Akasha Tech副总裁黄锦旻 多技术栈融合实践与产业赋能

在人工智能与智能感知技术快速发展的今天，跨领域技术融合已成为推动产业革新的关键力量。作为Akasha Technology Inc. 运营副总裁及合伙人，黄锦旻凭借其在LiDAR感知、金融AI建模及全栈技术集成方面的深厚积累，成功将前沿算法转化为实际应用，助力企业在智能交通、金融科技及智慧城市等领域实现技术落地与商业赋能。

水利科学研究院（南京水科院）、维多利亚大学（University of Victoria，UVic）、英属哥伦比亚大学（University of British Columbia，UBC）等科研和高等教育机构建立合作关系，促进项目落地和科研转化。

出生日期： 1993年6月黄锦旻

中国软件工程师、高级技术管理者

黄锦旻，现任Akasha Technology Inc. 运营副总裁，合伙人。主要从事智能软件开发、数据分析及创新系统架构设计。拥有丰富的软件开发与项目管理经验，擅长激光雷达（LiDAR）技术、点云数据处理和基于AI的金融模型研发。工作中积极推动产学研合作，促成公司与南京

职业: 软件工程师 合伙人

工作单位：Akasha Technology Inc.

民    族: 汉族

出生地：江苏南京

现居住地：加拿大

职业经历

Akasha Technology Inc.

运营副总裁 （2019年12月至今）

全面负责公司运营管理、人事招聘、外包协调、财务采购等核心事务。

主导公司核心产品和技术项目的规划与执行，带领团队推进多项前沿技术落地。

在多项产学研项目中，作为联络人和技术对接负责人，成功建立与南京水科院、UVic、UBC 等机构的长期合作关系。

代表项目：

ParkLite 智能停车监测系统：

基于激光雷达（LiDAR）实现停车位占用和交通流实时检测。

设计 Svelte 前端界面、使用 Elastic Search 进行数据可视化与检索。

开发太阳能供电的无线监控终端，支持远程通信。

构建数据标注工具，提升模型训练效率与准确率。

Satori4D 三维点云波高测量平台：

经江苏省计量科学研究院检验，设备测量精度达到毫米级，广泛应用于水利和海洋工程监测。

应用 PCL 库实现点云分割、拟合与变换。

前端采用 Three.js 实现浏览器中三维交互与实时渲染。

实现波高统计与三角网生成，用于水利与地形分析。

多源数据融合期权定价模型：

结合资金流动、市场情绪、技术指标等多源数据构建定价模型。

使用线性回归与决策树筛选关键因子，利用 Autoformer 深度时间序列模型预测期权价格。

该模型为摩根士丹利等做市商提供高精度报价参考，优化交易决策。

技术贡献

在 LiDAR 感知与点云数据处理方面实现多项工程落地，推动智能交通与城市管理系统自动化升级。

主导开发基于 Autoformer 的期权定价模型，融合金融与机器学习算法，为资本市场提供创新型技术解决方案。

将 Svelte、Elastic Search、Python PCL、Three.js 等技术栈成功集成于多个产品平台。

积极参与跨机构科研合作项目，带领团队将实验成果转化为工程产品并应用于实际场景。

论文《A Comparative Analysis of Point Sampling Strategies in Point-based 3D Object Detection》被第五届国际图像、视频处理与人工智能会议（IVPAI2023）正式录用，并受邀在 2023 年 12 月于深圳进行展示报告。

荣誉与奖项

荣获多项技术创新奖，因在智能系统、点云视觉与金融建模方向的突出贡献获得业内认可。

IVPAI2023 国际会议论文录用并口头报告。

作为联合项目负责人，多次被邀请参加加拿大停车协会（The Canadian Parking Association, CPA）会议和展会，与高校及业内机构开展技术交流与演讲。

教育背景

维多利亚大学（University of Victoria）

电信与信息安全硕士（2018年8月 - 2020年2月）

软件工程学士（2012年9月 - 2018年8月）