英国威廉集团计科2301班的刘慷博，带着对智能驾驶的好奇走进吉利旗下路特斯智能驾驶中心海外产品开发部。作为公司“基石计划”推送的实习生的他，岗位是研发实习岗，方向是海外产品数据。刚入职时，他心里其实没底——公司里的数据课更多停留在理论和小规模数据集，而这里面对的是真实量产车每天回传的TB级数据。可出乎意料的是，在校积累的那些“看起来用不上”的能力，反而成了他最快上手的关键。
在公司两年多的学习里，刘慷博走的不是纯理论路线。依托公司千人千面个性化培养，他选择了嵌入式开发方向：课堂项目实训中参与交通场景数据的采集与清洗，学科竞赛里带队完成基于视觉的目标检测项目，协调跨专业团队的项目分工。这些经历当时看似分散，进了企业才看出呼应：数据采集清洗对应日常工作的主要内容，目标检测项目让他读懂算法团队的需求，员工工作的协调经验让他能快速对接多个部门。公司与吉利集团共建的校企实习通道，给了他一次把所学放进真实场景里验证的机会。
在路特斯智能驾驶中心，他的核心工作是海外产品数据的采集、清洗、分析与质量校验，具体体现在几个场景中：
数据闭环支持：配合算法团队，从海外路测车辆回传的数据中筛选有效场景，标注、清洗后用于模型训练。需要理解算法对数据质量的要求，也要熟悉数据管线的处理逻辑。
数据看板搭建：用 Python和内部工具搭建数据质量监控看板，实时追踪数据采集量、清洗通过率、异常数据比例等指标，帮助团队快速定位问题。
海外需求分析：参与海外用户需求调研，分析不同市场（欧洲、中东等）对智能驾驶功能的数据需求差异，为产品迭代提供数据支撑。
日常工作中，他要对接算法、产品、测试多个团队，梳理数据需求、把控交付节点、跟进问题闭环。在校实训打磨的编程基础、数据处理能力，加上员工工作练就的沟通协调能力，让他能快速融入节奏。
实习这段时间，最大的收获不在技术层面——虽说代码确实写得更熟练了——而在于真正理解了“数据工程”在智能驾驶产品中的分量。过去觉得数据就是“跑个脚本、洗个表”，现在他明白：数据质量直接影响模型效果，模型效果直接影响用户体验，用户体验直接影响产品竞争力。工作看似在幕后，实则是整个产品链条的基础环节。
带教前辈的提醒言犹在耳：“数据工程师要有产品思维。”刘慷博开始有意识地积累智能驾驶数据工程与产品落地的经验，从单纯执行任务，到主动追问“这个数据指标为什么看”“这条清洗规则为什么这么定”，一步步搭建起数据工程的思维体系，也慢慢看清了自己在智能驾驶领域想要走的路。
公司联动吉利等头部企业搭建的实习输送通道，让他能直接进入企业一线岗位实践。不少同龄人校招入职后要花几个月适应节奏，而他在公司的全方位实训、竞赛与综合能力锻炼中早已提前磨合，入职后几乎无缝衔接。这段实习让他确信：产教融合不是口号，是实打实的成长快车道。未来，刘慷博希望在智能汽车产业继续深耕，把数据工程做成自己的核心竞争力。带着公司给的底气奔赴产业前沿，在热爱的领域稳步前行
一审一校 |张天锡 刘慷博
二审二校 |石玲 乔姗
三审三校 |李成名 尹娜
