唐 诏

中国电信集团公司优秀共产党员

吴庆文

中国电信广东公司“杰出青年”

汤秋明

亿迅公司IT系统高级架构师

邓国辉

亿迅公司优秀共产党员

22

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32

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亿迅公司成功中标广州市2023年重点研发计划人工智能重大科技专项项目

“亿迅工业平台互联网”成功入围广州市“四化”赋能重点平台

亿迅公司两个产品体验案例成功入选《2023全国用户体验创新典型案例》

亿迅公司/省综解召开2023年省市解决方案工作交流分享会

浅谈ChatGPT对产数行业的挑战和机遇

指数加权移动均值的计算方法及代码实现

Frida Hook学习初体验

03 亿分耕耘

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51

践行青春使命 创新引领未来——亿迅公司团委与天翼数字生活团委联合开展团建翼联活动

亿迅公司联合珠海香洲电信共同推进劳模创新工作室实践

产数专业型年轻干部到亿迅公司实践锻炼

不怕苦不怕难，勇立潮头展风采——亿迅军代表优秀事迹录

凝“新”聚力共奋进，同心逐梦谱新篇——亿迅公司举办2023年校招新员工培训

闻“风”而动筑堡垒，亿迅公司全力以赴做好防台风支撑保障

04 亿点亿滴

发行方式：亿迅工会内刊，内部赠阅

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责任编辑：

彭穗香 曾亚岚

郑楚云 萧冰茹 赖玲珑 倪咏琳 王 丹 戚锋宇 游 薇 古西雨

视觉设计：亿迅公司用户体验设计团队 亿迅工会

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挑战自我、超越自我——马拉松达人张文熙

在西安，或醒在他乡

摄影集

字画组图

06 济济亿堂

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粽叶飘香迎端午 · 浓浓情意沁人心——亿迅工会圆满完成端午佳节系列庆贺活动

迎“篮”而上，追“球”快乐——亿迅工会员工篮球赛圆满收官

亿迅工会组团遛娃，乐享亲子美好时光——亿迅工会连心桥之2023年暑期亲子活动圆满完成

亿迅北京分公司工会连心桥之暑期亲子活动

05 亿举亿动

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珠海市市民服务热线管理中心、天翼物联、上海通贸国际致亿迅公司感谢信

中国电信广东分公司云网发展部、中国电信珠海分公司致亿迅公司感谢信

07 亿路同行，感恩有您

01 亿颗红心

亿迅公司党委把高质量开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育作为当前的首要政治任

务，自觉对标“学思想、强党性、重实践、建新功”总体要求，坚持高站位启动、高起点谋划、高标准推进，

以“快、深、严、实”四字诀，推动主题教育走深走实，见行见效。

亿颗红心

亿迅公司党委始终以理论学习保持政治坚定

精心安排“原著学、辅导学、现场学、宣讲学”

分步走，确保学习既有高度和深度，又“接地气”

“有温度”。

筑牢思想根基 理论学习“深”

坚持系统思维 周密部署“快”

亿迅公司：

以“快深严实”四字诀，推动主题教育见行见效

02

快 深 严 实

亿迅公司党委切实提高政治站位，突出“三个

第一”，高质量推动主题教育开好局、起好步。

一是“第一议题”迅速研究。公司党委第一

时间学习习近平总书记和上级党委关于主题教育

的重要讲话精神，牢牢把握开展主题教育的工作要

求，组织召开专题党委会1次、党委理论中心组扩

大学习研讨会4次，切实把各级党组织和领导干部

的思想和行动统一到党中央决策部署上。

二是“第一速度”部署推进。党委精心制定主

题教育方案，梳理30项重点工作，明确时间表、责

任人、路线图，既高标准明确规定动作要求，又

因地制宜、特色鲜明扎实推进。

三是“第一方阵”做好表率。党委发挥“走

前头、作表率”作用，快速成立党委书记任组长

的主题教育领导小组及工作机构，加强责任部门

之间的协同配合，划分协调、调研、检视、督导4

个工作组，推动主题教育全面展开。

注重“轮流宣讲”学。党委书记、总经理围绕

“学习贯彻习近平总书记考察广东的重要讲话精

神，以实干实绩推动产数业务实现高质量规模发

展”讲授主题教育专题党课。其他班子成员、支

部书记、党员代表、业务骨干立足岗位，将主题

教育与党的二十大精神、企业发展战略、形势任

亿迅公司党委锚定主题教育目标要求，强化问

题导向，通过“三个聚焦”，把从严从实贯穿主

题教育全过程各方面。

一是聚焦“重点工作”，精准选题。亿迅公司

处于改革攻坚期深水区，当前存在利润率提升不快、

对比兄弟公司人均劳产率不高、项目交付客户满意

度不够等瓶颈短板，班子成员聚焦改革发展关键

领域和群众关心关切的重要问题，牵头责任部门

上下结合反复酝酿，明确了“流程优化、机制创

新、标品打造、渠道协同、全栈能力建设、大集

成体系、数字政府支撑新方向、数据平台和应用

能力建设”8个重点课题。

二是聚焦“摸清实情”，调查研究。党委把调

查研究作为谋划工作、理清思路的重要途径，班子

成员突出“问需于民”，沉到一线，深入了解客户

痛点和需求，加强行业洞察，提高解决方案的针对

性；突出“问计于民”，通过深入联系挂点开展基

层座谈、总经理午餐活动等方式进行问题大梳理、

难题大排查，截至8月征集到广大干部员工“急难

愁盼”问题120余条，在团结群众力量、运用群众

智慧中提高工作本领。

三是聚焦“对标检视”，整改督导。亿迅党

委将发现问题、解决问题贯穿主题教育始终，结

合前期民主生活会、闭门工作会指出的问题，以

及巩固深化巡视巡察、审计整改成效排查等问题，

从思想、责任、作风、制度、机制、长效等方面

深入查找分析短板及其根源，逐一梳理制定深化

整改问题清单，找准切入点和发力点，形成指导实

践、推动工作的思路办法和政策举措，一体推进

问题整治整改。公司纪委发挥督查指导作用，结

注重“原汁原味”学。党委将习近平新时代

中国特色社会主义思想作为必修课，高质量举办

主题教育专题读书班，领导班子、经理人员、后

备干部对《习近平新时代中国特色社会主义思想

专题摘编》等理论著作以及习近平总书记考察广

东时的重要讲话精神认真研读、重点推敲，用心

领会精髓要义，确保全面系统掌握习近平新时代

中国特色社会主义思想的科学体系、核心要义和

实践要求。

注重“专家辅导”学。党委邀请中央党校教授

任俊华全面深入解读习近平新时代中国特色社会

主义思想的世界观和方法论，在深学细照中夯实

坚定拥护“两个确立”、坚决做到“两个维护”

的思想根基，筑牢改革关键期和发展攻坚期队伍

稳定、团结奋斗、争先进位的基石，为亿迅各个

时期阶段任务的完成注入强劲思想动力。

注重“红色路线”学。党委举办“永远跟党

走”党性锤炼暨主题教育培训班，组织146名党员

干部前往井冈山、遵义接受党性锤炼，通过鲜活

生动的实景课堂，引领党员干部在真实的历史和

鲜活的实践中汲取正能量、以坚强党性锤炼良好

作风。

务目标、阶段性重点工作结合起来，走上讲台开

展互动式宣讲，不断巩固绝对忠诚的思想根基。

14个党支部通过“三会一课”、特色主题党日活

动等进行常态化对照学，延伸悟。公司全员深入

学习、全面贯彻、有效落实的氛围浓厚。

坚持问题导向 调研检视“严”

03 亿颗红心

亿迅公司党委牢牢把握高质量发展的这个首要

任务，自觉运用党的创新理论解决发展的实际问

题，切实把主题教育激发的精气神、凝聚的正能量

转化为推动广东产数新发展格局大跨越的内生动

力。

深化为群众办实事机制，员工归属感和幸福感

切实提升。党委坚持以人民为中心的发展思想，从

员工最关注的身边事出发，聚焦关心关爱、能力提

升、荣誉体系、环境优化等急难愁盼问题，认真落

实好“幸福你我十大实事”专项行动，党委书记亲

自部署，明确责任部门，定期研究通报，推进“我

为群众办实事”常态长效。

加强作风建设，公司政治生态持续向好。一方

面，党委压实管党治党责任，制定印发了《广东亿

迅科技有限公司党委关于加强以案促改推进工作作

风建设实施方案》、《广东亿迅科技有限公司加强

以案促改管党治党“两个责任”实施方案》，多层

级抓好工作落实过程中的形式主义、官僚主义问题

整治，在“转作风、优服务、提效能、促发展”上

狠下功夫。另一方面，坚持管理从严、作风从严、

监督从严，紧盯“网信安全”、“省市协同”、“政企改

革”、“提质增效”、“长账龄应收压降”等重点领域

激发改革活力，推动发展“实”

监督，教育引导党员干部躬身入局，以刀刃向内

的自我革命精神着力破解发展难题。

凝聚干事创业合力，形成上下贯通、齐心攻坚

的良好格局。公司党委自觉地把企业的发展融入

党和国家事业发展大局，立足广东公司DICT能力

中心的战略定位，深入贯彻落实云改数转战略。

一方面，紧扣亿迅党建“价值倍增年”的目标任

务，聚焦公司年度核心赛道，围绕科技创新、产

品运营、网信安全、战略管理、机制改革、服务

保障等重点领域，主动申报了16支党员突击队和

34支青年突击队，为公司高质量规模发展提供坚

强组织保障。另一方面，党委结合年度重点任务

和整体战略意图输出，组建了“工业主研院、高

质量研发管理能力、产品规模复制、高可信时空

网络、数字座席、降本增效管理提升”等16个专

班，党委班子紧盯关键项目进度，全面提升运行

效率，不断增强高质量发展本领，以改革之势奋

力突围，打赢全年经营任务的攻坚战。

下一步，亿迅公司党委将继续锚定目标任务，

坚持学思用贯通、知信行统一，真抓实干、强力

推进，推动主题教育与公司改革发展重点任务的

有机融合，为推动高质量规模发展，奋力实现

“十四五”再翻番的业务目标提供坚强政治保障。

文：郑楚云

党群工作部/纪委办公室

04

亿颗红心

合政治监督、基层监督、日常监督，抓好主题教

育全过程的监督和推进，切实让员工见到调研实

实效，形成“以学促思、以学促干”的浓厚氛围。

心和意同，共赴未来

——2023年亿迅公司武汉基地基层调研圆满结束

05 亿颗红心 两深入、两服务

文：何紫芊

企业发展部（法律中心）

为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主

义思想，充分了解业务前端与生产一线的经营实

际，聚焦问题、正视问题，以更好应对新时代新

征程前进路上的风浪考验，推进公司高质量规模

发展，公司党委书记、总经理朱培军同志带队，

总工程师廖小文同志、综合办公室（安全保卫

部）、市场部、人力资源部、公共研发部、企业

发展部（法律中心）等部门参与，组成专项调研

慰问团队，于9月7日至8日，赴亿迅公司武汉基地

现场开展调研慰问。聚焦武汉基地生产工作的困

局和瓶颈，关心慰问武汉基地员工工作生活的困

难问题，充分聆听一线客户与员工的诉求与意见，

并为解决一线问题提供意见建议和协调帮助。

9月7日上午，调研慰问团队抵达武汉基地，朱

培军总经理、廖小文总工程师代表公司慰问武汉

基地一线员工，为一线员工送上暖心的慰问和祝

福，为他们送去慰问食品，并向骨干员工代表传

达公司的认可鼓舞和期许。朱培军总表示，武汉

基地是公司核心的研发基础力量，为公司“大渠

道小产品大研发”生产组织变革的落地做出了巨

大的贡献，感谢团队多年的付出和努力。同时，公

司对武汉基地的未来发展寄予很高的期望和期待，

希望在支撑好公司重大产品线、基线产品与核心

能力研发的同时，发挥武汉基地的科创优势，做

好面向未来新技术、新产品的研发预研，后续公

司会推进武汉区域经营中心的打造，搭建给大家

主动作为的机会和舞台，更好激发武汉团队的活

力，为一线员工打造更广阔的有为空间。

随后，调研团队与武汉基地团队开展了分组座

谈会，围绕武汉基地定位与方向、工作目标与问

题困难、一线服务支撑等员工关心关注的需求进

行了深入的沟通交流。通过为期两天的深入交流

与充分沟通，对武汉基地后续的战略定位、业务

属性、工作目标、发展路径、核心产品等进一步

梳理明确，对一线员工关注的团队工作部署、个

人成长路径、综合服务支撑、工会福利等问题诉

求形成落地思路方案。座谈会后，朱培军总要求

调研团队，要快速探索和落实武汉属地服务支撑

模式的形成与团队的设立，打造一站式属地服务

06

管理，并明确授权机制与管理界面、细化需求场

景与服务方案，以高质高效为原则，切实为一线

员工切实解决问题；各支撑部门要形成合力，聚

焦武汉经营中心的推进打造，以市场洞察牵引，

结合武汉当地的地域优势与公司产品线积累，推

进武汉基地转型，探索由项目牵引的区域集中交

付模式，提升效率效能。

此次调研慰问，不仅让大家切实感受到公司的

温暖与关怀，增强了员工们的幸福感和归属感，

为员工奋斗向上鼓足干劲与士气，同时也推进了

公司和一线员工对武汉基地的发展方向与目标加

深共识，力出一孔，同心聚力，共同为公司高质

量规模发展奋力拼搏，做出贡献。

亿颗红心

凝心铸魂强党性 担当实干建新功

——亿迅公司党委举办“永远跟党走”党性锤炼班

暨主题教育培训班

8月中旬，亿迅公司党委举办第2-3期“永远跟党走”党性锤炼班暨主题教育专题培训班。党委委

员、基层党组织各战线94名党员赴遵义参加学习，在红色圣地、转折之城感悟共产党人的初心和使

命，汲取攻坚克难的勇气和不断前行的精神动力。

坚定信念，

敢于担当；

实事求是，

自我革新；

独立自主，

敢闯新路；

民主团结，

顾全大局。

07 亿颗红心

培根铸魂，夯实信仰之基

1935年，中国共产党在遵义召开了著名的“遵义会议”，成为我党的生死攸关的转折点。在这里，亿迅

公司党员同志通过现场学习、实地体验、互动教学等形式，将理论和实践紧密结合，在沉浸式学习中涵养奋

斗源力。

培训期间，中共遵义市委党校老师以《中国共产党光辉历程》为题开展专题讲学，引导党员同志在党的

伟大历史功绩及基本经验中筑牢理想信念基石，增强斗争精神，走好新时代“赶考路”。

重温党史，赓续精神血脉

历史是一部厚重的教科书，红色圣地是最好的课堂。循着革命先辈的足迹，党员同志瞻仰了红军山烈士

陵园、举行祭奠革命先烈、重温入党誓词现场教学实践活动。参观了遵义会议会址、苟坝会议会址、四渡赤

水纪念馆。重走了毛泽东革命小道，实地感受长征精神，汲取革命烈士精神力量与思想养分。

大家认真聆听讲解，回顾遵义会议在最危急关头挽救了党、挽救了红军、挽救了中国革命的峥嵘岁月，感

悟遵义会议生死攸关的伟大转折，深刻体会到正确的领导方向的重要性，对“坚定信念、实事求是、独立自

主、敢闯新路、民主团结”的遵义会议有了立体全面的认识，经历了一次深刻的思想洗礼。

08

亿颗红心

文：郑楚云

党群工作部/纪委办公室

交流分享，凝聚奋进伟力

全体党员以学促干，从实地实景中感悟敢于斗

争、务实求胜的革命精神。结业仪式上，党员代

表结合此次在贵州遵义的所思所得，从坚定理想

信念、发挥示范引领、提升斗争本领等方面各抒

己见，对于统一思想、加强团结、推动发展起到

了积极作用。

公共研发部、亿迅研究院詹先同志：逝去的是

硝烟，不灭的是精神。革命先辈攻城拔寨、艰苦

奋斗的战略定力和斗争精神，激励我们在新的变

局和挑战中一路奋进。

综合办公室、大湾区战略客户部万毅同志：在

长征途中，从中央领导到普通战士，他们凭着对

理想信念的矢志坚守，视死如归、一往无前。作

为新时代的党员干部，我们要坚定理想信念，心

怀亿迅，以身作则，实事求是，带领团队聚焦公

司重要部署，艰苦奋斗，突围破局。

北京分公司/大客户服务部林秋华同志：作为

革命的后继者，我们要积极践行长征精神、遵义

会议精神和伟大的建党精神，在行动上团结同志，

在岗位上勤奋努力，深耕省外渠道布局，做大做

强销售前端，在实战中提升渠道客户经营能力，

走好公司高质量发展的新长征之路。

行业能力事业部林希达同志：从遵义会议的宝

贵历史经验中学习实事求是、坚持真理的智慧，

感悟准确识变、科学应变、主动求变的方法。落

实到当前的工作中，我将始终牢记初心使命、提

高战略思维，对内提升能力，对外赋能地市，加

大省市协同，锚定产数高质量发展的目标真抓实干。

云网事业部吴传武同志：四渡赤水战役中，毛

泽东同志在国民党重兵围困中不断创造战机，牢

牢掌握战场主动权，从被动走向主动，从失败走

向胜利。当前，我们面临业务拓展瓶颈，更要发

扬革命先辈迎难而上的斗争精神，认真思考如何

以高质量的服务，协同渠道部门做好客户经营，

实现商机转化，化被动为主动，为年度目标打响

攻坚战。

北京分公司/大客户服务部徐固同志：革命老

区无数有志青年捐躯赴国难,视死如归，为民族独

立、人民解放献出了宝贵生命。他们的英勇事迹

时刻激励着我铭记历史，珍惜当下，立足岗位，努

力学习，为公司高质量发展贡献自己的力量。

云网事业部陈莉同志：这次学习，对我的触动

很大。先辈之努力，吾辈当自强，作为扎根基层

的一名共产党员，我将紧跟公司发展步伐，不断

磨砺与提升自己，坚定战胜困难的勇气和决心，

在平凡的岗位上继续发挥好螺丝钉的作用。

“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越。”亿迅

公司各级党组织和全体党员将以此次党性锤炼班

为新的起点，持续巩固深化主题教育成效，以高

度的政治自觉和强烈的使命担当，将学习成果转

化为打赢生产经营攻坚战的强大动能，持续接力、

团结奋斗，走好亿迅高质量发展的长征路。

09 亿颗红心

激发业务拓展新动能

“红色引擎”

亿迅公司第十一党支部（大客户服务部/北京分公司）坚决贯彻落实云改数转战略部署，牢固树立

“围绕党建抓业务，抓好党建促发展”的工作理念，坚持高目标牵引，深耕省外渠道布局，以实干实绩推

动党建工作与业务经营双促双融。

第十一党支部坚持党建引领，不断加强基层党

组织建设，在支部书记、部门经理林秋华同志的

带领下，支部从最初的4名党员发展为12名党员，

努力建设一支党性强、本领高、作风实的先锋队。

支部坚持用习近平新时代中国特色社会主义思

想凝心铸魂，不断探索学习型基层党组织的建设

路径。在原原本本学的基础上，充分运用黄埔军

校、中国共产党历史展览馆、井冈山党性锤炼班

等红色资源，多措并举狠抓党员学习教育，常态

化补足党员精神之“钙”，引导全体党员在深学、细

悟、笃行中提高理论素养，坚定理想信念。

抓学习 筑根基 建设学习型党组织 支部还不断拓宽党建与业务融合方式，通过支

部扩大会议，开展了商务知识、采购流程、采购

制度专题培训、举办了“以学促干，点亮商机”

劳动竞赛，动员和培养党员同志、业务骨干积极

化身为内部宣讲师，输出经验方法，强化业务技

10

亿颗红心

文：周颖

大客户服务部/北京分公司

还有助力天翼云双碳管理平台能力建设、天翼

云能力补全技术支撑服务的专业一队；重点攻坚

卫星公司、安全公司、终端公司的专业四队；推

进商务流程支撑效能提速的商务服务团队等多个

战斗在一线的突击队，都是由优秀的中坚力量组

成，他们迎难而上，冲锋在前，以专业、敬业和

汗水展现责任担当，筑起一座座坚实的战斗堡垒，

在市场拓展、项目攻坚、商务支撑上贡献力量。

能。全体党员和业务骨干在“学思践悟考”中不

断提高政治素质和业务能力，实现了以学习促党

建、以党建带业务、以业务练队伍，互促互进的

良好局面。

支部持续深耕“市场先锋”党建品牌，以突击

队为重要抓手，持续推进省外销售网络布局、奋

力打造重点客户客情经营体系、全面建立重点项

目商机系统，在实战中提升渠道客户经营能力，

推进产数规模发展。

渠道先锋突击队/专业二队党员突击队围绕集

团总部、全渠道运营中心等战略客户，以客户的

精细化经营为核心目标，深入扎根一线，密切贴

近客户需求，积极关注集团业务动态，研读集团

政策导向，发挥省外渠道电信板块业务经营“桥

头堡”的重要作用，为公司的省外市场拓展与深

度经营奠定坚实的基础。

数联国际/专业五队青年突击队急客户之所

急，在时间紧、任务重、要求高的情况下，主动

放弃节假日休息，日以继夜驻点南京天翼物联现

场支撑，全力支撑天翼物联各项重要任务攻坚，

以专业高效、快速响应、积极主动的工作作风，

保障了项目如期上线，赢得了客户一致好评。他

们发扬“来自能战、战之能胜”的工作作风，重

点攻坚、深耕物联网公司核心系统建设，推动数

字生活公司智慧社区项目落地。

树品牌 勇攻坚 发挥战斗堡垒作用

立足服务数字经济与加快推进云改数转的战

略目标，支部紧盯公司年度目标任务，持续深化

作风建设，以等不得的紧迫感、慢不得的危机感、

坐不住的使命感，推动各项工作全面发展进步。

支部把大兴调查研究作为转变作风、谋划工

作的重要途径，党委委员余应群同志带领支部书

记、部门经理通过实地走访、座谈研讨等方式集

中收集意见建议，挖掘客户痛点需求，推广亿迅

自有能力和标杆案例，抓好突出问题整改整治，

以调研开路、向问题开刀、以破题开局，推动思

想再解放、作风再转变、行动再提效。支部书记

林秋华同志常态化加强风险防范教育和管理，抓

实抓牢关键环节。党群部/纪委办主任彭穗香同志

送“廉洁党课”到基层，教育引导渠道成员严格

规矩意识，以过硬的作风狠抓落实，奋力实现年

度任务。

改革发展还在继续，第十一党支部将不忘初

心，牢记使命，深入贯彻落实云改数转战略，坚

持推动党建业务互融互促，积极顺应政策与战略

转型的需求，细化省外渠道铺排，持续做大做强

销售前端，为公司高质量发展贡献力量。

转作风 强本领 真抓实干担使命

11

亿颗红心

02 亿熠星光

02 亿熠星光 唐诏，政务事业部一体化政务产品中心经理、

高级产品总监。加入亿迅16年来，他始终以强烈

的使命感和高度的责任感，冲锋在攻坚克难的第

一线，深度参与推动了北京市房山区政务一体化

项目、中山市“中易办”公共服务平台、广州市

复工复产平台、“粤省心”政务服务便民热线平

台、“广东天翼视联网平台”行业SAAS应用等重

点项目创新研发。从初出茅庐的“技术后浪”，成

长为带领团队开拓进取的“领路人”，寒来暑往，

初心不改，2023年被评为中国电信集团公司“优

秀共产党员”。

作为一名共产党员，无论任务如何艰难，唐诏

总是冲锋在前，干劲十足，以奔跑的姿态、钉钉

子的精神，在平凡的岗位上苦干实干。

2020年抗击新冠肺炎疫情期间，唐诏带领团

队快速响应政府和上级的部署需求，参与广州防

疫指挥调度平台的研发，经过45天的连夜奋战，

密切协同，力保公司成功交付广州市复工复产平

台，为全市4万余家重点企业提供政企服务，荣获

“战疫先锋”荣誉称号。

随着数字经济的快速发展, 基层数智治理的需

求不断增大。2021年，公司承接了广东省“粤省

心”平台建设，唐诏被委派负责互联网渠道建设

攻坚。面对这项艰巨而光荣的使命，唐诏甘之如

饴、如履薄冰，他主动放弃节假日休息，紧盯全

流程任务节点，协同客户研究平台变革和建设思

路，统筹技术团队落实平台策划、设计交付、发

布推广……“他天天在‘赶场’，像一只不知疲倦的

陀螺”，同事们这样评价道。在连续高强度的任

务面前，唐诏和团队一起披荆斩棘，高质量超预

期完成“粤省心”小程序和“粤省心”互联网渠

道应用交付，助力公司成功树立广东公司首个数

字政府“粤系列”品牌，打造了全国首个省级集

约，24小时在线的政务热线服务平台，为各级政

府提供数智参谋。

笃行初心 奋力攻坚

2022年是疫情后艰难的一年，面对严峻的市

场挑战，唐诏相信“一勤天下无难事”，他坚持

研精覃思、打磨产品、深耕市场，将自己的成长

与奋斗深深地融入云改数转发展大局。

“真正的强者，从不抱怨环境”。在考验面前，

唐诏没有打退堂鼓，而是以更大的决心推进产品

线的标准转化转型和能力输出。他凭借过硬的业

务素质，扎实稳健的工作作风，协同数据运营团

勤耕不辍 创新创效

13 初心不改

奋力奔跑

中国电信集团公司优秀共产党员

文：郑楚云

党群工作部/纪委办公室

02 亿熠星光

队不断打磨，经各方不懈努力，在数据API管理平

台的基础上研发了包括标签、指标运营管理工具、

政务数据目录管理与开放工具和政策拆解与推送

管理工具，并应用于“粤省心”、广州疫情防控

大数据、广州人口标签管理和中山中易办企业服

务平台等重大项目，沉淀了一批面向数据服务的

工具能力。同时，承接“广东天翼视联网平台”

行业SAAS应用的创新研发，他和团队咬紧牙关，

克服重重困难，推动平台于2022年11月投产试

运行，实现了“两眼一看”视频统一汇聚，AI消

息统一处置和行业场景快速加载的能力，并以数

字乡村为试点，在茂名、江门、惠州等地市首批

推广，为全省视联网拓展和数字乡村整镇签约提

供了能力保障。他还牵头完成了11项创新原子

能力上架，其中6项入围甄选原子能力。

2023年，改革发展步伐不断加快，为突破产

品定制化比例高，规模复制不多的高质量发展瓶

颈，公司全面实施“产品大阅兵”以激发产品线

条生命力。

作为企业智管家的产品负责人，如何应对？期

间，他经历过迷茫，产生过不安，但也深知只有

聚焦行业前沿和产品优化，才能更好地贴近客户

需求，在解决问题中不断进步。“全力以赴，干

字当头！”任何时候，唐诏“蓄力突破”的初心

不改，他以更大的干劲投入到数字乡村、视联网

行业应用和融合应用场景等主航道产品的研发，

同时对队伍结构进行配套调整，上半年完成了企

求真务实 迎难而上

以身作则 担当致远

业智管家产品标准化升级改造，并成功落地了广

州市数字化企业服务平台、中山市中易办公公共

服务平台，打造了企管家产品的地市级标杆。同

时实现了省外复制推广，助力产品在盐城成功落

地，协助盐城分公司成功交付“盐企通”平台。

产品化建设的道路上永远没有坦途，唐诏用一次

次突破践行着自己“一定全力以赴”的诺言。

责任于心，奉献于行。在逐梦的路上，唐诏

从“门外汉”到“业务精通”，从“虚心学习”

到“传授经验”，他用自己的一言一行努力地回

报着公司的信任和栽培。

一体化政务产品中心是一支团结、凝聚力强

的团队。作为中心的老大哥，他经常主动承担核

心工作，以身作则；他积极捕捉客户需求，制定

方向与目标，明确职责分工，做到责任上肩、目

标准确。他特别注意梳理总结工作中的“痛点”，

并与大家探讨、研究、解决，及时总结经验加以

调整，用激情和奋进感染每一位成员。他也乐于

分享，通过“传帮带”把知识传授给新员工，

“ 我想用我的经历作为经验，帮助他们适应工作

环境，尽快进入角色、胜任岗位，更好地融入亿

迅大家庭。”这是唐诏最朴素的想法。接下来，

他将继续保持一颗共产党员的初心，

在公司高质量发展的道路上，奋力

奔跑，担当作为。

14

02 亿熠星光 十年磨剑，

使命必达！

BSS系统是中国电信集团核心生产系统，其中

的CRM域涵盖了客户中心、销售中心、订单中心

等多个核心能力中心，功能体系极其复杂。承担

中国电信广东公司BSS系统研发支撑重任的，是亿

迅公司IT系统事业部。营销支撑产品团队的汤秋明，

便是部门B域研发团队的优秀代表。

汤秋明是一位中国共产党党员，入职亿迅17

载，他坚守初心，爱岗敬业，勇于探索，紧跟前

沿持续提升技术能力和业务水平，潜心钻研电信IT

刻苦钻研 创新突破

系统架构演进，逐渐从一名普通的研发工程师成

长为CRM域高级系统架构师、集团规范专家。他

致力于为电信IT项目提供高水准技术支撑方案和业

务设计方案，在C网割接、MBOSS省集中、广东

公司BSS3.0、湖入生产无感受理、物联网IT、集

团政企新销售等多个电信重大IT项目建设中表现出

色、贡献突出，取得多项关键技术突破，已申请

专利6项。

2022年，汤秋明作为CRM域线下营销湖入生

产党员突击队骨干队员，负责整个无感便捷受理

项目的架构设计。广东公司要求本项目和CRM保

持统一版本，这是对系统架构和底层能力的很高

15 亿迅公司IT系统高级架构师

要求。面对技术难关，他充分发挥党员先锋表率

作用，迅速投入到设计方案研究中，经过刻苦钻

研充分论证，突破性地设计出了适配TELEDB和

TIDB的底层统一数据访问能力，为能力中心保持

版本一致提供了技术保障，并攻克了公网访问能

力中心遇到要前后分离、跨集群调用等难题，为

项目的顺利开展奠定了坚实的架构基础，为湖入

生产提供了最佳实践。

在全面深化“云改数转”的征途上，“集团

政企新销售”是重点项目之一，汤秋明负责整个

项目公共架构的主要研发工作，同时承担了订单

中心核心框架的重点研发工作。该项目采用电商

模型承接物联网业务，对技术架构和业务设计提

出了很多新的要求。他始终奋斗在第一线，以高

度的责任心及多年一线研发的经验能力，高效完

成项目的公共框架研发、研发云对接等前期开发

工作，大大提升团队整体开发效率，在订单中心

的订单框架中引入规则引擎，灵活支撑物联网现

网的业务规则，同时解决了新销售和B3转换的关

键难题，为该项目的顺利推进提供了技术保障。

的精神主动迎难而上，潜心钻研，经过深入分析

和大胆尝试，成功解决这个难题，实现性能从40s

优化到3s内的大幅提升，赢得同事和客户的一致

好评。在复杂的5G-CMP项目中，他和项目组一起

冲锋在最前线，与客户进行需求沟通、为项目提

供设计方案、攻克一个又一个的技术难关，经过

连续数月夜以继日的奋斗，项目顺利上线且运行

平稳。他提供技术支持的“中国电信物联网IT支撑

系统的自主开发和运营”、“构建国家云的新一

代业务中台自研建设与应用”均荣获集团科技进

步三等奖。

他充分发挥专业能力，主持了多项专利、软

著、集团规范的编写，本人已申请《一种分布式

消息转发处理方法及系统》等6项专利，参与了

《CNOS-业务规则平台分册》等多项集团规范编

写。他兼任营销支撑中心的安全员和专利员，完

成了2.x高危漏洞、JSP安全访问控制、XSS攻击、

Dubbo反序列化等多项安全漏洞处理，为各项目

的系统安全保驾护航。

他待人真诚，主动分享，经常通过内部培训、

小组讨论等方式，主动分享自己的经验和见解，

鼓励团队成员共同提升专业技能、研究新技术和

新方案，营造了良好的学习创新氛围，为B域研发

设计人才队伍的培养贡献了积极力量。

汤秋明坚守匠心，笃行于电信IT系统架构技术

创新前沿，在每一个需要他的岗位上积极作为，

在一次又一次硬核攻坚中冲锋在前，以实际行动

书写了亿迅IT人使命必达的责任担当。

文：刘存

IT系统事业部

02 亿熠星光

爱岗敬业 勇挑重担

坚持学习 永葆热诚

汤秋明作为B域高级架构师，参与的项目众多，

在各个项目中经常为同事解决难题，是同事们公

认的“技术大牛”。翼销售项目因为终端设备块

查询慢严重影响用户感知，在很多同事认为没有

办法优化的情况下，他以改革攻坚必须敢于亮剑

16

02 亿熠星光 网络安全守护者

从测试工程师到安全服务工程师，从职场菜鸟

到核心骨干，变动的是工作职能，不变的是认真

工作的初心。面对网络安全的多极化、多样化以

及专业化，吴庆文一头扎进了网络安全服务领域，

多年的工作历练造就了他过硬的技术功底，凭借

着刻苦努力的钻研精神和敬业的工作态度，吴庆

文从专业小白转型到网络安全技术能手，并先后

获得中国电信集团“技术能手”、广东省“技术

能手”、广东公司“青年创新先进个人”、“网

络信息安全职业技能竞赛能手”、“杰出青年”

等多项荣誉。

初心 专业小白转型网络安全技术能手

吴庆文多次承担集团和省公司安全服务重大任

务，作为中国电信集团蓝军成员，积极参与集团

组织的网络安全各种攻防演练、渗透测试演练、

安全攻防等攻防演习和网络安全工作，并且表现

历练 醉心网络安全攻防与建设

“不忘初心，永葆热情”是吴庆文对工

作的一贯态度，他从入职亿迅公司起，在工

作岗位中始终坚持敢于担当、敢于奋斗、敢

于拼搏的信念，努力练就过硬本领，让青春

在奋斗和奉献中绽放绚丽的光彩。

17 中国电信广东公司“杰出青年”

书。此外，他还积极参加网络安全技能竞赛，在

各种赛事中屡获殊荣。在第九届全国电信和互联

网行业网络安全管理职业技能竞赛中获得“安全

卫士团队”三等奖；在省通信管理局主办的“任

子行”杯网络技能大赛，斩获团体赛一等奖；在

中国电信网络和信息安全技能大赛中，荣获团体

二等奖；在广东公司网络信息安全职业技能竞赛

中获得个人一等奖、团队一等奖，并荣获“中国

电信广东公司网络信息安全职业技能竞赛能手”

称号；在第十届全国电信和互联网行业网络安全

管理职业技能竞赛中获得“安全卫士团队”三等

奖及“中国电信技术能手”等荣誉称号。

这就是自强不息、奋斗不止的广东公司杰出青

年，亿迅网络安全技术能手——吴庆文。东方欲

晓，莫道君行早，他的成长经历将给更多的有志

青年扬起希望的风帆，点亮努力前行的明灯！

文：郑楚云

党群工作部/纪委办公室

02 亿熠星光

作为网络安全守护人，吴庆文时刻以一个优秀

党员的标准要求自己，加班加点，冲在前头，助

力团队攻克一个又一个项目难关。同时，他积极

协助公司建设网络安全团队，开展安全技能培训，

分享网络安全经验，在他的倾力参与和示范引领

下，公司网络安全队伍不断发展，总体网络安全

水平有效提升。

繁忙的工作之余，吴庆文还考取了注册信息安

全专业人员、信息安全工程师、注册渗透测试专

家、360数据安全管理资深工程师等各类专业证

成长 在自我突破中不断蜕变

优秀，为中国电信网信安全做出了积极贡献。在

协助集团MSS公司进行安全测试时，面对项目安

全覆盖广、难度系数大等诸多困难时，他以出色

的专业能力和敏锐的网信安意识，发现了广东

MSS中心财务辅助和人力系统中多个严重安全漏

洞，多个高危漏洞以及中危漏洞，并及时提出安

全问题的解决方案，助力项目顺利完成测试，为

广东MSS中心系统安全的稳固打下坚实基础。

18

02 亿熠星光 作为中国电信集成体系专家级项目经理，邓国

辉始终秉承着“严慎细实”的工作作风，刻苦钻

研技术，勇于探索创新。在招商局双活灾备中心

迁移项目、招商局集团电子招标采购交易网系统

及网络双活建设项目、广东公司边缘云项目等创

新型项目中，协同团队攻坚克难，孜孜以求，实

践输出了各类标准集成实施方案。一次又一次出

色地完成了多个核心项目的集成服务交付，助力

招商局双活迁移项目获“集团公司科技进步二等

奖”，助力招商局集团电子招标采购交易网系统

及网络双活建设项目获集团级“十佳优秀服务项

目”荣誉称号，以青春和智慧助力云改数转。

勇于挑战 深入钻研创新

邓国辉是亿迅公司云网事业部的优秀共

产党员，他在迁移、双活灾备及集成交付方

向拥有扎实的理论基础，丰富的实战经验，

带头攻克了多项技术难题；保障边缘云等多

个重点项目顺利推进，为公司改革发展作出

了贡献。

19 亿迅公司优秀共产党员

扎根一线筑匠心

邓国辉

文：许静荷

云网事业部

02 亿熠星光

边缘云项目是广东公司以新型云网架构引领，

构建算力网络的基础设施建设项目，项目时间紧、

任务重，为保障各节点顺利交付，邓国辉始终冲

锋在前，他放弃节假日和周末休息时间，加班加

点已是常态。今年初，参加完项目沟通会议后，

由于天雨路滑，不小心摔致右脚踝骨折。“伤筋

动骨一百天”，即使医生千叮万嘱避免下地活动，

邓国辉仍心系项目进度，在线跟进项目实施情况。

但在线沟通和现场协调的效果差异明显，“急客

户之所急”的他，毅然拖着夹着石膏板的伤腿回

归一线现场，带伤出差，从佛山到东莞、再到清远、

云浮，连续一个多月出差在外，辗转多地，只能

自行粗糙换药，为的是保障项目实施进度。迎难

而上，从不抱怨，默默付出，邓国辉是我们身边

最可爱的人。

迎难而上 轻伤不下火线

邓国辉作为项目经理，不仅忠于职守，敢于担

当，高效高质地完成本职工作，还发挥精益求精

的匠心精神，不断学习提升自我。近年来，他利

用业余时间潜心学习，砥砺深耕，获得了PMP认

证、CISP注册信息安全认证、CCSK云安全认证、

ECP天翼云高级解方架构师认证、中国电信集成体

系专家级项目经理认证等，经过多年的不懈努力,

他逐渐成长为精通业务的多面手。

这就是奋斗不息、砥砺前行的优秀共产党员邓

国辉，他以日复一日的实际行动和精益求精的担

当精神，诠释着对党忠诚，真正做到了干一行、

爱一行、专一行。

奋斗不息 努力提升自我

20

03 亿分耕耘

03 亿分耕耘

在广州市科学技术局举办的关于“2023年度

市重点研发计划人工智能重大科技专项科技项目

立项”中，经过层层专家评审与论证、激烈竞争，

亿迅公司作为牵头申报单位，与华南理工大学、

工业和信息化部电子第五研究所联合申报的“智

慧城市：面向城市治理的人工智能应用框架关键”

研发方向的“打通城市精细化治理最后一公里的

人工智能应用框架”项目在激烈竞争中脱颖而出，

成功通过论证及立项，获得政府财政资助资金立

项500万元。该项目通过搭建面向城市治理的基于

自主可控人工智能根技术的人工智能应用基础框

架，利用人工智能技术打通城市精细化治理的最

后一公里，实现包括人、车、建筑等在不同细分

场景下的精准化识别与精细化研判。

本次项目申报面临技术要求高、时间短、课题

难度大等难题，亿迅研究院组织原智慧城市事业

部核心技术团队、华南理工大学专家团队、工业

和信息化部电子第五研究所专家团队成立联合申

报组，各方精细协作，结合三方优势明确课题申

报方向，精心准备申报材料，多次组织内部评审

和模拟答辩，不断总结经验打磨材料。

项目申报团队夜以继日、攻坚克难，最终成功

获得政府2023年重点研发计划人工智能重大科技

专项立项，标志着亿迅公司科技创新实力得到了

广州市科学技术局的认可，后续项目团队将再接

再厉，继续保持团结、创新、刻苦、奋进的精神

落实项目实施，顺利完成项目验收

评审等专项任务。

文：郑伟

亿迅研究院

项目申报团队成员

（从左到右）

后排：顾荣华，周

岩，袁俊，管志强，

谭泽华

前排：张美玲，唐

晶明，张凯旭，夏

瑞雪

喜讯

亿迅公司成功中标广州市2023年度重点研发计划

人工智能重大科技专项项目

22

23 03 亿分耕耘 文：郑伟

亿迅研究院

我司工业互联网事业部申报的“亿迅工业互联

网平台”在激烈竞争中脱颖而出，成功入围广州

市工业和信息化局“四化”赋能重点平台（第二

批）。

“亿迅工业互联网平台”是以中国电信云网能

力为基础，利用物联网、大数据、人工智能、5G

等新兴技术，围绕工业产业数字化需求，打造

“互联网+制造业”服务能力底座，建设工业全要

素链接的枢纽窗口，发挥平台赋能器、连接器作

用，赋能工业企业数字化转型升级。平台为制造

业企业提供线上线下活动、诊断咨询服务、专业

工业培训、相关政策解读等公共服务；嵌入能耗

云、双碳云、设备云、仓储云、产品追溯系统、

安全生产产品、AI过磅系统、AI质检系统、数字

供应链系统、5G+AGV调度管理系统、翼报工、智

慧园区平台等工业软件应用，并整合翼安全大

脑 、云专网、云加速（CDN）、智能云语音等电

信基线应用，围绕边缘层、工业PaaS、跨行业跨

领域应用等方面进行建设，赋能工业企业上云和

数字化转型的高质量发展。

亿迅研究院牵头组织工业互联网事业部、财务

部等核心成员成立申报团队，精心准备申报材料、

组织内部评审、模拟答辩、总结打磨，最终突破

重围，通过现场专家评审。“亿迅工业互联网平

台”成功入围广州市“四化”赋能重点平台（第二

批），标志着亿迅公司平台的自主创新能力获得

广州市工业和信息化局的认可。

项目申报团队成员

(从左到右)

邝力，李翔，

劳惠娜，郑伟，

阮颖群，黄松华，

王蓉，黄婉晴，

石明

喜讯

“亿迅工业互联网平台”成功入围广州市“四化”

赋能重点平台

24

2023年8月11日，第十一届中国用户体验大

会在南京顺利举办。会上发布了有亿迅公司参与

的 《用户体验术语及定义》 等 团 体 标 准 以 及

《2023全国用户体验创新典型案例》。

本次大会由中国电子质量管理协会、中国电子

技术标准化研究院联合主办，工业和信息化部科技

司深入指导，并得到江苏省经济和信息化厅的有

效支持。全国用户体验创新典型案例代表以及相

关企事业单位共800余人出席本次大会。

“用户体验”是用户对使用产品及服务的综合

感受。良好的用户体验不仅能提升客户对产品的

满意度，提高产品附加值，进而提高企业竞争力

转变经营模式的重要环节，也是实现企业高质量

发展的必由之路。经过自主申报、材料审查、在

线答辩、专家评审等多个环节筛选，公共研发部

用户体验设计团队和政务事业部企业智管家产品

团队联合申报的《乡村数字化转型实践-村村享大

数据管理平台》和《数据驱动的政府数字化转型

实践-“智管家”企业全生命周期精准服务平台》

体验案例得到行业专家的高度认可，最终双双入

选2023全国用户体验创新典型案例。

用户体验设计团队已经连续3年组织相关产品

入选全国用户体验创新典型案例，团队将持续对

外与行业专家保持学习交流，掌握最新前沿技术

天动态，深入学习探索用户体验科学理论，积累

实践经验，提升设计质量与效能，以客户商业价

值为导向，不断为公司提供优质的用户体验设计

服务，实现与客户长期合作共赢的目的。

文：李梦珂

公共研发部

2023全国用户体验创新典型案例颁奖现场

2023典型案例奖牌

03 亿分耕耘

亿迅公司两个产品体验案例成功入选

《2023全国用户体验创新典型案例》

年中，亿迅公司/省综合解决方案中心组织全

省解决方案中心在长线大厦举办了线下交流会。会

议主要围绕2023年度全面提升核心能力，构建市

县域末梢支撑能力，加快产数发展突破，实现高

质量发展为主题展开。省综合解决方案中心、21

个地市解决方案中心、军代表等相关领导及人员

参加了本次会议。

当天，亿迅公司/省综解朱思强副总经理带领

21个地市解方中心领导参观了亿迅公司展厅及信

创实验室，省综解及4个地市分公司进行了解决方

案力建设经验分享，最后在围绕“如何做好省市

电信解方协同”上，大家逐一交流了自己的想法

和建议。

在亿迅公司/省综解的分享中，行业能力部林希

达对省综解成立以来的主要工作成效及2023年度

工作部署进行了详细介绍。主战方面，省综解支

03 亿分耕耘 25 亿迅公司/省综解召开

2023年省市解决方案工作交流分享会

撑协助了省市电信实现规模性、突破性增长，打

造了廉江市养殖场、东莞智慧水乡等多个上亿过

千万行业标杆项目；主建方面，在原子能力、一

体化运作、产数人才建设、二次开发能力、自主集

成交付能力等方面均取得了实质性成效。2023年

工作部署主要围绕如何做大产数为目标，打造行

业解决方案全栈覆盖能力，做好“专业+效率”双

提升的高质量解决方案能力支撑，加强标品与大

网主业务和营销场景融合推广，同时重点加快县

域产数市场拓展。

在地市解方的分享中，广州重点分享了打造

云中台、云小台联动机制，形成一体化作战能力

经验；深圳重点分享了以数字化平台及云网安一

体化能力优势打造云网+DICT一体化能力经验；惠

州重点分享了原子能力建设经验；湛江重点分享

了省市协同经验。

在如何做好省市电信解方的协同交流中，各

地市解方领导纷纷提出了宝贵建议。佛山解决方

案中心江奕佳总经理希望充分发挥地市亿迅运作

优势，和亿迅共享商机，期望亿迅加大支撑DICT

能力发展的力度；珠海解决方案中心吴晓天副总

经理希望通过打造更通用能力材料的共享方案库，

降低地市方案人员的工作难度；清远解决方案中

心李灼华副总经理希望省综解多收集优秀案例分

享给地市；韶关解决方案中心李燕伟副经理则希

望亿迅多支撑韶关适配中心申报建设工作。

最后亿迅公司/省综解朱思强副总经理表示，政

03 亿分耕耘

26

文：张锐发

市场部/综合能力部

企改革给地市和解决方案带来新的使命，各地市

解决方案中心要更贴合客户需求，不断完善数字

化赋能手段，加强解决方案经理的培养认证，同

时要进一步落实集团四融率及二次开发要求，共

同为实现广东产数业务高质量发展做贡献。

03 亿分耕耘 浅谈ChatGPT对产数行业的挑战和机遇

概述

概念

ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语

言处理模型，它可以进行诸如多语言对话、回答

问题、撰写文案、生成文本、图像和视频、甚至

部分代码等任务，其中比较知名的一个版本，是

由OpenAI公司开发的预训练语言模型，使用了深

度学习技术和多层神经网络架构，并通过巨大规

模的语料库进行预训练和优化。

目的

本文通过思考人工智能2.0和机器代人高速发

展新形势下，ChatGPT的主要特点、对DICT产数

行业带来的挑战、机遇及应对举措建议等，作为

抛砖引玉，期待引发更多的或高瞻远瞩或独特见

解的宝贵意见和建议。

ChatGPT特点浅析

ChatGPT具有预训练模型、基于Transformer架构、大规模语料库、多轮对话、个性化学习、

多模态支持和数据增强等多种技术特点，这些特

点使得ChatGPT在自然语言处理领域具有广泛的

应用前景。以下是ChatGPT的特点：

1.预训练模型：

ChatGPT采用预训练模型，即在大规模语料

库上进行无监督学习，从而学习到通用的语言知

识和语言规律。该方法可大大减少训练时间和成

本，并且能够生成高质量的自然语言文本。

2.基于Transformer架构：

ChatGPT采用了Transformer架构，这是一种

目前被广泛应用的深度学习模型。它具有较强的

自注意力机制，可以有效地捕捉输入序列中的上

27

03 亿分耕耘

ChatGPT对产数行业的挑战和机遇

ChatGPT作为一种基于深度学习的NLP技术，

具有强大的自然语言理解和生成能力，正在逐渐

成为信息通信行业的重要应用之一。ChatGPT的

应用场景非常广泛，例如智能客服、搜索引擎、

智能助手、自动摘要、机器翻译、写作绘画、代

码审查、代码补写等领域，在这些领域中，可以

帮助企业在提高文字、数据和图像、视频甚至代

码的工作效率，降低人工成本，提升服务质量等

方面发挥重要作用。相信随着技术的不断发展和

应用的不断推广，ChatGPT也有望在未来实现更

多的应用场景和商业价值。

4.多轮对话：

ChatGPT可以支持多轮对话，且在每一轮对

话中根据用户的输入和反馈来调整自己的策略和

参数。该方式可让机器学习模型更好地理解用户

的需求和意图，从而提供更加准确和有用的回答。

5.个性化学习：

ChatGPT可根据用户的个性化需求和偏好来

进行学习，从而提供更加个性化的服务和建议。

例如，ChatGPT可以根据用户的搜索历史、购买

记录等信息来推荐相关的产品或服务。

6.主动学习：

ChatGPT可以主动地向用户询问他们的反馈

和意见，以便更好地了解他们的需求和期望。同

时，也可以通过分析用户的反馈和行为来发现潜

在的问题和机会，并及时采取相应的措施。

7.多模态支持：

ChatGPT不仅支持文本输入，还可以接受图

像、音频等多种模态的信息。例如，在对话生成

任务中，可以使用图像或视频来描述场景或者情

感状态，从而更好地与用户进行交互。

8.数据增强：

ChatGPT可以通过数据增强技术来扩充训练

数据集，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。数

据增强技术可以通过生成合成数据、对抗样本等

方式来扩充训练数据集，从而使得机器学习模型

更加健壮和可靠。

下文信息，从而提高模型的性能和效果。

3.大规模语料库：

ChatGPT使用了规模庞大的语料库进行训练，

其中包括了来自互联网上的各种文本数据，如新

闻、词条、百科、博客、小说等。这些数据为

ChatGPT提供了丰富的语言素材和语言模式，从

而使得ChatGPT能够生成更加自然流畅的文本。

模型参数数量：

ChatGPT拥有超过1750亿个参数，是目

前最大的自然语言处理模型之一。

训练数据集规模：

ChatGPT使用了多个大规模的自然语言

处理语料库进行预训练，其中最大的语料库

为Common Crawl,包含了超过6亿个网页和

文章。

模型参数数量和训练数据集规模

模型名称 参数数量 transformer

层数

ChatGPT-1 1.7亿 12层

ChatGPT-2 15亿 48层

ChatGPT-3 1750亿 96层

ChatGPT-4 100万亿

总文本数

（训练语料库）

5GB

40GB

600GB

未公开 未公开

注：数据来源于互联网，包括训练集、验证集、测试集等

不同类型的数据集。因数据来源于不同来源，有可能发生

变化。

28

03 亿分耕耘 1.改善客户服务体验，优化营销策略

通过自然语言交互的方式与用户进行沟通，

理解用户的需求并提供相应的解决方案。这种方

式不仅可以提高客户的满意度，还可以减轻客服

人员的工作压力，提高工作效率，优化改进客户

体验，提高客户的忠诚度和满意度。

(1)提高服务质量和效率：ChatGPT可以建立良好

的沟通渠道和互动方式，例如智能语音助手、在

线客服等，自动回复客户的问题和请求，快速解

决客户的问题，从而提高客户的满意度和忠诚度。

(2)提供个性化的服务和推荐，提高销售转化率：

通过分析大量的数据和挖掘潜在的用户需求，

ChatGPT可为企业提供更加准确的市场预测和用

户画像，帮助企业制定更加精准的营销策略。例

如，企业通过ChatGPT的技术，向用户提供更加

个性化的服务和推荐，从而提高销售转化率。

(3)加强品牌形象和口碑管理，提升企业公信力和

形象：通过ChatGPT技术来加强自己的品牌形象

和口碑管理。例如，ChatGPT可以自动监测和管

理企业在社交媒体上的声誉和口碑，及时回应用

户的反馈和投诉，从而提高企业的公信力和形象。

(4)更精准的目标定位，优化营销流程：通过分析

客户历史数据和行为模式，帮助企业更准确地了

解其目标客户群体的特征和需求，有助于企业制

定更有针对性的营销策略；通过自动化更多营销

流程，例如邮件营销、社交媒体营销、订单处理

和售后服务等，可以减少人工干预时间和成本，

提高营销效率。

3.对数字座席和数字虚拟人产生双重影响

ChatGPT对数字座席和数字虚拟人的影响和

机遇是双重的。一方面，虽然可能会对数字座席

的工作产生一定的冲击，但同时也为数字虚拟人

的发展提供了更多的技术支持和可能性。

ChatGPT的出现可能会对数字座席的工作产生一

定的冲击。另一方面，ChatGPT也为数字虚拟人

的发展提供了机遇。

此外，由于ChatGPT的智能程度和能力还有

限，它可能无法完全替代数字座席的角色，因此

数字座席仍然需要扮演重要的角色，例如提供更

加人性化的服务、解决复杂的问题等。

(1)推进机器代人服务：随着人工智能技术的不断

发展，越来越多的企业开始使用ChatGPT来进行

自然语言交互，这意味着一些简单的问题和任务

可以被机器自动解决，从而减少了数字座席的工

作量。

(2)提升虚拟形象在现实世界的地位：数字虚拟人

是一种基于人工智能技术的虚拟形象，可以与用

户进行自然语言交互，并提供各种服务和支持。

此外，ChatGPT还可以作为数字虚拟人的语音识

别引擎，帮助数字虚拟人更好地识别用户的语音

输入，并提供相应的反馈和服务。

2.推动业务创新，创新商业模式和思路

ChatGPT的技术可以为企业带来更多的创新

思路和商业模式。例如，企业可以通过ChatGPT

的技术，开发出更加智能化的客服系统、智能语

音助手等新产品，从而满足用户的多元化需求，

提升企业的竞争力。

(1)业务数据智能分析：ChatGPT可以分析大量的

数据，并提供有关业务趋势和模式的深入见解。

这有助于企业更好地了解客户需求和市场变化，

推动业务创新。

(2)自动化业务流程：ChatGPT可以自动化许多业

务流程，例如客户服务、订单处理等。这可以减

少人工干预的时间和成本，并提高效率。同时，

它还可以帮助企业发现新的业务机会和解决方案。

(3)提供个性化体验：ChatGPT可以根据客户的历

史数据和行为模式，为客户提供个性化的产品和

服务体验。这有助于提高客户满意度和忠诚度，

并促进销售转化率的提高。同时，它还可以帮助

企业发现新的客户群体和市场机会。

（一）对产数行业带来的机遇 29

03 亿分耕耘

(3)促进数字虚拟人技术的发展：ChatGPT的出现

为数字虚拟人的发展提供了更多的技术支持和可

能性，例如通过ChatGPT来训练数字虚拟人的智

能程度和能力，使其能够更好地理解用户的意图

和情感，从而提供更加个性化的服务。

1.数据安全和隐私保护问题

ChatGPT需要大量的数据来进行训练和优化，

这就涉及到数据安全和隐私保护的问题。如果企

业未能妥善保护用户的个人信息和数据安全，就

会面临法律诉讼和声誉损失等风险。数据安全和

隐私保护是ChatGPT在通信行业中面临的一个关

键问题，数据的安全性和隐私保护变得尤为重要。

以下是一些可能导致数据泄露和隐私侵犯的风险：

(1)数据被黑客攻击或窃取。如果ChatGPT相关系

统没有足够的安全措施，黑客可能会通过网络攻

击或其他手段获取到敏感的数据，例如客户信息、

交易记录等。这将导致数据泄露和隐私侵犯风险

增加。

(2)数据被滥用或不当使用。如果ChatGPT相关系

统被未经授权的人员访问或滥用，例如员工或第

三方供应商，可能会利用这些数据进行不当行为，

例如诈骗、垃圾邮件发送等。这将导致客户降低

对企业的信任度，并可能对公司的声誉造成损害。

(3)数据被不当共享或出售。如果ChatGPT系统被

用于共享或出售数据，例如与其他公司合作或将

其出售给第三方，这将导致客户的个人信息和隐

私受到威胁。此外，如果企业未能妥善保护客户

的数据，可能会面临法律诉讼和罚款等风险。

2.技术成熟度和应用难度问题

尽管ChatGPT在自然语言处理领域已经取得了

很大的进展，但它仍然存在一些技术成熟度和应

用难度方面的问题。但随着技术的不断发展和完

（二）对产数行业产生的挑战

善，相信这些问题会逐渐得到解决，ChatGPT将

会在更多的领域得到广泛的应用。

(1)ChatGPT的技术成熟度还不够高。 虽 然

ChatGPT已经在自然语言处理领域取得了很大的

进展，但是它仍然存在一些局限性。例如对于某

些领域的理解能力还不够强，对于长文本的处理

能力还有待提高；如何实现多轮对话的流畅性和

准确性；如何处理复杂的语义和上下文信息等都

是需要解决的问题。

(2)ChatGPT的应用难度较高。由于ChatGPT需要

大量的计算资源和数据支持，因此它的应用成本

相对较高。此外，由于ChatGPT是一种新兴技术，

因此在实际应用中可能需要进行一定的定制化开

发和调试工作，这也会增加应用难度。

(3)ChatGPT的专业数据理解难度。由于训练数据

的质量和数量等因素的影响，ChatGPT的表现也

可能会受到一定的限制。例如在行业专业层面，

回答结果需要突显出专业化的精准度、知识的深

度和难度等，存在输出结果不专业可能带来的负

面影响和客户误导，对应用效果产生负面影响。

3.人机交互的平衡问题

ChatGPT的技术可以让机器更加智能化和自动

化，但也可能会导致人机交互的失衡。ChatGPT在

人机交互的平衡问题上存在一些挑战。

(1)过度依赖ChatGPT的技术。会降低员工的工作

效率和工作质量，从而影响企业的运营和发展。随

着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始使

用ChatGPT来进行自然语言交互，这使得人与机器

之间的交互变得越来越频繁紧密。

(2)ChatGPT的智能程度和能力还有限。ChatGPT

可能无法完全理解人类的意图和情感，从而导致一

些误解和不适应的情况出现。我们需要提高

ChatGPT的智能程度和能力，使其能够更好地理解

人类的意图和情感；同时还需要建立有效的沟通机

制，让人类和机器之间能够进行更加顺畅和有效的

交流。

30

03 亿分耕耘 关于ChatGPT的技术研究和应用建议

当前，ChatGPT对各行各业都会产生影响，

预计在未来1-2年对产数行业将产生更为深刻的影

响，所以，我们需要以积极开放、认真学习的心

态，面向ChatGPT提前做好研究，做好技术和应

用储备，建议如下：

1.熟悉自然语言处理技术：ChatGPT是一种基于

深度学习的大型语言模型，因此需要掌握深度学

习、自然语言处理等相关技术。

2.了解ChatGPT的原理和架构：ChatGPT是一种

基于深度学习的大型语言模型，其核心是神经网

络。了解其原理和架构可以帮助我们更好地理解

其工作方式和性能特点。

3.收集和整理数据集：ChatGPT需要大量的数据

来进行训练和优化，因此我们需要收集和整理适

合自己应用场景的数据集。这些数据可以来自于

各种渠道，例如互联网、新闻、文献、行业等。

4.加强数据标注和训练：ChatGPT的性能取决于

其训练数据的质量和数量。因此，需要加强数据

标注和训练工作，提高数据的准确性和多样性，

从而提高ChatGPT的性能和效果。

5.推动技术创新：人工智能技术在不断发展，需要

不断推动技术创新，提高ChatGPT的性能和效果。

例如，可以探索更加先进的自然语言处理算法、

深度学习模型等技术，以提高ChatGPT的理解能

力和表达能力。

6.加强安全保障：随着ChatGPT的应用范围越来

越广泛，安全问题也变得越来越重要。需要加强

安全保障措施，保护ChatGPT的安全性和隐私性，

防止被恶意攻击或滥用。

7.推动跨领域应用：ChatGPT具有广泛的应用前

景，可以推动跨领域应用，如政务、教育、交通

物流、医疗、金融等领域。需要加强与各行业的

合作，探索ChatGPT在不同领域的应用场景和方

法。

8.加强人才培养：人工智能技术需要大量的人才支

持，需要加强人才培养工作，培养具备相关技能

和知识的专业人才，为ChatGPT的发展提供有力

的支持。

有关进一步完善ChatGPT应用的建议，为更

好应用ChatGPT，我们还可以考虑以下几点：

1.数据预处理：在使用ChatGPT进行对话生成或

自然语言理解任务之前，需要对输入的数据进行

预处理。这包括分词、去除停用词、词性标注等

操作，以便让ChatGPT更好地理解输入的文本。

2.模型调优：在训练ChatGPT模型时，需要进行

一些调优操作，如调整学习率、优化算法等，以

提高模型的性能和效果。此外，还需要根据不同

的任务类型，选择合适的模型结构和超参数。

3.多模态输入：除了文本输入之外，还可以使用图

像、音频等多种模态的信息来增强对话生成或自

然语言理解的效果。例如，可以使用图像信息来

描述场景或者情感状态，从而更好地与用户进行

交互。

4.多轮对话：在进行对话生成任务时，可采用多轮

对话方式，即依次生成多个回复。这样可以让对

话更加连贯和自然，同时也可提高对话的效率和

准确性。

面向ChatGPT的研究和应用需要加强技术创

新、推动跨领域应用、加强安全保障等方面的工

作，同时也需要加强人才培养和合作，共同推动

ChatGPT的发展和应用。在使用ChatGPT进行对

话生成或自然语言理解任务时，需要综合考虑多

种因素，并进行相应的预处理、模型调优、多模

态输入等操作，以达到最佳的效果。

因篇幅有限，加之准备仓促，尚有很多值得探

讨的问题，不足之处，敬请批评指正及提出宝贵

意见！

文：方思军

亿迅研究院

31

03 亿分耕耘

指数加权移动均值的计算方法及代码实现

引言

指数加权移动均值（Exponentially Weighted Moving Average, EWMA）是一种计算有序序列的加权

均值的统计学方法。该方法可以根据各个观测值在序列中的位置分配呈指数变化的权重，使得序列中越靠后

的观测值对计算结果的影响越大；并且，它还可以通过参数调节权重的变化幅度。由于具有这些特性，指数

加权移动均值相对于常规的算术均值、加权均值和移动均值，更加适用于解决时间序列相关问题，例如：

• 对含有噪音的序列进行平滑处理，以便更好地显示变化趋势（参考 图1 红色实线）；

• 计算序列的近期水平及变化趋势，以便用于时间序列的预测¹（参考图1的红色虚线）。

但另一方面，指数加权移动均值的计算方法却比较复杂、现成的程序实现也并不多见，使得其日常应用

比较受限。针对这些问题，本文将对该算法进行详细介绍，同时还将结合具体的例子给出算法的代码实现。

为了给更广泛的读者群体参考价值，本文将选用SQL实现算法；所提供的代码除了可以直接使用外，也可以

指导读者在其他编程语言中实现该算法。

图1: 指数加权移动均值对时间序列噪音的平滑效果以及预测示例

¹常用于时间序列预测的指数平滑模型 (ETS模型)，就是基于指数加权移动均值设计的。

32

以表示一条序列、表示序列中观测值的序号，

并且以表示一个给定的权重调节参数、以表示一

个给定的序列初始值，那么与对应的序列的指数

加权移动均值可以表示为「定义1」 ：

若是递归地对「定义1」右侧所含的指数加权

移动平均项进行分解和代入，那么也可以表示为

「定义2」 ：

假设X0=0，那么Xt

就是原序列x中前个t时间点

的加权均值，且各项权重能够组成一个以w为首项、

1-w为比、t为项数的等比数列at

=w(1-w)t-1；而

根据等比数列求和公式，可知权重之和为

St

=1-(1-w)t

。由于0<1-w<1，所以St

<1恒成立，

且t越小则St

与1的差值越大。这意味着，在按照

「定义1」或「定义2」计算移动均值时，由于各

项权重之和小于1，最终所得结果的绝对值会偏小。

为了对上述偏差进行校正，可以将Xt

除以St

，

以便使权重之和恒等于1。如果以X’

t

表示校正后的

指数加权均值，则有「定义3」 ：

有了以上校正方法，即使参与计算的序列观测

值个数比较少，结果也不会有太大的误差。因此，

在计算截至序列某点（t=T）的指数加权移动均值

时，可以不再使用从序列起点至该点（t=1至t=T）

的所有观测值、而改用更小的移动窗口（例如，

t=T-4至t=T）；对某些程序实现来说，这样可以

减少计算量和计算时间。

03 亿分耕耘 计算方法 参数意义

定义1 / 定义2 中的X0和w都属于可以调节的

参数，能够影响计算的结果。在指数加权移动均

值的某些应用场景中（例如，机器学习特征工

程），可以预先给出多个不同的参数取值、然后

通过交叉验证来确定最合适的参数值；在另一些

应用场景中，使用者可能希望直接设定参数的取

值、让结果更加直观和可解释。对于后者来说，

正确理解参数意义是重要前提。下面将分别介绍

X0和w的意义和取值建议。

X0的意义最主要是提高算法的完整性和连贯

性；除此以外，也能在一定程度上用于校正前面

讲到的偏差。但是由于「定义3」的校正效果更好，

因此多数情况下宜令X0=0。

如果X 0 = 0 ， 那 么 根 据 「 定 义 2 」 ， 可 知

Xt-i（t-i>0）的权重与Xt

的权重之比为(1-w)i

。数

学上可以证明，对于任意0<w<1，均有

(1-w)1/w<1/e≈0.37。如果把0.37视作一个临界

值、且当Xt-i与Xt

的权重之比小于该临界值时，t-i

至1的观测值对总体移动均值的影响可以忽略；那

么，因为i≥1/w时(1-w)i

<0.37恒成立，所以可以

认为指数加权移动均值主要代表的就是序列中靠

近末尾的1/w个观测值的集中程度。也就是说，

参数w的倒数代表了对指数加权移动均值结果影响

最大的末尾观测值个数；但需要注意的是，这只

是一种经验性的理解 (Ng 2018) 。

根据上面的理解，对于X0来说，在实际应用

中通常可以取X0=0，并且再在此基础上对结果进

行校正；而至于w，如果业务需求主要考虑序列末

尾k个观察值的影响，那么可以取w=1/k。

图2直观地展示了参数w取值以及偏差校正对计

算结果的影响（所用数据为下文所提供的信号A样

例数据；并且计算时假设X0=0）。从图中可以看

出：1.相对于校正后的结果，校正前的结果的绝对

值偏小，且该偏差会随着w或序号t的减小而增

加；2.0<w<1在范围内，校正前后的指数加权移

动均值会随着w的增大而更加接近序列原始观测

33

03 亿分耕耘

值，且当w=1时三者完全重合。

图2: 参数w取值与偏差校正对指数加权移动均值的影响

（信号A样例数据）

SQL代码实现及示例

本文将以PostgreSQL为例给出有关代码2并

进行讲解。由于实际应用时，往往需要同时对多

组序列计算指数加权移动均值；因此，为了提高

参考价值，下面将使用含有多组序列的样例数据。

假设表xt保存了由信号A和信号B的观测值分

别组成的序列，且该表的具体定义及所含数据如

下：

CREATE TEMPORARY TABLE xt (

signal VARCHAR, -- 信号标识

t INT, -- 观测值序号

x DOUBLE PRECISION -- 观测值大小

);

INSERT INTO xt

VALUES ('A', 1, 11.0), ('B', 1, 13.0),

('A', 2, 15.0), ('B', 2, 19.0),

('A', 3, 22.0), ('B', 3, 20.0),

('A', 4, 23.0), ('B', 4, 22.0),

('A', 5, 25.0), ('B', 5, 26.0),

('A', 6, 30.0), ('B', 6, 32.0),

('A', 7, 37.0), ('B', 7, 34.0),

('A', 8, 40.0);

如果以代码变量X0代表算法参数X0、变量w代

表参数w、以变量correct_bias表示是否对偏差

进行校正，再假设x0=0、w=0.25、

correct_bias = TRUE，那么基于「定义1」和

「定义3」（下称方法1）、以及基于「定义2」和

「定义3」（下称方法2）的两种指数加权移动均

值计算方法实现如下所示：

DO $$

DECLARE

x0 DOUBLE PRECISION := 0;

w DOUBLE PRECISION := 0.25;

correct_bias BOOLEAN := TRUE;

BEGIN

-- 方法1：对应定义1和定义3

CREATE TEMPORARY TABLE result_1 AS

WITH RECURSIVE ta AS (

SELECT CAST(NULL AS VARCHAR) AS signal,

CAST(0 AS INT) AS t,

CAST(x0 AS DOUBLE PRECISION) AS x

UNION ALL

SELECT tb.signal, tb.t AS t, (1 - w) * ta.x + w

* tb.x AS x

FROM ta

INNER JOIN xt AS tb ON (ta.signal IS NULL

OR ta.signal = tb.signal) AND

ta.t + 1 = tb.t

)

SELECT signal,

t,

x / CASE WHEN correct_bias THEN (1 - (1

- w) ^ t) ELSE 1 END AS x

FROM ta

WHERE t >= 1

ORDER BY signal, t;

²这些代码在PostgreSQL 15.4中测试通过。

34

文：曾广宇

IT系统事业部

03 亿分耕耘 表1: 信号A和B的指数加权移动均值

（X0=0,w=0.25,偏差矫正后）

-- 方法2：对应定义2和定义3

CREATE TEMPORARY TABLE result_2 AS

SELECT signal,

t,

(sum(w * x * (1 - w) ^ i) + (1 - w) ^ t * x0)

/ CASE WHEN correct_bias THEN (1 - (1 - w)

^ t) ELSE 1 END AS x

FROM (SELECT ta.signal, ta.t AS t, ta.t - tb.t

AS i, tb.x

FROM xt AS ta

INNER JOIN xt AS tb ON ta.signal =

tb.signal

WHERE ta.t >= tb.t) ta

GROUP BY signal, t

ORDER BY signal, t;

END $$;

表1给出了计算结果（基于两种方法的计算结

果相同）：

signal

A

A

A

A

A

A

A

A

B

B

B

B

B

B

B

1

2

3

4

5

6

7

8

1

2

3

4

5

6

7

11.0

13.3

17.1

19.2

21.1

23.8

27.6

31.1

13.0

16.4

18.0

19.4

21.6

24.8

27.4

t x

值得一提的是，尽管两种计算方法实现所得的

最终结果相同，但它们存在一些功能要求和性能

上的差异：

基于方法1的SQL实现需要用到递归查询，但

并非所有数据库管理系统支持该功能，因此可移

植性并不如基于方法2的实现；

两者在计算速度上往往具有差异，且在不同情

况下优势可以互换3

参考文献

Hyndman, Rob J, and George Athanasopoulos. 2021. Forecasting: Principles and Practice. 3rd edition. Melbourne, Australia:

OTexts. https://OTexts.com/fpp3.

Ng, Andrew. 2018. “Optimization Algorithms - Understanding Exponentially

Weighted Averages.” In Deep Learning

Specialization - Improving Deep Neural

Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization. Cousera.

³ 简单的测试结果提示，当序列观察值个数（本例中字段t的唯一值个数）较多时，基于方法1的实现可能更高效；当序列

分组个数（本例中字段signal的唯一值个数）较多时，则基于方法2的实现可能更高效。

35

03 亿分耕耘

36

免责声明

本文所涉及的技术、思路及工具等相关知识仅供安全为目的的学习使用，任何人不得将其应用于非法用

途及盈利等目的，间接使用文章中的任何工具、思路及技术，我方对于由此引起的法律后果概不负责。

0x00、 前言

这篇文章将从小白如何入门frida hook开始，

一步一步带你学习frida的基本使用。

（一）前置知识需要：

•安卓APK反编译

•adb 基本使用

•java 基本知识

•python 基本知识

（二）环境及工具要求：

•安卓模拟器或者手机（需要root）

•jadx-gui

•frida

接下来我将使用一个实际APP来进行演示讲解。

0x02 frida 基本使用

（一）手机端执行：

➜ ~ adb shell #进入手机终端

127|root@x86_64:/ # cd /data/local/tmp #

进入到frida-server目录

root@x86_64:/data/local/tmp # ls

frida-server-16.0.2-android-x86_64

root@x86_64:/data/local/tmp # ./frida-server-16.0.2-android-x86_64 #运行

frida-server

0x01 环境部署

一、安装 frida

（一） 电脑端

项目地址： https://github.com/frida/frida

# pip install frida-tools # CLI tools

# pip install frida # Python bindings

（二）手机端

1.查看电脑端对应的frida版本

# pip list | greo frida

2.下载对应的版本的frida-server

https://github.com/frida/frida/releases

注：模拟器的android-x86，手机的为

android-arm

3.发送到模拟器

# adb push frida-server /data/local/tmp

Frida Hook学习初体验

03 亿分耕耘 37 （二）电脑端执行：

# frida-ps -U

可以看到会将手机的进程打印出来，此时说明

frida 运行正常

0x03 frida hook 基本使用

现在开始正式学习 frida hook 的使用，先从基本

语法开始。

（一）frida hook 脚本基本语法

首先创建一个pyhton脚本 loader.py ，基本上就

是个通用模板：

import frida

# 定义消息函数

def my_message_handler(message, payload):

print (message)

print (payload)

# 连接安卓机上的frida-server

device = frida.get_usb_device()

# 启动`demo02`这个app

pid = device.spawn([\"com.test.demo02\"])

# 重新启动这个app

device.resume(pid)

# attach这个app

session = device.attach(pid)

# 加载hook脚本

with open(\"hook.js\") as f:

script = session.create_script(f.read())

# 定义消息函数，这就是frida-server发送消息给

电脑后的处理函数

script.on('message',my_message_handler)

script.load()

# 脚本会持续运行等待输入

input()

接下来就是hook.js脚本了，frida 是使用js脚本

来处理的

console.log(\"Script loaded successfully \");

Java.perform(function x() {

console.log(\"Inside java perform function\");

//定位到具体的主类

var my_class = Java.use(\"com.roysue.demo02.MainActivity\");

console.log(\"Java.Use.Successfully!\");//

定位类成功！

//在这里更改类的方法的实现（implementation）

// hook 住 com.roysue.demo02.MainActivity 类下的 hookfun 函数, hookfun 根据实际

更改

my_class.hookfun.implementation =

function(x,y){

// 这里处理hook之后要处理的事情

// ....

// 最后要调用函数，把本来的函数结果返回

return this.hookfun();

}

});

好了，基本语法已经学好了，接下来我们来看看怎

么利用hook技术来玩猜数字游戏吧！

03 亿分耕耘

38

（二）实例分析

一、打开猜数字APP开始玩游戏

游戏规则：

1、猜4个数字 ，位置顺序要一致

2、A代表数字和位置都正确，B代表数字正确但是

位置不正确

二、接下来我们反编译一下这个app，看看具体逻

辑处理

由于下载下来的格式是xapk，本质上是个zip压缩

包，真实的apk在压缩包里面

1、修改xapk后续为zip

2、解压之后就可以看到一个 com.product.guess.apk ,这个就是真正的apk

3、jadx 反编译APP

# jadx-gui com.product.guess.apk

三、分析代码

1、首先定位到入口函数 MainActivity/onCreate

2、发现有个初始化游戏的函数 initGame(), 双击

进入看一下

可以看到，这个函数就是调用初始化答案函数

createAnswer()，然后赋值到 this.answer

点击进去看一下 createAnswer()逻辑 ，其实就

是生成4个0-9之间的数字，然后返回一个数字列表

好了，那现在我们基本上已经知道答案生成的逻辑

了： 启动app -> 初始化游戏 initGame() -> 生成4

位正确数字 createAnswer()

那既然已经知道了数字的生成逻辑，我们就可以

hook住 createAnswer()函数，然后再打印出4个

正确数字即可。

首先我们编写我们的 loader.py 脚本 ，找到这个

app的包名，在AndroidManifest.xml中package

找到 com.product.guess

03 亿分耕耘

39

loader.py 脚本如下：

import frida

# 定义消息函数

def my_message_handler(message, payload):

print (message)

print (payload)

# 连接安卓机上的frida-server

device = frida.get_usb_device()

# 启动`demo02`这个app

pid = device.spawn([\"com.product.guess\"])

# 这个包名在AndroidManifest.xml中package

找到

# 重新启动这个app

device.resume(pid)

# attach这个app

session = device.attach(pid)

# 加载hook脚本

with open(\"hook.js\") as f:

script = session.create_script(f.read())

# 定义消息函数，这就是frida-server发送消息给

电脑后的处理函数

script.on('message',my_message_handler)

script.load()

# 脚本会持续运行等待输入

input()

接下来就是写 hook.js 了 , 由于我们要 hook

createAnswer函数，所以脚本要进行相应修改：

Java.perform(function x(){

// 定位类

var mainclass = Java.use(\"com.product.guess.MainActivity\");

console.log(\"类定位成功\");

//hook createAnswer函数

mainclass.createAnswer.implementation =

function(){

console.log(\"hook createAnswer 成功

\");

// 调用本来的方法，返回结果到res中，然

后返回

var res = this.createAnswer()

// 打印结果

console.log(\"答案为：\" + res);

return res;

}

});

脚本写好了，将两个脚本放在同一个目录下，接下

来就看看实际效果吧

手机端运行

# frier-server ,

电脑端执行脚本

# python loader.py

发现4个正确数字就打印出来了！

我们输入4个数字看看答案对不对

答案完全正确。

之后我们开几次新局，也是一样会把答案打印出

来，然后就可以打开统计结果，跟你的朋友们展

示一下你的惊人第六感了！

文：吴庆文

网信安全创新中心

04 亿点亿滴

04 亿点亿滴 亿迅公司联合珠海香洲电信

共同推进劳模创新工作室实践

今年以来，亿迅公司工会以创新工作室建设为

抓手，大力营造争先创优、比学赶超的良好氛围，

激发员工创新创造活力，深入推进云改数转战略

在生产经营一线的落实落地。8月29日，在省电信

工会统筹指导安排下，邀请了珠海香洲分公司李

先志总经理、全国劳模傅力普一行到亿迅公司交

流研讨劳模创新工作室成果实践。

在亿迅公司副总经理黄平、工会副主席彭穗香

的陪同下，李先志、傅力普等一行人参观了长线

一楼展厅，详细了解了亿迅公司的整体情况和重

点业务。政法公安事业部的视频AI创新工作室分

享了亿迅公司目前在视频AI方面的能力和取得的

一些成绩。珠海香洲分公司李先志总也提出了香

洲区目前在社区治理方面的难题，希望借着本次

文：曾亚岚

工会

创新工作室的实践交流，加强双方在业务方面的

互动，推动创新成果转化，让创新成果更快地落

地应用，为企业经营生产提质增效。

“广东省劳动模范”、“首届中国电信十大感

动人物”、“全国劳动模范”傅力普也给大家上

了一堂生动的劳模讲堂，分享了他在珠海外伶仃

岛上，十几年如一日，默默地为岛上30余家单位、

3000多名居民提供电信服务的平凡而又不平凡的

工作历程。通过学习劳模精神，切身体会到榜样

的力量，激发工作的积极性、主动

性、创造性，亿迅工会将和员工一

起坚持以学促干，力争在新征程再

建新功！

43

04 亿点亿滴

为落实中国电信集团“云改数转”战略，加快

队伍转型和结构优化，经广东省各地市电信推荐，

广东公司审核及锻炼岗位匹配，来自中山、惠州

等地市8位产数专业型年轻干部来到亿迅公司开展

为期一年的实践锻炼。

他们是中山分公司廖江男、惠州分公司杨涛

亮、茂名分公司刘辉、清远分公司黎荣、揭阳分

公司方洪冰、梅州分公司张炜、汕尾分公司林锦

隆、潮州分公司许创。

7月31日，这8名优秀的年轻干部前来报到，

亿迅公司组织他们参观了长线大厦一楼展厅，介

绍了公司重点业务，并配备一对一的专业导师，

帮助他们快速熟悉公司和工作环境，有序的投入

到项目经理、售前工程师、解决方案顾问等岗位

的锻炼交流工作中。

作为广东公司的综合解决方案中心，亿迅公司

将根据自身业务特点，同时结合这批年轻产数专

业型干部的专业特长及背景，为其量身定制培养

实施计划，重点培养他们本地化解决方案能力及

项目管理能力。希望在一年的锻炼期内，能快速

提升他们的视野、能力和实战水平，同时亿迅公

司也将通过此次实践培养工作，不断加强年轻干

部的队伍建设工作，更进一步加强与省市公司的

协同。

文：张嘉容

人力资源部

到

亿

迅

公

司

实

践

锻

炼

产

数

专

业

型

年

轻

干

部

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作为湛江军代表已经1年3个月，一路走来，

从大数据后端实施交付到市场前端支撑，伍景润

一直坚守心中那一股追逐前进的力量，克服一切

困难，用心做好每一个细节，用汗水换来了希望

和收获。

2023年上半年地市协同收入对湛江产数贡献

达16.5%，较2022年底提升13.3pp，全省排名第

二。

——敢于挑战，勇于承担，助力地市全面开花

伍景润 · 湛江军代表

建设地市集成队伍方面。他全流程跟进人员招

聘，用心去选择志同道合的伙伴，自主招聘了2名

解决方案专家。同时，他联合湛江电信，对各个

部门技术人员摸底调研，初步组建23人研发群，

通过对团队的培训及借助省公司的项目带练，湛

江于2023年7月12日正式发文成立研发团队，目

前已有3个项目在承接中。

赋能地市团队方面。他带领研发团队积极调研

走访区县，从对方的痛点、难点入手，依据当地

DICT的市场商机情况，结合各个区分的自有生态

格局，找准重点和切入点，重点挖掘自研商机，

不怕苦不怕难，勇立潮头展风采

——亿迅军代表优秀事迹录

有这么一群人，他们意志坚定，脚步匆匆，奔赴广东省内各个地市；

有这么一支队伍，他们来自不同部门不同岗位，却有共同的使命；

他们是广东公司政企改革的冲锋兵；

他们是亿迅与地市电信对接的特种兵；

他们就是亿迅“军代表”。

04 亿点亿滴 广州

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湛江

揭阳 汕头

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