教育经历

2015年9月—2019年6月，北京邮电大学电信工程及管理专业，本科（伦敦玛丽女王大学联合培养）

2019年9月—2026年6月，北京邮电大学信息与通信工程专业，硕博连读，获工学博士学位

2026年9月—至今，复旦大学人工智能创新与产业研究院，博士后（合作导师：李昊）

 研究方向

主要从事AI for Earth Science方向的研究，重点关注数据驱动的气象预报、智能降尺度以及物理AI融合等方向：

（1）物理感知的气象建模与时空预测：围绕大气过程的多尺度特征与长时序预测问题，研究融合物理先验的时空表征与演化建模方法，探索大气几何结构、动力学特征与神经网络架构的协同设计，旨在提升全球气象预报与卫星云图预测的准确性、稳定性和物理一致性。

（2）多源气象信息融合与空间泛化：针对高分辨率观测不足、区域分布差异及局地预报偏差等问题，研究融合气象背景、卫星遥感、站点观测与地形信息的降尺度和智能订正方法。结合迁移学习与物理条件建模，提高模型在未见位置、不同区域及稀疏观测条件下的泛化能力，为精细化气象预报与遥感监测提供方法支撑。

 主要成果

  在人工智能领域累计发表论文15篇，其中以第一作者（含共一）在 IEEE TIP、CVPR、ICCV 等国际知名期刊与会议发表论文5篇。授权国家发明专利一项。主导“司天”全球气象预报模型研发，模型入选中国气象局“人工智能天气预报大模型示范计划”。曾获得第一届世界科学智能大赛大气科学赛道一等奖、第四届“天智杯”人工智能挑战赛智慧地球领域一等奖等。