中国移动“梧桐·鸿鹄”2026研学冬令营（寒假线上实习）

中国移动“梧桐·鸿鹄”2026研学冬令营活动介绍

以“产学研用深度融合培育数智创新人才，赋能数智生态高质量发展”为目标，中国移动数智化部携手集团各单位启动“梧桐·鸿鹄”2026研学冬令营（寒假线上实习）活动，聚焦社会生产数智化转型趋势，助力学生深化对数智变革的认知与把握，着力挖掘培养兼具独立攻克技术难题能力、高效团队协作素养的新时代高素质数智人才，为数字经济发展注入青春动能。

一、招聘安排

参与对象：大学在校生(本硕博)

实习流程：简历投递（截止日期1月中旬）-简历筛选（1月中旬-1月下旬）-实习任务（1月下旬-3月中旬）-考核答辩（3月中旬）

实习方式：线上实习

 

二、活动优势

（1）时间灵活，自主安排

（2）企业生产实践课题

（3）提供企业专家辅导和平台实战

（4）实习通过考核提供实习证明

（5）实习表现优异者有机会获得“校招绿通卡”

 

三、招募方式

网申截止时间：1月18日

搜索【梧桐鸿鹄】服务号，点击菜单栏【寒假实习】进入网申入口

简历投递邮箱：

 

 

 

四、其它说明

（1）线上实习以课题实践为主，考察和提升动手实践能力，无实习津贴；

（2）每人仅可选择其中一个方向一个课题报名。

五、实习方向

（一）实习方向一：人工智能

课题1：复合智能体引擎质量提升

课题单位：中移九天公司（九天研究院）

课题描述：

1、多智能体引擎体系化测评及迭代优化；

2、智能体核心能力及共性组件研发及优化。

 

课题2：基于大模型的联网搜索端到端流程研究

课题单位：中移九天公司（九天研究院）

课题描述：

1.调研竞品方案，完成分析报告。

2.探索联网搜索的pipeline，体验内测版并反馈对比分析报告。

 

课题3：面向智能体的路由分类模型研究与性能测试

课题单位：中移九天公司（九天研究院）

课题描述：

1.调研竞品方案，完成分析报告。

2.线上效果测试及反馈，并持续跟踪badcase。

 

课题4：面向生理信号时间序列的状态与异常轻量化检测方法研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、分析如脑电（EEG）、肌电（EMG）、心电（ECG）、呼吸等生理信号在不同状态及异常情况下的时间序列特征。

2、研究轻量化时序模型建模方法，实现低计算复杂度的状态识别与异常检测。

3、证检测精度的前提下，对模型计算量与推理效率进行评估与优化。

 

课题5：面向主动健康的智能体记忆组件的关键技术研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、调研智能体长短记忆框架的前沿进展，完成技术分析报告。

2、探索面向康养领域的智能体记忆组件研发，包括实体识别、上下文压缩、图检索算法、多模态记忆融合、个性化记忆偏好学习、跨场景记忆迁移、异常记忆修正等。

 

课题6：基于时序建模与异常检测的五层监控指标故障预测方法研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、研究面向复杂系统监控场景的故障预测方法，聚焦于对监控体系中五个层级产生的多维时序指标数据进行联合建模与分析。

2、结合深度时序建模与异常检测技术，构建能够捕捉跨层依赖关系、识别潜在异常模式并提前预警系统故障的智能预测框架。

 

课题7：面向金融领域的大语言模型能力增强与持续适应技术研究

课题单位：中移动金融科技有限公司

课题描述：

针对以下技术点进行调研，并选择其中一个方向进行深入研究，产出分析报告

1.在数据层面，研究大语言模型在结构化数据场景下的数据信息拆分提取方法，在有效压缩上下文开销的同时突出关键信息，完成拆分提取方法报告；研究面向金融场景的概念漂移问题检测方法，实现概念漂移的提前、高效检测，完成检测方法报告，探索侦测模型性能稳定的相关策略。

2.在模型层面，研究面向大模型微调技术的拆分学习安全共享方法，探索模型拆分架构、形式和拆分微调方法，完成拆分学习效果验证报告；研究面向检索增强的检索查询优化技术，探索复杂推理场景下查询分解与查询重写技术，完成检索优化技术分析报告；研究跨模型结构对齐与融合方法，探索多源图模型知识共享与动态集成技术，完成面向图异常检测的风控协同检测技术报告。研究基于知识蒸馏的跨阶段模型对齐方法与协同机制，探索多层级任务模型间信息共享与特征互馈技术，完成面向多阶段异构任务处理技术报告。

3.在安全层面，调研和复现面向多轮越狱攻击的大语言模型安全评估方法，构建多轮交互安全测试集，完成安全风险分析报告，并探索相应的防御与加固策略。

 

课题8：“AI产业链”典型产品和服务模式调研分析

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

一、课题定位与研究价值

聚焦AI产业链全链路，梳理核心环节的典型产品、服务形态及商业逻辑，挖掘面向AI产业链客户的服务切入点与合作机会，为中国移动拓展AI业务生态提供决策参考。

二、核心研究内容

（一）基于给出的AI产业链全景和参考典型企业，调研分析其产品形态、服务方式、盈利模式、用户痛点。

上游基础层：算力（芯片、服务器、算力中心）、数据（数据集、数据标注、数据治理）、算法框架（深度学习框架、开源工具链）。

中游技术层：大模型（通用大模型、垂直行业大模型）、AI中台（模型训练平台、推理服务平台）。

下游应用层：C端AI应用（大模型、具身智能、智能体）。

（二）调研分析各层的技术要点和演进方向。

 

课题9：面向长程交互的AI智能体记忆机制探索研究

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

1、深入调研智能体的记忆构建与记忆演化的前沿技术路径：重点对比分析检索增强（RAG）与生成式记忆（主动合成与重构记忆）在处理长上下文时的优劣，完成技术分析报告。

2、算法复现与优化：选择一种具有代表性的记忆构建算法进行复现。探索在多轮长对话或复杂任务场景下，如何通过记忆的动态压缩与重构来提升推理效率与关键信息召回率。

3、评测与应用：在长文本或长程交互的标准评测集（如LoCoMo、MemBench等）上进行实验，量化分析记忆模块对智能体回复的一致性与连贯性的提升效果，并完成相应的基础功能模块开发。

 

课题10：面向高质量软件开发的智能编程辅助技术研究与原型实现

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

调研和复现面向代码生成与理解的大语言模型（如CodeLlama、StarCoder、DeepSeek-Coder、Qwen2-Coder等）算法，完成其在代码补全、缺陷检测、可读性评估等高质量编码任务上的性能对比与技术分析报告。

探索大语言模型在智能编程辅助中的应用，调研基于少样本提示（Few-shotPrompting）和检索增强生成（RAG）的上下文感知代码生成策略，调研参数高效微调方法（如LoRA、QLoRA），并完成一个支持自然语言需求到高可读性、可维护性代码生成的基础功能模块开发。

 

课题11：高泛化性AI生成视觉内容检测与取证技术研究

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

研究聚焦高泛化性AI生成视觉内容检测与取证技术，开展跨模型、跨数据集、跨压缩的通用检测框架研究，攻关深度伪造溯源难题，保障AIGC时代的视觉信息可信。

 

课题12：多模态多语言翻译大模型关键技术研究

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

开展多模态多语言翻译大模型训练与微调关键技术研究、跨语言知识迁移、翻译质量提升等，包括数据准备：术语库构建，文本、语音语料构建等，质量评测：模型多维度质量评测。

 

课题13：基于大模型的电子签智能体关键技术研究与应用方案设计

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

1、行业洞察与技术可行性分析：深入调研电子签名行业的智能化发展现状与趋势，重点分析大语言模型（LLM）结合RAG（检索增强生成）、多模态技术在合同智能起草、企业合规风险识别、多语种合同内容翻译等核心业务环节的应用潜力与实施路径，完成详实的行业分析与技术可行性评估。

2、智能体技术方案设计：聚焦电子签行业高价值、高复杂度的前沿场景，选取以下方向或自选方向，结合大模型微调、多智能体协作、知识图谱构建等核心技术，设计面向电子签业务的智能体应用与实施方案，涵盖核心功能模块设计、技术选型路径和关键交互流程等内。

方向1：跨境多语种签署智能体；针对跨境B2B贸易签约高频痛点（如：多语种壁垒、跨境合规复杂），构建集“需求录入-合同生成-合规校验电子签章”于一体的智能体。核心能力包括：基于贸易品类/国别自动生成多语种合规合同模板、实时匹配目标国关税/贸易壁垒/外汇政策完成合规风险扫描等。

方向2：合作方风险雷达智能体

针对企业在合作前对签约方进行全方位风控的需求，设计智能体实现对企业工商信息、经营风险、司法诉讼、负面舆情的自动查询与聚合分析。核心能力包括：可配置的风险检测规则引擎、基于多源数据的企业风险画像生成、以及与合同起草流程联动的自动风险提示与阻断，在签约前识别潜在风险，保障业务稳定。

 

课题14：基于LlamaFactory的大模型高效微调策略与性能评测研究

课题单位：中国移动通信集团湖北有限公司

课题描述：

第一阶段：大模型基础部署与全流程微调实践（约3周）

1.环境搭建与模型部署：利用开源框架LlamaFactory，成功在本地或云环境中部署至少一个主流开源大模型（如DeepSeek、Qwen、九天等），并熟悉其基本推理与交互方式。

2.数据准备与微调实践：使用LlamaFactory内置的数据集（如Alpaca）或从公开渠道（如HuggingFace/魔搭社区）获取合适的中/英文指令微调数据集。完成数据预处理，并分别使用LoRA（低秩适配）技术和全参数微调方式对模型进行训练。

3.微调对比实验：设计控制变量实验，系统调整关键超参数（如学习率、训练轮数、LoRA的秩与缩放系数等），对同一基础模型进行多次微调，生成一系列不同参数配置的微调后模型。

第二阶段：模型性能评测与前沿结构探索（约3周）

1.构建评测体系与基准测试：调研并采用通行的LLM评测方法（如使用OpenCompass框架，或针对模型能力设计标准化QA对、指令遵循任务等）。对原始基础模型及各微调版本的模型进行性能评测，定量分析不同微调策略及超参数对模型效果（如知识掌握、指令理解、逻辑推理）的影响，并撰写分析报告。

2.（进阶任务）模型结构轻量化探索：若时间和能力允许，将调研并尝试将BitNet（1-bit大模型架构）或其它前沿高效化思想，以“插件”或局部替换的方式，应用于上述某个大模型的部分结构中（如前馈网络层）。通过对比实验，初步测试该改动对模型最终性能与训练/推理效率的影响。

 

课题15：基于Dify的垂直领域RAG智能体研发实践与优化

课题单位：中国移动通信集团湖北有限公司

课题描述：

1.数据治理流程研究与实践：面向特定垂直领域（如IT知识库、产品文档等）的非结构化文本数据，完成从采集、清洗、标准化到文本分割（Chunking）与向量化的全流程治理，构建高质量知识库，探索不同策略对检索效果的影响。

2.基于Dify的RAG智能体低代码开发：利用Dify平台，完成知识库接入、提示词工程、大模型选型与集成，构建具备精准问答能力的智能体。

3.系统评估与优化迭代：构建测试集，从事实准确性、回答相关性等维度设计评估方案，对智能体效果进行定量与定性分析。根据评估结果，反向优化数据治理策略、检索参数及提示词，形成“构建-评估-优化”的完整闭环，并总结最佳实践。

 

课题16：基于指纹库模型匹配的5GMRO定位算法研究

课题单位：中国移动通信集团湖北有限公司

课题描述：

1.基于众测数据建立无线网的指纹库模型，完成原型试算及结果持久化。

2.分析主流的指纹库匹配算法，结合机器学习研究指纹库快速学习算法，提供组件模型。

3.利用小规模（20个站点左右）的站点的5GMRO采样点级数据，基于指纹库进行快速匹配计算，为MRO采样点添加经纬度信息。

 

课题17：基于AI用户级建模的5G覆盖自优化

课题单位：中国移动通信集团湖北有限公司

课题描述：

传统网络运维基于小区级粒度进行网络分析与优化，但是无法感知站点下具体用户分布与感知，存在一定的盲目性；探索基于MIMO系统的多波束特性结合RTT/ToA/TDoA等测量报告进行用户级建模定位，使网络分析粒度下沉到用户级，引入AI智能算法根据用户级建模进行网络覆盖参数调整的仿真迭代，在数万种波束配置中的智能寻优，寻找最优解，生成最适合的赋形波束以实现精准的大楼立体覆盖，提升高楼场景5G用户体验和网络性能。

 

（二）实习方向二：人形机器人

课题1：人形机器人动力学建模，运动学建模，运控强化学习等

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、建立双足机器人动力学模型，运动学模型；

2、运动学和动力学仿真，优化构型尺寸；

3、基于强化学习的双足运控仿真及sim2real部署验证。

 

课题2：仿人臂运动学动力学分析，构形优化

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、建立机械臂运动学及动力学模型，完成动力学仿真及构型优化；

2、7自由度臂正逆运动学开发，轨迹及位姿优化；

3、7自由度臂阻抗控制，柔顺控制。

 

课题3：机器人本体结构设计及仿真

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、机器人本体关键区域结构设计；

2、有限元分析仿真；

3、结构拓扑优化。

 

（三）实习方向三：6G

课题1：家庭短距无线通信增强用户应用QoE的研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、研究家庭短距无线通信QoS的参数采集方法。

2、研究不同应用模态下QoS与QoE的映射模型。

 

课题2：家庭短距无线通信实施可见光通信的研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、研究可见光通信在手机等异构终端的收发模块；

2、研究可见光通信与Wi-Fi等现行短距通信制式的关联办法。

 

课题3：面向复杂室内场景的高鲁棒Wi-Fi无线感知模型研究

课题单位：中国移动杭州研发中心

课题描述：

1、调研基于信道状态信息的Wi-Fi被动感知技术，分析复杂室内环境下由于多径效应、相位噪声、干扰目标以及目标运动模式特殊（如微动、大角度移动）所导致的感知精度下降于与目标混叠问题，完成分析报告；

2、探索无线网络电磁模型方案，如时域信号差分、链路聚合以及迭代相位调整等技术，以提升多维感知鲁棒性、精度和覆盖范围。

 

（四）实习方向四：安全可信

课题1：面向个性化适配的大模型安全可信算法研究

课题单位：中移九天公司（九天研究院）

课题描述：

1.调研个性化适配的安全可信（PersonalizedSafety）相关benchmark与算法，定义安全可信中的个性化边界问题，完成调研报告。

2.研究在多轮交互场景下，每轮的安全可信与个性化适配策略，并探索相应的奖励机制。基于此，研究基于强化学习算法的个性化安全可信交互模型，并进行验证。

3.参与完成学术论文撰写。

 

课题2：基于数字身份的智能体协议研究

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

1、系统调研并复现面向多智能体系统的主流智能体协议与框架，重点分析基于身份的智能体注册、发现与互联机制，形成协议架构与关键技术对比分析报告。

2、面向智能体协同与可信交互场景，研究基于身份的智能体互联协议设计方法，探索身份认证、可信连接与能力调用等关键机制，并完成核心协议流程设计与基础原型功能实现。

 

课题3：AI安全可信测评方法研究

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

1、系统调研国内外AI安全与可信测评相关标准、框架与技术方法，分析大模型在安全性、可靠性、可控性等方面的主要风险特征，形成测评技术体系与风险分析报告。

2、面向大模型与智能体应用场景，研究AI安全可信测评指标体系与测试方法，设计典型测评场景与自动化测评流程，并完成基础测评工具或原型功能开发。

 

（五）实习方向五：运维监控

课题：基于大语言模型的智能运维诊断技术研究：多源数据融合、根因定位与自然语言解释生成

课题单位：中国移动数智化部

课题描述：

1、调研和复现面向微服务系统日志理解与异常检测的运维大模型（如LogLLM、OpsGPT、Time-LLM等）算法，完成技术原理、性能对比与适用场景分析报告。

2、探索大语言模型在多源运维数据（日志、指标、调用链）融合下的故障根因定位与自然语言解释生成中的应用，调研参数高效微调方法（如LoRA、Prefix-Tuning），并完成一个支持交互式故障诊断与报告生成的基础功能模块开发。

 

（六）实习方向六：云计算

课题：科研实训云的构建与研究

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

开展科研实训云的构建研究，包括云原生技术研究，主流云产品的关键架构与能力的对标分析，论证技术选型，探索构建弹性、可扩展的科研实训云平台，并评估其在实际教学中的应用效果等。

 

（七）实习方向七：物联网

课题：关于大模型数据治理引擎及物联网医疗的研究

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

1、协助团队在医疗大模型、物联网医院相关技术调研与方案梳理；

2、参与医疗大模型与物联网医院能力建设的分析工作；

3、配合团队完成大模型、物联网在医疗场景的应用创新支撑工作。

 

（八）实习方向八：智能营销

课题：关于电商平台智能营销应用的研究

课题单位：中移动金融科技有限公司

课题描述：

1、市场与行业调研：系统开展主流电商平台（淘宝、天猫、京东、抖音电商等）智能营销生态调研，重点追踪平台智能推荐算法、AI导购工具、智能投放产品等核心模块的功能迭代、运营规则及行业应用案例，输出结构化调研分析报告。

2、智能营销体系搭建：基于调研结果及业务目标，搭建电商智能营销体系，规划智能营销核心方向与实施路径，涵盖个性化推荐、AI互动导购等关键模块，推动营销模式从传统人工驱动向智能技术驱动转型。

 

（九）实习方向九：智慧物流

课题：关于邮政物流领域国家物流枢纽通道网络优化及智慧物流新业态应用的研究

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

近年来，国家相继印发《有效降低全社会物流成本行动方案》《国务院办公厅关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》等政策文件，本课题主要开展健全国家物流枢纽与通道网络、智慧物流领域新业态应用场景等相关内容的研究，为我司邮政物流领域业务发展提供支撑。

 

（十）实习方向十：行业数智化研究

课题1：证券保险行业数智化应用研究

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

本课题立足证券、保险行业数字化转型需求，聚焦行业核心场景，系统研究数智化技术在不同业务场景中的应用逻辑、实施路径与落地成效。

 

课题2：能源行业数字化转型行业洞察研究

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

1.梳理近2年国家/地方/能源主管部门发布的数字化转型政策（电力、石化、冶金、矿山等领域）；

2.调研电力、石化、冶金、矿山等头部客户办公、生产类数字化需求场景；

3.匹配中国移动现有政企服务能力，形成场景适配建议报告。

 

课题3：对我国数智文旅、数字体育等领域的研究与分析

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

通过研究分析相关政策、重点方向、发展现状、资金来源、需求痛点等，规划公司文旅、体育行业拓展规划。

 

课题4：关于连锁泛住宿行业洞察

课题单位：中国移动通信集团有限公司政企事业部

课题描述：

连锁泛住宿（民宿、公寓、康养、足浴等）行业研究：行业政策、市场现状、竞对情况、生态合作以及AI技术在这行业的应用现状、具体场景、主流的AI产品提供商、典型案例、未来3年的发展趋势等，形成完整研究报告。

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