从事人工智能、智能信息分析与多源异构数据融合研究，聚焦深度学习与医学图像智能分析、大语言模型与行业智能应用、多模态感知融合、边缘智能与AI算力等方向，并将AI技术应用于智慧交通、智慧物流、智能建造等交叉领域。 先后主持福州市“揭榜挂帅”重大项目、宁德市“揭榜挂帅”重大项目、福建省软件业技术创新重点攻关项目、福建省自然科学基金面上项目、省科技厅产业技术开发项目及企业横向课题多项（横向到校经费累计123万元）；发表学术论文8篇（其中三类高质量论文6篇、SCI收录5篇），授权发明专利2件，获福建省自然科学优秀学术论文二等奖。 教学方面主持工业和信息化部人才培养专项行动计划项目、省级一流课程2门，累计主持教改项目10项（含省部级4项）；获省级课程思政优秀教学案例、本科课堂教学优秀奖、教师教学创新大赛特等奖等荣誉。已指导毕业硕士研究生11名，毕业生多就职于国有企业与事业单位。

具体研究工作聚焦“人工智能驱动的多模态信息智能处理”，用深度学习、大语言模型与多源数据融合技术，让机器“看得懂”复杂场景、“答得好”行业问题，并推动AI在医学影像、智慧交通、智慧物流与智能建造等场景中落地。

1. 深度学习与医学、显微图像智能分析

面向医学影像与生物显微成像数据，研究高效、轻量化的深度分割与识别模型。代表性工作包括：提出基于稠密连接结构的 Dense-UNet 多光子活体细胞图像分割模型；提出融合多通道注意力与混合 CNN-Transformer 架构的 TransUMobileNet 医学图像分割模型。相关方法在保证分割精度的同时兼顾轻量化，可迁移至移动端、边缘端的医学影像辅助诊断、工业视觉检测与交通场景感知等任务。

2. 多模态与多源异构数据的智能感知、融合与认知

面向智慧交通、智能建造、物流园区等复杂场景中“传感器种类多、数据格式杂、时空分布散”的实际问题，研究多源异构数据（视觉、激光雷达、传感、时序、文本等）的对齐、特征级/决策级融合与跨模态语义理解方法，解决多传感器协同感知与信息融合建模难题。依托与行业企业的产学研合作（多源异构建筑数据智能感知与融合建模、异构传感与智能装备等横向课题），形成了“真实数据—智能模型—行业场景”贯通的科研路径。

3. 大语言模型与行业智能应用（生成式AI / AI Agent）

跟踪大语言模型与生成式AI前沿，研究提示词工程、检索增强生成（RAG）、领域模型微调与智能体（Agent）技术，面向交通运输、物流供应链、高校数字化等垂直场景，构建行业知识问答、文档智能处理与智能决策辅助系统。主讲《大语言模型与提示词工程》课程，并依托学校超智算平台开展大模型训练、推理与算力优化研究。

4. 边缘智能与智能算力协同

依托可编程逻辑器件/片上系统（FPGA、SoC）与嵌入式AI的长期教学科研基础，研究端—边—云协同的轻量化模型部署与算力资源调度，支撑视频、传感数据的实时智能处理；参与学校“超智算平台”建设，统筹算力资源规划与配置、构建高效共享的智能算力服务体系，为大规模AI模型训练与行业应用提供算力底座。

5. “AI + 交通运输”与“AI + 物流”交叉应用

聚焦人工智能在交通运输工程与物流工程领域的应用研究与人才培养：面向交通运输，开展交通流/客流智能预测、路网运行状态识别、多模态交通场景感知等方向；面向物流工程与供应链，开展物流需求预测、仓储与配送智能调度优化、物流大数据智能分析等方向。具体课题可与学生本科背景及行业实际需求相结合个性化设置，欢迎计算机、人工智能、交通运输、物流管理等不同背景的同学报考，共同探索“AI+X”交叉研究。