主要从事人工智能与机器学习研究，重点关注复杂非理想真实场景下的鲁棒、可信、协同与高效智能。围绕团队 Collaborative, Agentic, Scientific, and Trustworthy Intelligence 的总体方向，开展大模型与智能体、多智能体协同学习、联邦与分布式智能、深度集成与鲁棒学习、高效人工智能、计算机视觉与多模态学习、时间序列基础模型、AI for Science 以及 AI for Optimization 等研究。研究强调从模型学习、协同优化、智能体推理到高效部署的系统性方法研究，并探索人工智能在智能感知、科学发现与复杂优化决策中的应用。

       获中国图象图形学学会科技进步一等奖、IEEE HPCC 和 IEEE ICIEA 最佳论文奖、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica Norbert Wiener Review Award；多篇论文入选 ESI 高被引论文；自2019年起连续入选全球前2%顶尖科学家年度影响力榜单，并入选 Stanford University–Elsevier 职业生涯影响力榜单。

        已在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域发表学术论文100余篇，代表性成果发表于 Proceedings of the IEEE、IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI 等国际高水平期刊和会议，Google Scholar 总引用超过15,000次。围绕复杂非理想场景下的鲁棒、可信、协同与高效人工智能，形成了涵盖数据增强、模型学习、联邦优化和高效部署的系统研究体系。 入选国家级青年人才计划，主持国家重点研发计划项目、基金委重点国合等国家级科研项目。担任国际权威期刊 Neural Networks 资深编辑（Senior Action Editor）、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（IEEE TNNLS）副编辑（Associate Editor），并担任 KDD、AAAI 等多个 CCF A 类国际会议的领域主席等学术职务，长期参与国际人工智能与机器学习领域的重要学术服务。