工业过程智能感知
工业时序概率建模
迁移学习与状态估计

2026年6月获江南大学控制科学与工程专业工学博士学位，同年任职于江南大学自动化与智能科学学院。

聚焦工业场景下的具身智能感知研究。以贝叶斯概率理论为基础，结合迁移学习方法，针对工业多源传感时序数据开展概率建模与鲁棒状态估计算法研究。在《Automatica》《IEEE Transactions on Cybernetics》等控制领域权威期刊发表7篇高水平学术论文，授权国家发明专利1项。作为核心成员参与国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划等多项科研项目，主持江苏省研究生科研创新计划项目1项。