在本次“员工学习日”主会场，工程中心的吴纯锋围绕地下室车道直线段与圆弧段混合坡道施工的重难点开展了专题分享。他梳理了项目在极限设计条件下的施工管控难题，并围绕规范对标、前期CAD排版放样、全过程施工管控、成品质量通病防治四大板块展开讲解。

技术前期结合《车库建筑设计规范》JGJ100-2015进行参数对标，针对转弯半径、坡道坡度、净宽等接近规范下限的极限设计工况，采用CAD同心圆等分技术完成圆弧段点位排版，输出坐标与高程控制点。施工过程中，落实多轮次放样复核，从垫层、结构、粉刷到面层施工分阶段释放控制线，严控圆弧侧墙弧度、垂直度及多段变坡标高精度；混凝土浇筑时严格把控坍落度，并同步完成防滑槽精细化处理。

同时，他总结了成品实施中的不足，分析了振捣流坠、墙地节点开裂等质量问题的成因，提出增设阻隔网片、珍珠棉隔断等改进措施，并结合现场影像分享了直线—圆弧混合坡道全流程标准化管控举措，提炼出可在极限条件下推广的车库环形坡道施工管理经验。

在另一分会场，环保部的陈聪围绕“AI赋能污水环保”主题开展了分享。分享中他梳理了传统污水运维现存的短板，指出数据孤岛、人工巡检滞后、经验式调控导致药耗电耗浪费等现实难题，同时行业还承受着人力成本上涨、专业人才接续不足的双重压力。  

在分享中他阐释了AI智能运维的核心逻辑，强调技术并非替代现场人员，而是放大专业研判能力，依托数据挖掘、趋势预判，落地智能加药、精准曝气、预测性维护、数字孪生等应用。结合多家水厂及农村污水项目实例，展示了智能化在水质保障、降本节能方面的实际成效。

当前，AI水务已步入规模化落地阶段，轻量化、场景化成为行业发展主线。陈聪在分享中提出，运维人员应完成能力转型，由现场值守转向数据分析研判，理解智能工艺控制逻辑，做好人机协同，将智能化理念融入日常运维工作，助力污水处理提质增效。