专用算力(针对特定场景优化,如AI训练、工业计算),结合运营商业务场景说明两类算力的应用差异。
- 核心指标解读:算力规模(如PFlops)、时延(毫秒级要求)、能效(能耗比),以及这些指标对运营商网络服务、业务承载的影响。
- 算力产业发展现状:全球算力布局格局、国内算力发展水平,运营商在算力产业中的定位(算力网络建设者、算力服务提供者),以及行业竞争态势。
2.2 运营商算力基础设施建设与规划
- 算力网络架构详解:边缘算力节点(靠近用户端,支撑低时延业务,如自动驾驶、智慧安防)、骨干算力节点(承担跨区域算力调度,连接边缘与核心节点)、核心算力节点(集中式算力中心,支撑大规模数据处理、AI训练)的布局原则与功能定位。
- 协同融合思路:算力网络与运营商现有5G网络、光纤网络、云平台的协同机制,如何实现“网、云、算”一体化,提升资源利用率与业务响应速度。
- 建设实践案例:国内主流运营商算力基础设施建设案例拆解,包括节点布局、技术选型、建设成效,以及可复制的经验。
- 规划要点:结合运营商业务发展需求,算力基础设施的扩容、升级规划,如何兼顾成本与业务需求,实现算力资源的合理配置。
2.3 算力对运营商业务的基础支撑作用
- 网络领域应用:算力在网络调度(动态分配网络资源,应对流量高峰)、数据存储(海量用户数据、网络数据的安全存储)、业务承载(支撑5G、物联网、云计算等业务的稳定运行)中的具体应用场景与价值。
- 业务提升路径:如何通过算力升级,提升运营商业务响应速度(如降低网络时延)、优化服务质量(如减少业务卡顿)、拓展业务边界(如支撑高带宽、高并发业务)。
- 成本优化价值:通过算力资源的集约化管理,降低基础设施投入与运维成本,提升资源利用率,实现降本增效。
模块三:智算知识体系——核心技术与运营商智算应用
3.1 智算核心概念与技术解析
- 智算核心定义:智算即“智能算力”,是算力与智能技术的深度融合,区别于通用算力的核心特征(智能化调度、高效算力输出、场景化适配),以及智算在数字经济中的核心价值。
- 核心技术拆解: 1. AI芯片:GPU、ASIC、FPGA等主流智算芯片的特点、适用场景,以及在运营商智算平台中的选型原则; 2. 智算平台:平台的核心功能(算力调度、模型管理、数据处理)、架构设计,以及与运营商云平台的融合方式; 3. 算力调度算法:智能化调度算法的核心原理,如何实现算力资源的动态分配、负载均衡,提升算力利用率; 4. 边缘智算技术:边缘智算的核心优势(低时延、高可靠),以及在运营商边缘节点中的应用方式。
- 智算产业发展趋势:算力集约化(集中式与分布式结合)、智能协同化(跨节点算力协同、算网协同)、场景定制化(针对运营商不同业务场景优化智算方案),以及行业未来发展方向。
3.2 运营商智算平台搭建与技术选型
- 智算平台核心架构:硬件层(芯片、服务器、存储设备)、软件层(操作系统、算力调度软件、AI框架)、应用层(业务应用接口、场景化应用模块)的具体构成与功能。
- 融合搭建思路:智算平台与运营商云业务(如公有云、私有云)、边缘计算业务的融合搭建方案,如何实现资源共享、协同联动,避免重复建设。
- 技术选型要点:结合运营商业务场景(如网络运维、政企服务),智算芯片、调度算法、软件平台的选型原则,兼顾性能、成本、兼容性与可扩展性。
- 调度与优化方法:高并发业务(如节假日流量高峰)、低时延业务(如自动驾驶、远程医疗)场景下,智算资源的调度策略与优化技巧,提升业务体验与算力利用率。
3.3 运营商智算典型应用场景
- 网络智算: 1. 网络故障智能诊断:通过智算分析网络运行数据,实现故障的提前预警、精准定位与快速排查,降低运维成本; 2. 流量智能调度:基于实时流量数据,智能化分配算力与网络资源,避免网络拥堵,提升网络运行效率; 3. 网络资源智能分配:根据业务需求,动态分配算力、带宽等资源,实现资源利用率最 大化。
- 业务智算: 1. 用户需求智能分析:通过智算处理用户行为数据、消费数据,精准识别用户需求,为个性化服务提供支撑; 2. 业务套餐智能推荐:基于用户画像与需求分析,智能化推荐适配的业务套餐,提升套餐办理率与用户粘性; 3. 增值服务智能运营:支撑AI彩铃、智能安防、智慧家庭等增值服务的落地,提升增值服务收入。
- 行业智算: 1. 政企智算服务:面向工业、政务、医疗、教育等行业客户,提供定制化智算服务(如工业智算、政务智算),拓展运营商政企业务边界; 2. 智算对外输出模式:运营商智算资源的对外租赁、服务输出方式,如何打造差异化竞争优势。
- 案例拆解:选取2-3个国内运营商智算应用落地标杆案例(如5G+智算助力工业互联网、智算驱动智慧校园建设、智算优化网络运维),详细解析方案设计、技术选型、落地过程与实施成效,提炼可复制的经验。
模块四:AI知识体系——核心技术与运营商AI业务融合
4.1 AI核心基础认知与技术框架
- AI核心定义:人工智能的本质(模拟人类智能的机器能力)、发展阶段(弱人工智能、强人工智能),以及AI与算力、智算的协同关系。
- 核心分支解析:结合运营商业务场景,重点讲解核心AI分支的应用: 1. 机器学习:核心原理、常用算法(如决策树、神经网络),以及在用户画像、精准营销中的应用; 2. 深度学习:深度神经网络的核心逻辑,以及在图像识别、语音识别中的应用; 3. 自然语言处理(NLP):文本分析、语义理解的核心技术,以及在智能客服、投诉处理中的应用; 4. 计算机视觉(CV):图像识别、视频分析的核心技术,以及在安防监控、智慧巡检中的应用。
- AI技术落地核心流程:数据采集(运营商内部数据、外部合规数据的采集与整理)、数据预处理(数据清洗、标注,提升数据质量)、模型训练(基于算力/智算平台的模型训练与优化)、部署应用(与运营商业务系统的对接)、迭代优化(根据应用效果持续调整模型参数)。
- 运营商AI应用核心优势:海量用户数据资源(用户行为、消费、网络数据)、完善的网络资源(5G、算力网络)、广泛的客户基础(个人+政企客户),以及这些优势如何支撑AI技术的快速落地与规模化应用。
4.2 运营商核心业务与AI的深度融合
- 客户服务领域(核心场景): 1. 智能客服:基于NLP技术,实现7×24小时自动响应用户咨询、查询、办理等需求,降低人工客服压力,提升服务响应速度; 2. 客户投诉智能处理:通过AI分析投诉文本,精准定位投诉原因,自动分配处理工单,跟踪处理进度,提升投诉解决率与用户满意度; 3. 客户画像智能构建:整合用户多维度数据,构建精准用户画像,为个性化服务、精准营销提供支撑。
- 网络运维领域(核心场景): 1. AI驱动的网络故障预警:通过AI分析网络运行数据,识别故障前兆,实现故障提前预警,降低故障发生率; 2. 智能巡检:利用CV技术,实现基站、机房等基础设施的智能巡检,替代人工巡检,提升巡检效率与准确性; 3. 自动化运维:通过AI实现网络配置、故障处理、资源调度的自动化,降低运维成本,提升运维效率。
- 业务增收领域(核心场景): 1. AI精准营销:基于用户画像,精准推送业务套餐、增值服务,提升营销转化率,增加业务收入; 2. 增值服务智能创新:依托AI技术,打造AI彩铃、智能安防、智慧家庭等增值服务,拓展收入来源; 3. 业务风险防控:通过AI分析用户行为数据,识别异常消费、诈骗等风险,保障业务安全。
- 政企服务领域(拓展场景): 1. AI+行业解决方案:结合运营商网络与算力资源,为政务、工业、医疗、交通等行业提供AI+解决方案(如智慧交通、智慧医疗、智慧政务); 2. 政企客户赋能:为政企客户提供AI技术支持、算力支撑,帮助政企客户实现数字化转型,提升运营商政企业务竞争力。
4.3 运营商AI应用落地难点与解决方案
- 核心难点解析: 1. 数据安全:用户数据采集、存储、使用过程中的安全风险,以及数据隐私保护的挑战; 2. 模型迭代:AI模型需要持续迭代以适配业务变化,迭代成本高、周期长的问题; 3. 技术适配:AI技术与运营商现有业务系统、算力资源的适配难度,以及技术人才短缺的问题; 4. 投入产出比:AI项目前期投入大,短期收益不明显,如何平衡投入与产出。
- 解决方案: 1. 数据安全:建立完善的数据安全管理制度,采用加密、脱敏等技术,保障数据安全与隐私; 2. 模型迭代:搭建标准化的AI模型迭代平台,结合业务需求持续优化模型,降低迭代成本; 3. 技术适配:推进AI技术与现有业务系统、算力资源的协同对接,加强内部技术人才培养与外部合作; 4. 投入产出:优先选择投入小、见效快的AI应用场景(如智能客服),逐步推进规模化应用,提升投入产出比。
- 案例拆解:选取2-3个主流运营商AI应用落地案例,详细解析案例背景、难点解决方法、实施过程与成效,为学员提供实践参考。
4.4 算力、智算与AI的协同联动关系
- 三者协同逻辑:算力为AI提供基础数据处理能力,是AI模型训练、部署的核心支撑;智算通过智能化调度,提升AI运算效率,适配不同业务场景的AI应用需求;AI赋能算力、智算场景落地,让算力、智算资源产生实际业务价值,三者形成“算力支撑、智算优化、AI赋能”的协同体系。
- 协同应用案例:以运营商网络运维为例,算力提供基础数据处理能力,智算实现算力资源的智能化调度,AI实现故障预警与自动化处理,三者协同提升运维效率、降低运维成本,助力运营商网络智能化升级。
- 对运营商转型的价值:三者协同发力,推动运营商从“管道服务”向“数字服务”转型,提升业务创新能力、服务质量与核心竞争力,实现业务增收与成本优化。
模块五:算力/智算/AI与运营商业务落地实战
5.1 业务落地思路与流程
- 需求分析:结合运营商实际业务痛点(如网络运维效率低、客户投诉多、政企业务拓展难),明确算力/智算/AI的应用场景、核心需求与预期目标,形成需求分析报告模板。
- 方案设计:基于需求分析,进行技术选型(算力/智算资源配置、AI模型选择)、资源配置(硬件、软件、人力)、落地路径规划(分阶段实施步骤),制定可落地、可评估的应用方案,提供方案设计模板。
- 试点测试:选择小范围试点场景(如某区域网络运维、某类用户客服),部署应用方案,收集运行数据,评估方案效果,识别存在的问题并进行调整。
- 迭代优化:根据试点测试结果,优化技术选型、资源配置与方案设计,逐步扩大应用范围,实现规模化落地;建立长效迭代机制,根据业务变化持续优化方案。
5.2 分组实战演练
- 场景设定:结合运营商实际业务,设置3-4个实战场景(如“AI优化运营商客户投诉处理”“智算提升网络运维效率”“算力支撑政企智算服务落地”“AI+算力实现精准营销”),学员分组选择场景。
- 实战任务:各组结合课程所学知识,完成需求分析、方案设计、试点规划,形成完整的应用方案(可参考提供的方案模板),明确技术选型、落地路径、预期成效。
- 方案展示与点评:各组派代表展示方案,讲师结合行业实践、运营商业务需求,对方案的可行性、合理性进行点评,指出优化方向,帮助学员完善方案,提升实操能力。
5.3 行业优秀实践分享
- 标杆案例深度解析:选取国内外3-4个运营商算力/智算/AI业务落地标杆案例,详细拆解案例背景、需求分析、方案设计、实施过程、成效评估与经验总结。
- 可复制经验总结:提炼案例中的可复制、可推广的落地经验,包括技术选型、场景选择、资源配置、风险控制等方面,帮助学员将所学知识转化为实际工作能力,推动本单位业务落地。
模块六:风险合规要点简要解析
6.1 运营商算力/智算/AI相关核心合规要求
- 数据合规:重点讲解用户数据采集、存储、使用、传输的核心合规要求,符合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》,明确数据采集需获得用户同意、数据存储需保障安全、数据使用需合规可控。
- 技术合规:简要说明算力基础设施建设、AI模型部署的行业合规标准,如算力节点建设的安全标准、AI模型的可解释性、算法公平性要求。
- 业务合规:明确政企智算服务、AI增值服务的合规边界,避免违规开展业务,如政企服务需符合行业监管要求、AI服务需避免虚假宣传。
6.2 常见合规风险与规避方法
- 典型合规风险简要分析:选取2-3个常见合规风险案例(如用户数据泄露、AI模型偏见导致的合规问题),简要说明风险产生的原因与影响。
- 规避方法:日常业务中合规风险的简单排查技巧,如定期检查数据处理流程、规范AI模型训练与部署、加强员工合规培训,建立简单的合规风险排查机制。
模块七:总结与展望
7.1 课程核心内容总结
- 知识体系回顾:梳理算力、智算、AI的核心概念、关键技术与协同关系,帮助学员巩固所学知识,形成完整的知识框架。
- 业务结合总结:回顾算力、智算、AI与运营商核心业务(网络运维、客户服务、政企赋能等)的融合路径、典型场景与落地方法,强化学员的业务应用认知。
- 实战要点总结:提炼业务落地的核心流程、实操技巧与常见问题解决方案,帮助学员快速应用到实际工作中。
7.2 行业发展展望
- 技术发展新趋势:算力向集约化、绿色化发展,智算向协同化、场景化升级,AI向通用化、轻量化演进,以及三者融合发展的未来方向。
- 运营商发展机遇与挑战:机遇(国家战略支持、数字经济发展带来的业务需求)、挑战(技术竞争加剧、人才短缺、成本压力),以及运营商的应对思路。
7.3 答疑与交流
针对课程内容、实战演练中的疑问,以及学员所在单位在算力、智算、AI业务落地中的实际问题,进行答疑互动,讲师结合行业经验提供针对性建议。
讲师背景| Introduction to lecturers
莫维老师 企业数字化管理运营实战专家
授课风格
系统化认知,构建全局视野:建立知识的层级框架,避免碎片化理解;打通宏观与微观的逻辑链路,确保知识无盲区。
深入浅出,让专业变易懂:摒弃晦涩术语堆砌,让不同基础的受众都能快速理解核心逻辑;层层递进、条理清晰,降低理解门槛;
寓教于用,落地解决问题:拒绝纯理论空谈,每个知识点都配套对应的应用场景与实操步骤;提供可复用的方法工具,让受众能直接迁移应用到工作或学习中,实现“学完即用”。
细节突破,视角升级:在整体框架下,聚焦关键环节的细节优化,解决实际应用中的“痛点死角”;跳出传统认知维度,提供全新的理解与应用思路;多维创新融合,让知识传递既保持专业性,又具备新鲜感与前沿性。
20年数智实战经验+技术底层×业务深层落地策略
专业认证:
01-一级智能建造师
02-信息系统项目管理师(高级)
03-数据库工程师(全国四级)
04-国 家 级制图员
05-阿里云云计算工程师
06-大数据工程师
07-微软认证的高级操作员
曾任:云粒智慧科技丨资深架构师/解决方案专家
曾任:北京奥特美克科技丨运营总监
曾任:北京圣世信通科技丨测控事业部总经理
擅长领域
01-数据治理:独创“数据治理六步法”(梳→汇→存→算→优→名),降低落地技术门槛,夯实数字化与智能化根基。
02-智能物联:自研“智能报文解析算法”,解决物联网海量和多样引起的系列问题,通过非编程适配通信协议,自适应异步数据链路;降门槛、省资源、减成本,助力万物轻松互联。
03-模型管理:行业模型成果封装沉淀,保障行业经验的量化积累和优化复用;实现对各模型的接口、参数、各算法的调用时序、模型运行状态、模型运行记录进行监视管理;同时,在多模型并行运行的情况下,采用系统资源的高效分配和多路由动态调用策略,提高计算、存储服务资源的使用效率。
04-数字孪生:独创“孪生9步法”(业务细分定位→确定孪生范围→明确业务逻辑→确定管理边界→整理数据需求→开展治理服务→模型分类适配→经验知识向量→预报-预警-预演-预案),突破数字孪生视觉炫酷简单呈现瓶颈,实现基于物理世界多要素关联作用的计算分析。
05-AI预测分析:独创“预测6步法”(确定主题要素、要素匹配数据、选择分析方法、分析数据规律、建立预测模型、评估优化效果),实现预测能力从“理论认知”到“业务落地”的转化。
06-AI训练优化:具备扎实的模型训练全流程优化能力,深耕数据预处理、模型架构调优、训练策略迭代、算力资源适配四大核心环节,可针对不同任务场景(分类、回归、生成式模型等),精准定位训练瓶颈,通过科学方法提升模型性能、降低训练成本、保障训练稳定性,助力模型高效落地应用。
07-数字化转型:独创“3阶段转型法”,立足行业信息化和业务管理现状,面向感知测控、网络融合、多云管理、数据共享、微服务协同、模型多级复用、应用动态集约、国产化改造等技术层级,按照“统筹规划、分步实施、基础先行、急用先上”的实施策略进行分阶段目标设定和建设任务匹配,保证建设任务可执行,建设目标可实现。
08-智能化改造(AI赋能落地):独创“6步赋能法”,按照任务需求拆解,AI算法适配、分步数据治理、高性价比部署,运营训练优化,务实安全保障的步骤,保障AI有效性和性价比。
09-智慧化升级:注重跨领域技术协同,从硬件、软件和系统性三个维度,让智慧融入到业务管理的各个环节,让智慧更具专业性、系统性和可操作性。
10-项目管理:独创“'两张表'监控和'一标准'落实”法,在项目集执行中得到良好应用,保障项目执行更加标准化、规范化、专业化、程序化和系统化。
成果奖项:
01-累计主导和深度参与超过860个数字化与智慧化项目:覆盖水利、水务、城市治理、农业、应急管理、数字乡村、生态环保、政务民生、产业经济等领域,实现按期高质量交付,并树立了多个全国性示范案例。
02-主导和参与研发10余项核心技术及多项专利产品:创新应用AI算法、数据模型、报文解析、量化渲染等多种前沿技术,主导开发智能遥测终端、明渠流量算法、CIM工具平台、GIS服务引擎、智慧城市智能体、视觉智能感知模型组、数研工具、LoRa智能水表、测控板闸等多款产品,并在全国范围推广落地,有效推动行业技术标准化与应用规模化。
03-个人及所设计项目及产品荣获多项国 家 级奖项:
——荣获第五届中国创新挑战赛第 一名、“创客北京2024”创新创业大赛三等奖、星互联网数字科技应用大赛优秀奖等多个创新奖项。
——所负责设计实施的项目屡获殊荣,包括中国地理信息产业优秀工程金奖、数据安全与个人信息保护创新实践案例、智慧水利“优秀技术产品”等,其中“数字孪生水利”项目入选全国十大样板。
被中国联通集团公司授予“技术能手”荣誉称号。
实战经验
莫维老师深耕一线二十年,全程深度参与信息化、数字化、智能化、智慧化全阶段实操落地;拥有800+综合类项目实战经验,对大数据、物联网、人工智能(AI)、数字孪生、数字化转型、智能化改造、智能化升级的核心需求、实施路径与优化方向具备深刻洞察与体系化理解;擅长从技术底层与业务深层双维度发力,覆盖软件、硬件、系统化全栈能力,多项创新成果荣获行业奖项,是技术赋能行业与有效实现价值的可靠实战派导师。
任职【云粒智慧科技资深架构师/解决方案专家】期间
——主导200+智慧化项目从顶层设计到全域落地——
01-某省智慧水利建设(3.9亿):担任总工程师,全程统筹项目立项、建设实施、运营服务全过程,推动技术与业务深度协同,创新构建“一级部署多级运用、一个平台多重应用、一项资源便捷复用”的智慧大平台。通过不断引入AI能力,横向打通水利十大业务,打造数据共享、业务协同、智能分析的综合水利业务体系。
02-国 家 级新区生态环境监测体系建设项目(5000万):担任解决方案专家,突破传统多源数据的异构汇聚和融合决策瓶颈,与城市智慧大脑和云平台实现无缝对接,形成新区生态环境“一张图”、“一套数”、“一张网”、“一体系”、“一朵云”的“五个一体系”,有效促进生态保护监测精准化,决策科学化。
03-超大城市城市大脑建设(2200万):担任解决方案专家,参与能力规划、体系搭建与技术实现。打造以全面感知为核心的西城大脑,实现城市运行7*24 小时全时空动态感知,构建数据驱动的分布式管理模式与精准化公共服务模式,达成感知、管理、服务三大模式提升,树立超大城市治理体系全国典范。
04-某重点流域数字孪生(800万):担任解决方案专家,参与能力规划、体系搭建与技术实现。引入AI的随机森林模型和神经网络模型,使系统在7分钟内实现了15万次寻优计算,快速提供了全局最 优、兴利优先、工程安全优先的多目标的调度方案,优化调度后可实现削峰率80%以上,保重点区域淹没面积直接减少的情况下,水资源存蓄量增加,同时创造发电经济价值。
AI亮点
01-智能工作台:基于统一身份认证系统的功能权限,实现个人应用的自定义配置;提供多模态机器人和即时通信等工具,提高系统应用时效;同时,作为所有应用的统一入口,将用户权限内所有应用进行统一集成管理,提供统一身份认证、便捷登录及业务协同,为不同用户提供集成管理、协同工作的“一站式”工作服务。
02-AI解析识别:充分利用行业大数据、场景大数据和卷积神经网络等技术,借助视频结构化分析、遥感影像数据对比分析、无人机巡查等手段,及时收集、汇总、分析、处理地理空间信息、监测监控信息和事件信息,并与业务流程有效衔接,为精细化管理提供有效的技术服务。
03-AI预测预报:全面治理大视角空间地理、行业专业、规则知识、社会经济等信息,实现基于实时数据的滚动预报、基于模拟数值的仿真推演,基于历史数据的复盘分析,以及基于预报数据的预测判断,为用户提供实景化的沙盘作战服务,提高业务决策管理水平。
04-智能知识库:提供从知识采编、知识审核、知识查看、知识应用到知识下线的全生命周期管理;以智能检索等多种检索方式为核心,以知识图谱、知识目录为辅助的高效知识查阅体验;同时构建了基于业务类目、知识关联、发文单位、材料性质等属性的结构化知识,为内外部多渠道提供知识应用,充分满足用户对知识的需求。
05-智算体:①智能打标–多维度标签体系,支撑业务数据运营和分析;②标签&词汇分析挖掘–不断沉淀标签数据资产;③专题研判–深度挖掘业务弱信号;④智能报告–自定义配置模板,融合大模型能力,分钟级生成。
06-空间分析体:开发多种空间分析算法,包括量测分析(贴地距离量测、空间距离量测、贴地面积量算、空间面积量测、高度差量测、角度测量)、空间分析(通视分析、日照分析、可视域分析、地表开挖分析、剖面分析)、地图标绘(点标绘、线标绘、面标绘、三维符号标绘)、空间对比(卷帘分析、分屏对比)等。
——架构优化与核心技术革新——
01-优化“大中台、小前台”架构,构建高效集约体系以适配集群化/单机化部署及大系统平台需求,系统化整理数据资源、应用支撑与分析能力,实现数据、组件、能力复用,集约支撑多领域智慧平台应用。
02-针对视频监控被动发现、智能摄像头可控复用低且成本高的问题,采用后端AI算法,结合多路视频场景下异构资源高效分配与算法动态路由调用,实现视频分析能力复用(降本)与多事件融合识别(提效)。
03-突破视频AI识别依赖公共数据集的限制,提出“定区域复制-粘贴”数据扩张算法,通过生成实际场景数据同步训练扩张数据集,降低现场样本误检率,提升复杂场景适用性。
04-针对物联网报文归集与设备管理不统一、冗余组件影响系统稳定等问题,研发自适应式数据报文智能化解析技术,结合底层非编程智能解析,实现统一管理,减少资源占用,降本降门槛,达成万物“易”联。
任职【北京奥特美克科技运营总监】期间
——61个重大疑难项目攻坚,实现一次性验收通过——
01-新疆某灌区续建配套与节水改造工程(580万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,保证流量监测精度。创新性地采用“多级平衡、总分平衡、组合平衡、时段平衡”方法,对单一断面的水量进行系统化校核,从而使重复性精度达乙级以上,为解决明渠流量的精度难题提供了新的解决方案。
02-塔城地区某市农业水价综合改革项目(570万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,保证项目达到验收标准。针对不同监测断面的实际情况,进行分类方案设计,系统性地从溯源分析、仪器适配、设施经济、新旧整合四个方面着手,保障项目的有效执行,成果的效益发挥。
03-新疆某智慧灌区(600万):担任项目运营总监和技术总监,负责解决项目技术难题,达到智慧要求。在人工预报成果的基础上,引入数据测报模型,实现供水要素自动滚动预报;建立面向水平衡过程的场景,实现过程预演,动态平衡;建立面向水调度过程的场景,实现调度演练,优化配置;从而满足“以供定需”需要,不断调整优化后的灌溉制度和种植结构。
——核心产品研发与市场推广落地——
01-主导开发测控板闸、LoRa智能水表等核心产品,完成交付与市场推广落地:
——测控板闸从机械伺服与软件同步校准双维度,解决大型设备“双吊点”同步问题,保障机械安全并提升闸控效率;
——LoRa智能水表对标NB系列,解决大范围应用的数据安全与高能耗问题,实现水司数据安全把控,高频采集功耗降至原有1/3。
任职【北京圣世信通科技测控事业部总经理】期间
——完成600+水利水务信息化项目,业绩连续5年创新高——
01-制定信息化及配套工程的实施定额:制定13项专业定额,将施工成本从46%降至21%,实现项目100%按期保质交付,回款率达98%以上,助力公司成为行业领头羊。
02-国家地下水监测工程(8000万):担任项目总负责和技术经理,全面负责项目的进度推进和质量控制。发明地下水限位定位装置,有效减少线缆自伸缩引起的精度问题;同时对自流井的监测方案进行创新改进,解决了自流井地下水监测难题,为地下水监测业务提供了可复制的技术经验。
03-南水北调中线干线流量计率定标项目(400万):担任测流工程师,制定现场测量率定方案。创新采用“黑箱+白箱”综合率定法,量化消除系统误差,结合同类站点统计分析优化算法,建立多场景校核率定机制,解决流量计量核心问题,达到生产精度要求,为同类型应用提供技术示范。
——技术创新突破与专利产品推广——
01-攻克行业技术难题,申报2项实用新型专利:地下水监测限位装置从根源解决传感器偏移、线缆形变导致的监测失准问题;自流井监测设施破解“不定时溢水”与“定时监测”矛盾,提升监测精度与适应性。
02-开发智能遥测终端、明渠流量算法等产品并全国推广:前者自主识别适配,解决物联感知扩展与接入低效困扰,降本提效;后者基于水力学与数学理论结合传感器实际推导,破解传统方法在不规则河道的计量精准性及时效性难题。
主讲课程
《大数据治理实践:数据从可用到管用》
《智慧化落地实践:数字化2.0的升级路径》
《数字孪生构建实践:从0到2的真实孪生进阶》
《大数据挖掘预测分析实战:从需求拆解到精准预测》
《“模型”的数字化管理实践——让模型从使用到适用》
《工程建设的智慧化实践——工程数字化,数字业务化》
《“人工智能+”战略下的智慧办公AI赋能行政及业务效能提升》《大数据在能源运销中的应用与实践》
《AI赋能工程设计――从转型到落地》
《AI赋能企业这样做-企业从0到2的AI之路》《AI驱动企业智能化改造—技术解构与实践指南》
《AI通识启航:从基础到应用,解锁AI时代新能力》
《智慧水利建设实践》
部分授课案例:
| 序号 | 授课企业 | 授课课题 | 期数 |
| 1 | 联通数科、甘肃省水利厅、甘肃省生态环境厅、义乌市政府、雄安新区生态环境局等 | 《数字孪生实操》 | 40 |
| 2 | 联通数科、青海省水利厅、青海省应急厅、山东省水利厅等 | 《智慧化在行业中的实践》 | 40 |
| 3 | 联通数科、河北省水利厅、武威市政府等 | 《数据治理实操》 | 40 |
| 4 | 联通数科、中国联通海南省分公司、儋州市分公司、琼海市分公司等;中国联通安徽省分公司、合肥市分公司、淮北市分公司等 | 《水利物联感知建设实践》 | 20 |
| 5 | 联通数科、中国联通甘肃省分公司、兰州市分公司、金昌市公司、白银市分公司、武威市分公司、张掖市分公司、临夏州分公司等 | 《多云协同管理》 | 10 |
| 6 | 联通数科、中国联通青海省分公司、西宁市分公司、海东市分公司、海北州分公司、海西州分公司、海南州分公司等 | 《异构网络融合》 | 10 |
部分服务客户
甘肃省水利厅、甘肃省应急管理厅、甘肃省生态环境厅、甘肃省水利科学研究院、甘肃省生态环境科学设计研究院、甘肃省水利水电勘测设计研究院有限责任公司、青海省水利厅、青海省应急管理厅、青海省生态环境厅、青海省水利科学研究院、青海省生态环境科学研究院、青海省水利水电勘测设计研究院有限公司、辽宁省水利厅、辽宁省应急管理厅、辽宁省生态环境厅、辽宁省水利科学研究院、辽宁省生态环境科学研究院有限责任公司、辽宁省水利水电勘测设计研究院有限责任公司、吉林省水利厅、吉林省应急管理厅、吉林省生态环境厅、吉林省水利科学研究院、吉林省生态环境科学研究院、吉林省水利水电勘测设计研究院、内蒙古自治区水利厅、内蒙古自治区应急管理厅、内蒙古自治区生态环境厅、内蒙古自治区水利科学研究院、内蒙古自治区生态环境科学研究院、内蒙古自治区水利水电勘测设计院、河北省水利厅、河北省应急管理厅、河北省生态环境厅、河北省水利科学研究院、河北省生态环境科学研究院、河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司、河南省水利厅、河南省应急管理厅、河南省生态环境厅、河南省水利科学研究院、河南省生态环境保护科学研究院、河南省水利勘测设计研究有限公司、广东省水利厅、广东省应急管理厅、广东省生态环境厅、广东省水利科学研究院、广东省生态环境科学研究院、广东省水利电力勘测设计研究院有限公司、海南省水务厅、海南省应急管理厅、海南省水利厅、海南省生态环境厅、海南省水利水电勘测设计研究院、海南省生态环境科学研究院、海南省水务科学研究院、联通数字科技有限公司(甘肃省分公司、兰州市分公司、天水市分公司、酒泉市分公司、张掖市分公司、武威市分公司、庆阳市分公司、平凉市分公司、定西市分公司,青海省分公司、西宁市分公司、海东市分公司、格尔木市分公司、德令哈市分公司,山西省分公司、太原市分公司、大同市分公司、阳泉市分公司、长治市分公司、晋城市分公司、临汾市分公司、运城市分公司,天津市分公司、和平区分公司、河西区分公司、南开区分公司、河东区分公司、河北区分公司、红桥区分公司、滨海新区分公司,安徽省分公司、合肥市分公司、芜湖市分公司、蚌埠市分公司、马鞍山市分公司、安庆市分公司、滁州市分公司、阜阳市分公司,广东省分公司、广州市分公司、深圳市分公司、珠海市分公司、佛山市分公司、东莞市分公司、中山市分公司、惠州市分公司、汕头市分公司、湛江市分公司,广西壮族自治区分公司、南宁市分公司、柳州市分公司、桂林市分公司、梧州市分公司、北海市分公司、玉林市分公司、百色市分公司,山东省分公司、济南市分公司、青岛市分公司、烟台市分公司、潍坊市分公司、淄博市分公司、临沂市分公司、济宁市分公司、东营市分公司,吉林省分公司、长春市分公司、吉林市分公司、四平市分公司、辽源市分公司、通化市分公司、白山市分公司,云南省分公司、昆明市分公司、曲靖市分公司、玉溪市分公司、保山市分公司、昭通市分公司、丽江市分公司、普洱市分公司,江苏省分公司、南京市分公司、苏州市分公司、无锡市分公司、常州市分公司、徐州市分公司、南通市分公司、扬州市分公司、盐城市分公司,浙江省分公司、杭州市分公司、宁波市分公司、温州市分公司、嘉兴市分公司、湖州市分公司、绍兴市分公司、金华市分公司、台州市分公司,福建省分公司、福州市分公司、厦门市分公司、泉州市分公司、漳州市分公司、莆田市分公司、南平市分公司、龙岩市分公司)、开滦集团、北京建工集团等。
部分客户评价
莫维老师,技术全面,经验丰富,对大数据分析、人工智能核心算法及管理、开发组件配置和软硬件的改进发展有独到的判断力和方向目标;善于发现问题,解决问题,能够技术落地,创新提质;没有其专业的服务和前沿的创新,就不会有甘肃智慧水利的跨越式发展。
——甘肃省水利厅 信息中心
莫维老师,全面整合技术资源,根据地区实际,从技术底层和业务深层两方面发力,使公司具备更好的行业理解和产品商业化能力,助力市场开拓和口碑升级。
——中国联通青海省分公司 政企事业部
莫维老师,知识系统,技术全面,深入行业,通过构建全体系的功能清单、全应用的业务服务、高效率节约的技术底座、体系驱动性价比的长生命周期,助力团队再创辉煌。
——中国联通甘肃省分公司 政企事业部
莫维老师,打破传统看的多算的少,统计的多分析的少的业务瓶颈,推力调水管理的数据共享、业务协同和智慧化应用;让管理者对业务看得见、看得懂、看得清、看得远。
——青海省引大济湟工程 水资源调度服务中心
部分资历证书:
| 一级智能建造师 | 信息系统项目管理师(高级) |
| 国 家 级制图员 | 数据库工程师(全国四级) |
| 阿里云云计算工程师认证 | 阿里云大数据工程师认证 |
授课现场
| 第十六届中国国际水务高峰论坛现场 | 某部委交流汇报 |
| 北京建工集团培训现场 | 开滦集团培训现场 |
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
ABOUT PERFECT CONSULTANT
We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
10年更懂你
中大型企业共同选择
累计培训学员
现有公开课
现有内训课
现有在线课程
辐射城市
OFFLINE BUSINESS
高层团队引导工作坊
中层管理内训
基层管理内训
人才梯队建设咨询项目
工厂运营咨询项目
TTT内训师咨询项目
领导力公开课
精益智造公开课
个人效能公开课
Video Information
【见证企业成长每一步】
AI效能提升 × HR实战干货 × 领导力精要,前沿管理智慧每周更新,
关注视频号获取全场景管理解决方案,让卓越触手可及!
企业视频号
官网电话:400-008-4600;手机号:13382173255(Karen郑老师);网站:www.perfectpx.com
PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO
Copyright © 2006-2025 PerfectPX All rights reserved. 苏州珀菲特企业管理顾问有限公司 版权所有 苏ICP备11056827号-1 苏公网安备 32050702010145号
珀菲特咨询顾问
珀菲特咨询顾问
关注公众号
关注视频号