‌一、智能网联汽车研究领域‌

‌1、多模态数据融合与分析‌

基于深度学习的交通场景实时语义分割与目标检测

‌2、驾驶决策与控制系统‌

强化学习驱动的自动驾驶路径规划与避障策略

基于联邦学习的跨车辆知识共享模型

‌3、用户行为与体验优化‌

驾驶员情绪识别与个性化交互设计

基于大数据的座舱环境自适应调节（温控、音效等）

车联网用户画像与增值服务推荐

‌二、数据驱动的动力电池研究领域‌

‌1、电池状态监测与预测‌

基于机器学习的电池健康状态（SOH）估算

剩余使用寿命（RUL）预测模型（如LSTM、Transformer）

多源数据（电压、温度、电流）融合的异常检测

2、热管理与能效优化‌

数据驱动的电池热失控预警与散热策略

动态工况下充放电效率优化（强化学习控制）

电池组均衡管理中的大数据分析

3、制造创新‌

生产缺陷检测（计算机视觉+工业大数据）

基于历史数据的电池退役评估模型

‌三、车联网安全关键技术研究‌

‌1、通信安全与协议防护‌

V2X通信中的身份伪装攻击检测

轻量级加密算法在车载终端的部署

量子密钥分发技术前瞻性研究

2、‌车载系统与数据安全‌

车载ECU固件漏洞的自动化挖掘（模糊测试+AI）

数据投毒攻击防御（如对抗训练、异常过滤）

隐私保护技术（同态加密、K-匿名）

3、‌动态防御体系‌

基于边缘计算的实时入侵检测（如汽车总线异常）

车-云协同的安全态势感知与主动防御

车载零信任架构（ZTA）的访问控制策略

‌四、跨领域融合‌

动力电池数据与车联网的联动安全（如充电桩攻击防护）

车规级大模型（如自动驾驶GPT）的轻量化部署

动力电池与智能网联汽车的能源协同调度

计划招收硕士研究生

    预联系的学生，要求您具备感恩之心、怜悯之心、敬畏之心、善于沟通、乐观自信、尊师重道、敬老孝亲、抗压能力强的品质，愿意自觉遵守学校和学院及实验室与课题组研究生相关的规章制度。对老师课题有真正浓厚兴趣，具有一定的科研基础，在研一就有能力也非常愿意主动担当课题项目组的科研工作（充实毕业硕士论文工作量）、潜心学习科研期刊论文写作的基本技能，暑假完成研究生课题的大约一半研究确定自己硕士论文研究关键技术，在研二的上学期中期就能够明确且顺利开题，寒假完成小论文的投稿（留下后面时间便于考电网及就业的准备）。严格要求自己完成一篇EI or SCI论文的发表。在研究生期间学到真实的各项本领与技能、提升个人的素养，顺利毕业，并祝找到称心如意的工作！