1. 智能调度算法设计：主导半导体生产排产与资源调度场景的模型建模，融合运筹优化与机器学习设计并实现高效调度策略，提升产线整体产能利用率和设备效率； 2. 数据分析与知识平台建设：统筹电性与工艺关联分析，沉淀良率分析案例、方法论与知识库，开发一站式智能良率分析平台，支撑研发决策与良率改进； 3. 多物理场仿真与数字孪生构建：设计并优化面向工艺生产与设备机理的多物理场耦合、等离子体过程和数字孪生仿真模型，开展应力、流场、热场与电磁场计算，提升仿真还原度与预测有效性； 4. 传感器融合感知算法开发：融合视觉、听觉、嗅觉等多源传感器数据，实现设备状态感知与异常检测，支撑智能检测和智能决策应用； 5. 前沿技术研究与落地：跟踪并评估深度学习、强化学习和大模型技术在半导体制造领域的应用潜力，通过验证与迁移实现智能方案在工艺、材料和工程业务场景中的实施落地。