核心观点 - 理想连山数据科学协作平台旨在通过建立统一的数据语言和协作模式，解决企业内部因部门分工导致的“部门墙”问题，将跨部门协作从临时性、重复性的“提数-给结果”模式，转变为围绕共同目标、基于数据事实的持续共创模式，并最终实现产品化和规模化推广 [4][5][9][10][11] 部门协作挑战 - 企业内部分工导致专业视角割裂，研发、质量、试验等部门目标存在天然冲突，缺乏跨部门常态化共同解决问题的机制 [3] - 数据口径不一、项目进度跨部门推进困难等问题直接影响产品质量和客户体验 [2] 协作模式演进 - 协作起点是从“提数-给结果”的临时支持模式转变为共享数据语言，通过将常用信号、工况逻辑、可视化方法沉淀为可复用分析框架（如通用工况分析仪），使业务团队能自行查询分析，实现用相同数据和口径对话 [4] - 协作方式发展为共创，基于高透明度的共同指标曲线进行问题根源探讨，协作从数据世界延伸至物理世界，例如与工程师共同开发连山自动化试验以减轻高温标定工作负担 [5][6] - 理想连山从外部支持者转变为与业务团队在一致目标下的共创伙伴 [6] 产品化能力建设 - 将协作模式抽象为可落地、可复制、可扩展的数据科学项目方法，在独立Site环境中配置开发工具和LADS框架，统一数据感知与计算标准 [9] - 项目流程包括立项共识、场景拆解、特征沉淀、模型共建、小步验证、能力下沉至一线团队（如质量工程师）、工单接入闭环，最终实践经验回灌平台形成标准化能力 [9] - 三年积累83个数据科学项目、3545个预警模型、1060个产线关键特性监控等成果，浏览量达1,103,602次，形成平台化、产品化的七步能力 [10][11] - 数据科学项目本质是跨部门、围绕数据的持续协作模式，而非一次性IT系统或部门内部分析 [10]