2026暑期实习思想汇报(2篇)

2026暑期实习思想汇报(2篇)第一篇2026年7月10日至8月31日，我作为XX大学公共管理学院2024级行政管理专业硕士研究生，参与学校“政务实践砺青春”专项计划，进入XX省政务服务和数据管理局政务服务指导处开展为期53天的暑期实习，现将实习期间的思想动态、实践收获、反思整改等情况汇报如下。实习初期，我分配到的第一项任务是梳理2026年上半年全省“跨省通办”“省内通办”事项的办件数据与投诉台账，最初我以为这只是简单的表格整理工作，只需要把各地上报的Excel文件合并、筛选、统计即可，甚至觉得这项工作和我在学校做的课程作业没有本质区别，只要完成数据汇总就能交差。但带教老师拿到我第一次提交的统计结果后，没有直接评判对错，而是带我到省政务服务中心的跨省通办窗口蹲点了3天，让我直接对接前来办事的群众。第一天我就遇到了从贵州毕节来我省务工的群众王军，他在省会城市的一家建筑工地做钢筋工，打算离职回老家照顾生病的母亲，想把缴纳了2年的公积金提取出来给孩子交学费，前两次来窗口都没办成：第一次是不知道贵州的公积金提取要求额外提供务工证明，只带了身份证和离职证明；第二次开好务工证明过来，又因为两地政务系统的数据接口临时升级，没法跨省核验他的社保缴纳记录，他当时站在窗口急得满头大汗，说孩子的高中报名费一周后就要交，要是拿不到钱孩子可能没法按时报到。我跟着带教老师当场联系了贵州省政务服务中心的对口处室，发了协查函，不到2个小时就完成了核验，当天就给他办好了公积金提取手续，他临走的时候攥着业务回执单反复说“原来现在异地办事真的不用跑回老家了”，那个场景让我突然意识到，我之前整理的每一条办件数据、每一个投诉问题，背后都是一个普通人的具体诉求，甚至关乎一个家庭的急事难事。从窗口蹲点回来之后，我重新梳理了上半年的12.7万条通办办件数据和3217条投诉台账，不再只盯着统计指标的高低，而是逐件标注出群众办事遇到的堵点：异地公积金提取、异地就医门诊费用直接结算、新生儿异地入户三类事项的投诉量占总投诉量的62%，其中47%的投诉是因为两地办事材料要求不统一，28%是因为系统数据对接不顺畅，19%是因为窗口工作人员对异地政策不熟悉。我把这些堵点分类整理成了1.2万字的分析报告，还附上了我在窗口蹲点记录的27个群众真实案例，这份报告后来被处里作为制定《XX省2026年下半年政务服务堵点清零行动方案》的核心参考材料，其中“统一三类高频通办事项的跨省材料清单”“建立邻省政务部门每周数据对接机制”“每季度开展窗口人员通办政策专项培训”三条建议直接被纳入了方案的重点任务清单。8月底我跟着处里的同事做堵点清零的第一轮回访，仅一个月时间，三类高频事项的投诉量就下降了42%，有17个之前反映过问题的群众特意在回访里说第二次办事顺利办成了，那一刻我切实感受到，课本里学的“以人民为中心”“建设服务型政府”从来不是抽象的理论，而是要落实到每一张办事的回执单、每一次群众的满意回复里。实习中期，我跟着处里的团队筹备全省政务服务能力提升培训会，需要整理13个地市的典型创新案例，其中某地级市推出的“上门帮办代办”机制引起了我的注意，当地针对高龄老人、残障人士、卧床病人等特殊群体，组建了217人的帮办代办队伍，群众只要打一个电话，帮办员就会上门收材料、办业务、送证件。为了把这个案例写得真实可推广，我专门抽了两天时间跟着当地的帮办员李姐跑了5户群众家：第一户是住在老旧小区6楼的82岁老人张桂英，她要办理养老金资格认证，之前因为腿脚不好没法下楼，已经快一年没办成认证，养老金停发了3个月，李姐带着人脸识别的设备爬到6楼，10分钟就帮她完成了认证，老人拉着李姐的手塞给她一把自己晒的红枣，说“你们比我闺女跑的还勤”；第二户是住在郊区的残障人士刘军，他要办理残疾人补贴的年审，李姐提前给他打了电话，到他家的时候他已经把材料准备好了，全程不到5分钟就办完了。我跟着李姐跑了两天，爬了十几层楼，浑身的衣服湿了又干干了又湿，才知道她一年要跑200多户群众家，最远的一户住在离市区30多公里的农村，她坐公交车再走路要2个小时才能到。这些真实的经历彻底打破了我之前对基层政务工作的刻板印象，我之前总觉得政务改革就是要不断压缩办事时限、提高线上办件率，甚至在课程论文里写过“要逐步取消线下窗口，实现全流程线上办理”，但这次实践让我明白，政务服务的效率不是唯一的衡量标准，我们不能为了追求数字化的指标，就忽略了那些不会用智能手机、没法出门办事的特殊群体，服务型政府的“服务”二字，就是要兼顾到每一个群体的需求，让每一个人都能享受到政务改革的红利。实习期间我最大的思想转变，是对公职人员的责任有了更具象的认知。之前我考公的目标只是想找一份稳定的工作，觉得只要按部就班完成领导安排的任务就行，但这次实习让我明白，政务岗位的每一项工作都连着群众的切身利益：我们出台的一份政策文件，可能会让几十万异地务工人员不用再跨省跑办事；我们优化的一个系统功能，可能会让几万老年人不用再跑到窗口排队；我们梳理的一个堵点问题，可能会解决很多家庭的燃眉之急。有一次我整理群众诉求台账的时候，不小心把一份包含群众身份证号、家庭住址、联系方式的文件放在了办公桌上没有收，带教老师看到之后很严肃地批评了我，说这些信息一旦泄露，可能会给群众带来诈骗的风险，政务工作没有小事，哪怕是一个很小的疏忽，都可能损害群众的利益。从那之后，我每次整理完涉密的文件和台账，都会把电子文件加密存储，纸质文件锁进文件柜，哪怕是下班前一分钟也要把桌面清理干净，慢慢养成了严谨细致的工作习惯。当然我也意识到自己存在很多不足：首先是对政策的熟悉度不够，有一次有群众问我异地新生儿入户的具体流程，我支支吾吾答不上来，还要临时翻政策文件，后来我花了3天时间把处里现行的27份政务服务相关的政策文件全部通读了一遍，还做了思维导图，把高频事项的办事流程、材料清单、办理时限全部记在了笔记本上，后来再有群众问我问题，我基本都能马上答出来；其次是和群众沟通的方式不够接地气，一开始我和老人说话总用“容缺受理”“告知承诺制”这类专业术语，老人根本听不懂，后来我慢慢学会了用大白话解释，比如把容缺受理说成“你现在缺的这份复印件可以后面再寄给我们，我们先给你办业务”，把告知承诺制说成“你只要签个字承诺你说的情况是真的，我们就不用你再开证明了”，后来和群众沟通的效率高了很多；最后是基层调研的能力不足，一开始我去基层调研的时候，只会照着准备好的问题清单问，不会顺着群众的话挖更深的问题，后来带教老师教我，和群众聊天要先拉家常，不要一上来就问工作问题，慢慢我就能从群众的闲聊里找到他们没说出口的诉求，比如有群众抱怨“线上办事太麻烦”，其实不是他不想用线上，而是他的手机太卡，不会操作流程，我们后来就针对这类群众推出了线上办事的上门指导服务。这次实习让我确定了未来的职业方向，我毕业之后想要进入政务服务相关的岗位工作，把我在学校学的公共管理知识用到实践里，多去基层蹲点，多听群众的诉求，做一个能真正解决群众实际问题的公职人员，而不是坐在办公室里写文件、看报表的机关干部。我也明白，要实现这个目标，我还要补很多功课：接下来我要多去社区和政务中心做志愿者，多接触不同群体的群众，了解他们的办事需求；还要系统学习政务服务相关的政策法规，把政策吃透，才能给群众讲清楚、办明白；还要多研究其他地方的先进经验，结合我省的实际情况提出更落地的改革建议，真正把政务服务的温度传递到每一个群众手里。第二篇2026年7月5日至9月2日，我作为XX大学计算机学院2023级人工智能专业本科生，进入XX自动驾驶科技公司感知算法部开展为期60天的暑期实习，全程参与城市开放道路L4级自动驾驶感知模块的障碍物识别优化项目，现将实习期间的思想感悟、专业成长、价值认知等情况汇报如下。刚进部门的时候，我分配到的第一项工作是做自动驾驶点云数据标注的校验，每天的任务就是对着3D点云图，检查标注人员有没有把行人、电动车、路障、交通标识等物体标注准确，一开始我觉得这项工作完全没有技术含量，我一个学人工智能的本科生，居然来做这种流水线工人一样的工作，甚至觉得部门是大材小用，所以前三天的校验工作我做得很敷衍，只要标注的物体大致轮廓对就直接通过，直到带教工程师把我叫到测试场看了一次模拟事故测试。那次测试是模拟暴雨天气下，自动驾驶车辆遇到横穿马路的小孩的场景，因为之前的标注数据里漏标了穿着雨衣的行人的轮廓，导致感知算法没有识别出横穿马路的测试假人，测试车直接撞了上去，假人被撞出去十几米远。带教工程师告诉我，感知算法的识别准确率99%和99.99%看起来只差了0.99个百分点，但落到真实的交通场景里，那0.01%的误差就可能是一条鲜活的生命，而标注数据是感知算法的基础，要是标注数据错了，哪怕算法模型再先进，也没法准确识别障碍物。那天的测试给了我极大的震撼，我之前总觉得学人工智能就是要做高大上的模型架构、发顶会论文，那些底层的基础工作都是没有技术含量的，但那天我才明白，技术的最终价值是要对人的生命安全负责，每一个看似不起眼的基础工作，都是保障产品安全的核心。从那之后我再也不敢敷衍标注校验的工作，每一张点云图我都反复核对三次，哪怕是一个只有几个点组成的、藏在树后面的行人轮廓，我也会标注出来提醒标注人员修正，实习期我一共校验了12.7万帧点云数据，准确率达到了99.87%，是同批次12个实习生里最高的，我校验过的标注数据用来训练的算法模型，在测试集里的识别准确率比之前提升了1.2个百分点，带教工程师特意把我校验的数据集当成了部门的标注样板。实习第二周，我因为校验工作做得好，被选进了雨雾天气障碍物识别优化的专项项目组，当时我们的感知算法在暴雨、大雾这类极端天气下，对静态障碍物的识别准确率只有82%，达不到量产要求，项目组的目标是在2个月内把准确率提升到95%以上。为了采集足够的真实雨雾场景数据，我跟着项目组的同事到重庆的国家智能网联汽车测试场待了7天，每天早上6点就起床，因为那个时候的雾最浓，最接近城市道路的真实雨雾场景，我们开着测试车在测试场里一圈一圈跑，每次跑一圈就要下来导出数据、调整传感器参数，测试场里的湿度接近100%，我们每天身上的衣服都是湿的，鞋上全是泥，甚至连电脑的外壳上都凝着水珠，7天时间我们一共采集了1.2T的真实雨雾场景数据，覆盖了小雨、中雨、暴雨、轻雾、浓雾等17种不同的天气场景。回到公司之后，我们开始针对采集到的数据优化算法模型，我负责的是雨雾场景下的点云去噪模块，一开始我做的模型在实验室的测试集里准确率很高，但是放到车载的算力芯片上运行的时候，推理速度只有5帧/秒，远远达不到15帧/秒的量产要求，带教工程师告诉我，做产业级的算法和做实验室里的学术模型不一样，学术模型只要追求准确率就行，但是产业级的算法要兼顾准确率、推理速度、算力消耗三个指标，我们的算法最终要装到量产车上，车载芯片的算力是有限的，不能像实验室里用高性能服务器那样不计成本。我花了两周时间学习模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，把原来的12层卷积网络剪到了7层，又把32位浮点数的模型量化成了8位整数模型，最终把模型的体积压缩了72%，推理速度提升了210%，准确率只下降了0.3个百分点，完全达到了量产要求。8月底项目验收的时候，我们的雨雾场景静态障碍物识别准确率达到了96.4%，比预期目标还要高1.4个百分点，而且推理速度达到了21帧/秒，完全满足车载部署的要求，项目验收会上，部门总监特意提到了我做的点云去噪模块，说这个模块为整个算法的落地争取了至少半个月的时间，那一刻我突然明白，我们学计算机的学生的价值，从来不是发了多少篇顶会论文，而是把技术用到实实在在的产品里，真正解决产业里的实际问题。实习期间我印象最深刻的一件事，是我们团队自研点云预处理工具的过程。之前我们部门用的点云预处理工具是国外某企业的商业软件，7月底的时候，国外企业突然通知我们，不再给中国客户提供该软件的升级服务，而且已经购买的license到期之后也不再续期，要是我们继续用旧版本的软件，处理效率会比最新版本低30%，而且没法支持新的128线激光雷达的点云数据。当时部门里所有人都憋着一股劲，说外国人不卖给我们，我们就自己做，我也加入了自研工具的项目组，负责点云滤波模块的开发。我们整个团队连续加班了27天，每天都熬到晚上11点以后，最终做出来的自研点云预处理工具，处理1万帧128线激光雷达的点云数据只需要1小时42分钟，比国外最新版本的软件还要快18分钟，而且准确率比国外软件高1.3个百分点，现在整个公司的感知算法团队都已经用上了我们自研的工具，再也不用被国外的软件“卡脖子”。这件事让我对核心技术自主可控的重要性有了极其深刻的认知，之前我在学校里听老师说“核心技术是买不来、讨不来的”，我还没有太直观的感受，这次我才明白，要是我们没有自己的核心技术，人家随时可以断供，我们的产业发展就会被别人扼住咽喉，我们这一代计算机专业的学生，身上担的就是实现核心技术自主可控的责任，要把人工智能、芯片这些卡脖子的核心技术牢牢掌握在自己手里，让中国的科技产业不再被别人卡脖子。当然我也意识到自己还有很多不足：首先是工程能力和产业需求还有很大的差距，我之前在学校里写代码只要能跑通就行，从来不考虑代码的鲁棒性和兼容性，我最开始写的点云滤波模块，只要遇到格式稍微有点不一样的点云数据就会崩溃，后来我跟着团队里的资深工程师学习，给代码加了20多个边界条件的判断，做了300多组异常测试，才让模块的稳定性达到了产业级的要求；其次是团队协作的能力不够，我之前总喜欢自己闷头干，遇到问题也不好意思问别人，这次做模型压缩的时候，我被一个量化的bug卡了整整3天，后来我实在没