项目名称：基于OptiX GPU光线追迹的红外光学系统热成像仿真平台研发
项目定位：国产自主可控光学仿真工具，对标ZEMAX、TracePro非序列光学仿真能力，解决商用软件黑盒不可定制、无法模拟镜片非均匀温度场、不支持介质内部光线追迹的行业痛点，面向军工光电、红外成像设备仿真验证场景。
技术栈：NVIDIA OptiX 7/8、CUDA、GPU并行计算、BVH层次包围盒、蒙特卡洛光线追踪、红外辐射传输建模、热光耦合仿真、图像后处理
项目角色：架构负责人
项目背景与解决痛点:传统商用光学仿真软件（ZEMAX、TracePro、SPEOS）均为闭源架构，仅支持光学表面光线追迹，无法实现镜片体结构内部光线传播仿真；同时不支持光学镜片非均匀梯度温度场与光学参数的动态耦合，无法高精度模拟红外镜头热畸变、热辐射、热致成像误差。且商用软件算力调度固化，大规模多镜片光学场景仿真效率低、定制化能力极差，无法满足高端红外光电设备、机载/车载热成像系统的精细化仿真验证需求。
针对以上行业短板，本项目基于NVIDIA OptiX硬件光追框架，从零自研全可控红外光学仿真架构，实现底层管线、场景加速、介质追迹、热光耦合、红外成像输出全链路自研，替代商用软件核心仿真能力。
项目核心目标:1. 搭建完全自主可控的GPU硬件光线追迹架构，突破商用软件黑盒限制，支持自定义光学介质与追迹逻辑；2. 基于BVH加速结构实现大规模多镜片光学场景高速光线相交检测，解决传统仿真算力瓶颈；3. 实现镜片非均匀温度场+光学追迹耦合并行计算，自主完成镜片内部体光线追迹；
4. 构建高精度红外辐射传输模型，支持多波段、多环境工况红外图像仿真生成，满足工程级仿真验证需求。

项目二：APP端 —— “跨平台智慧社区物业管家 (Uni-App + 原生混编)”
项目描述：一款服务于业主、物业管家和访客的一站式社区移动应用。核心功能包括：一键开门（蓝牙/云对讲）、访客邀请码生成、物业报修工单（图文/语音）、在线缴费（微信/支付宝）、社区公告推送、人脸识别门禁通行。覆盖iOS和Android双端，累计服务超过200个中高端小区。
技术亮点：
核心架构： 主框架采用 Uni-App (Vue 3 + Vite)，一套代码覆盖双端。对性能要求极高的模块（如蓝牙通信、音视频对讲）则编写 Android (Java/Kotlin) 和 iOS (Swift) 原生插件，通过 UniApp 原生插件桥接机制 注入，实现“热插拔式”混合开发，兼顾了开发效率与原生体验。蓝牙稳定通信： 针对市面上千差万别的蓝牙门禁硬件，封装了 蓝牙GATT协议 的稳定重连与分包粘包处理机制。通过动态计算RSSI信号强度实现摇一摇测距开门，并设计了本地指令队列 + 失败重试策略，将开门成功率从87%提升至 99.2%。复杂表单与本地持久化： 报修流程支持 图片/视频/语音 混合上传，采用 WebP 图片压缩 + 分片断点续传 机制，解决大文件上传慢、易中断问题。
难点攻克：
解决了iOS和Android在 WebView内核 渲染差异导致的样式错乱问题，通过 CSS 变量 + 媒体查询 结合 Flexible 布局，并针对刘海屏/挖孔屏做了完美适配。攻克了Android 10及以上版本 分区存储 限制下，图片/视频的URI跨域访问问题，通过 FileProvider 和自定义 ContentProvider 实现了应用间的安全文件共享。

项目三：AI + 应用 —— “智能法律文书生成与合同审查助手 (AI Agent)”
项目描述：一款面向中小企业和个人的AI法律助手Web应用。用户通过自然语言输入案情或合同需求，系统通过 AI Agent (智能体) 自动拆解意图、检索相关法条，最终一键生成起诉状、答辩状、劳动合同、股权协议等法律文书。同时支持用户上传PDF/DOCX合同，由AI进行智能风险审查，并高亮标注出霸王条款、缺失条款和法条依据。
技术亮点：
AI Agent设计与实现： 核心采用 LangChain 框架构建，基于 ReAct

项目四: 车载端 —— “仪表与中控信息系统（ICMS）功能安全软件开发”
项目描述：面向智能座舱车载电子领域，符合ISO 26262功能安全标准开发的车载仪表与中控集成信息管理系统。核心解决传统车载人机交互系统数据刷新滞后、故障监测缺失、多域数据交互紊乱、安全机制不完善的行业痛点。系统涵盖车辆状态采集、仪表动态渲染、中控交互控制、故障诊断监控、安全状态管理、多域数据交互六大核心模块，支撑整车动力、车身、智驾多域数据实时可视化展示与安全管控，保障行车信息显示的准确性与安全性。
技术亮点：
采用嵌入式Linux + QNX车载实时操作系统架构，基于嵌入式C/C++完成核心业务逻辑开发，遵循AUTOSAR车载软件分层开发规范，实现应用软件、服务层、驱动层解耦。针对车载仪表高频刷新、实时渲染需求，优化图形渲染管线，采用双缓冲渲染机制+局部刷新策略，有效降低屏幕卡顿与画面撕裂问题，将仪表帧率稳定在60FPS。针对车载多传感器、多ECU数据并发交互场景，基于CAN/LIN总线协议完成信号解析与报文调度，通过信号滤波、异常剔除算法过滤总线干扰数据，保障车速、转速、胎压等核心行车数据的精准输出。
功能安全合规设计：严格依据ISO 26262 ASIL-B安全等级开展开发工作，完成需求安全拆解、FTA故障树分析、FMEA失效模式分析，设计双路数据校验、故障自检、故障降级、安全告警机制，实现软件单点故障可检测、可容错、可恢复。通过静态代码扫描、单元测试、覆盖率测试，确保代码MC/DC覆盖率达标，满足车载功能安全交付要求。
实时性与稳定性优化：基于RTOS实时调度机制优化任务优先级划分，拆分高优先级安全监控任务与低优先级界面渲染任务，杜绝高实时性任务被阻塞。采用环形缓冲区机制处理总线海量报文，解决数据积压、丢包、时序错乱问题，保障整车状态数据毫秒级更新。
难点攻克：
攻克了多域异构数据融合同步难题，针对智驾、动力、车身多域数据时序不一致问题，设计时间戳对齐+数据缓存校准机制，解决仪表数据跳变、显示不同步问题。解决了车载系统长时间运行的内存泄漏与堆栈溢出问题，通过内存池管理、定时内存检测、资源自动回收方案，提升车载设备7*24h稳定运行能力。搭建自动化功能安全测试脚本，解决传统人工测试效率低、覆盖不全的问题，实现故障注入、异常场景自动化测试，大幅提升功能安全验证效率。