冯建设老师入选《测量科学与技术》2026年度新兴领军人物

近日，喜讯传来！AI Cube实验室负责人冯建设老师入选国际权威期刊《Measurement Science and Technology》（IOP Publishing出版，影响因子3.4）2026年度**“Emerging Leaders”**特刊，成为全球测量与计量领域最优秀早期职业研究者之一。

关于 Emerging Leaders 特刊

《Measurement Science and Technology》每年遴选在测量与计量领域表现卓越的早期职业研究者，汇编为年度”Emerging Leaders”专题合集。入选标准严格，要求入选者须为本领域顶尖研究者，且博士学位授予时间在10年以内（不含职业中断期）。能够入选该特刊，代表学术同行对研究者创新能力与学术潜力的高度认可。

冯建设老师简介

冯建设老师分别于2012年和2015年在同济大学和浙江大学取得机械工程学士及硕士学位，并于2020年在美国辛辛那提大学获得机械工程博士学位。现任中山大学先进制造学院副教授，入选深圳市海外高层次人才（孔雀计划）。

其研究方向聚焦于多模态时空数据建模与工业AI，重点应用于工业过程监测、故障预测与工艺优化，是国内工业AI领域具有重要国际影响力的青年学者。

入选论文

此次入选 Emerging Leaders 2026 的代表作为：

Physically-informed Bayesian feature optimization for semi-supervised industrial anomaly detection Jianshe Feng et al, Measurement Science and Technology, 37, 116103 (2026)

该论文将物理先验知识与贝叶斯特征优化方法相结合，提出了一种面向工业异常检测的半监督学习框架，在标注数据稀缺场景下取得了显著的检测性能提升，为智能制造领域的质量监控与健康管理提供了重要方法论支撑。

学术意义

《Measurement Science and Technology》是IOP Publishing旗下测量领域历史最悠久、影响力最高的期刊之一，其”Emerging Leaders”特刊在国际测量与计量学术界享有极高声誉。冯建设老师的入选，不仅是对其个人学术成就的高度肯定，也进一步彰显了中山大学先进制造实验室（AI Cube）在工业智能感知与状态监测方向的国际竞争力。

对实验室成员而言，这一荣誉充分说明了实验室在工业AI前沿领域的深厚学术积淀，也激励更多学生勇攀科研高峰，向世界一流研究看齐。