主要研究方向包括大语言模型与生成式人工智能、智能体（Agent）应用、多模态智能以及人工智能与标准化应用。围绕大语言模型的本地化部署、模型推理优化、知识库增强生成、专业领域模型应用及智能问答系统开展研究，探索大语言模型在教育教学、企业管理、知识服务和行业数字化转型等场景中的应用。在智能体应用方面，重点关注任务规划、知识检索、工具调用、记忆管理、多智能体协同及复杂业务流程自动化，研究面向实际业务需求的智能体系统设计与应用模式。

在多模态智能方面，重点研究文本、图像、语音及文档等多源异构信息的理解、融合与生成，涉及计算机视觉、智能识别、文档智能处理、语音交互和多模态人机交互等内容。同时，开展人工智能与标准化交叉融合研究，探索运用大语言模型、知识图谱、自然语言处理和智能检索等技术，服务于标准文本解析、标准知识库建设、标准研制辅助、标准实施评价及企业标准化管理，推动人工智能技术在交通运输、数字经济、供应链管理等领域的应用。