长期致力于虚拟现实与人机交互（VR/AR）、人工智能、计算机视觉的基础理论研究，及其在数字文化遗产等交叉领域的应用落地。核心研究方向包括：

1. 虚拟现实与智能人机交互：深入研究空间计算时代的新型交互范式，包括开放物理空间下的VR自然重定向行走（Redirected Walking）、以及融合大语言模型（LLM）的AR智能装配引导系统，提升虚实融合环境下的用户体验与认知效率。

2. 计算机视觉与视觉大模型：专注于细粒度图像识别（Fine-grained Image Recognition）、视觉-语言大模型（VLMs）提示微调、自监督预训练及多粒度图像分类技术。致力于解决复杂视觉场景下的特征提取与跨模态对齐难题。

3. AI赋能数字文化遗产与智慧农业：积极推动AI技术的跨学科交叉应用。在数字文保领域，探索基于图卷积网络（GCN）的文物（如瓷器）显微图像分析及区块链文保资源管理；在智慧农业领域，开展自然复杂背景下的农作物病虫害大规模视觉识别与轻量化模型研究。