一、学术履历：跨地域的深度知识积累
徐睿峰教授的学术生涯始于1991年哈尔滨工业大学计算机科学与工程系的本科教育，在此阶段系统掌握了计算机基础理论与编程实践。1995年毕业后，他以研究实习员身份留校，参与早期人工智能算法的验证性研究，这段经历为其后续学术方向奠定了工程实践基础。
1998年赴香港理工大学攻读电子计算学硕士学位，期间接触到了国际前沿的自然语言处理（NLP）技术框架，参与某港校中文信息处理实验室的语料库构建项目，首次将统计机器学习方法应用于中文分词任务。2002年继续在该校攻读博士学位，聚焦多模态情感计算研究，提出基于脑电信号与文本语义融合的情感分析模型，相关成果发表于国际顶级会议。
2006年博士毕业后，徐教授先后在香港中文大学、香港城市大学开展博士后研究，重点突破社交媒体文本的情感极性判断难题，开发出支持多语言混合输入的情感词典构建工具，该工具在某国际标准测试集上准确率提升12%。这段跨机构研究经历使其形成了”问题驱动-技术融合-场景验证”的科研方法论。
二、研究方向：智能技术的全链条覆盖
徐睿峰教授的研究版图覆盖智能科学的多个核心领域，形成独特的技术协同体系：
1. 自然语言处理与情感计算
作为情感计算领域的先行者，徐教授团队提出”上下文感知的情感要素抽取”框架，通过引入注意力机制解决传统方法中情感极性反转问题。在某电商平台评论分析系统中，该技术使负面评论识别准确率提升至92%，相关算法被集成至主流开源NLP工具包。其主导开发的脑电-文本双模态情感数据库，包含超过10万组同步采集数据，成为领域内重要的基准测试集。
2. 社交媒体挖掘与生物信息学
针对社交媒体短文本特征，徐教授设计出基于图神经网络的谣言检测模型，在某公开数据集上F1值达到0.87。在生物信息学领域，其团队开发的蛋白质序列比对算法，通过引入动态规划优化策略，将计算效率提升3倍，相关成果应用于某基因测序平台的序列分析模块。
3. 脑机接口与信号处理
在脑电信号处理方向，徐教授提出基于时频分析的运动想象分类方法，在某国际脑机接口竞赛中取得前三名。其研发的便携式脑电采集设备，采用自适应滤波技术，使信号信噪比提升20dB，该设备已通过医疗认证并应用于康复训练场景。
三、科研成果：从理论到应用的转化路径
徐教授主持的科研项目呈现”国家战略导向-基础研究突破-产业应用落地”的完整链条：
1. 国家级课题攻关
作为国家重点研发计划”智能社交媒体分析”课题负责人，徐教授团队构建了支持亿级用户行为的实时分析系统，该系统在某重大活动期间成功预警多起网络舆情事件。其承担的国家自然科学基金重点项目，开发出跨语言情感分析通用框架，相关技术已授权给某行业头部企业。
2. 学术产出与影响
累计出版英文学术专著2部、译著1部，其中《Multimodal Sentiment Analysis》被引用超过800次。在国际顶级期刊发表论文40余篇，会议论文100余篇，10篇论文获评”最佳论文”或”亮点论文”。其提出的情感计算理论模型被写入某国际权威教材，成为领域标准教学内容。
3. 产业化实践
徐教授团队与某金融机构合作开发的智能客服系统，通过融合情感计算技术，使客户满意度提升25%。与某医疗设备厂商联合研发的脑电辅助诊断系统，已进入临床测试阶段，预计可缩短癫痫诊断时间60%。这些实践验证了其研究成果的技术转化能力。
四、行业贡献：学术生态的构建者
徐睿峰教授在学术组织建设方面做出突出贡献：
- 亚洲自然语言处理联合会：作为亚洲语言资源委员会主席，主导制定了《多语言语料库建设标准》，推动区域内30余个研究机构的数据共享。
- 中国人工智能学会：在青年工作委员会推动”AI+X”交叉学科培养计划，累计培养复合型人才200余名。
- 产学研平台：牵头建设的某联合实验室，开发出支持中英双语的自然语言处理开发框架，已服务超过50家企业。
五、未来展望：情感计算的温度革命
在2025年”情感计算：有温度的人工智能”主题分享中，徐教授将重点探讨三个方向：
- 可解释性情感模型：开发能说明决策依据的情感分析系统，解决AI”黑箱”问题。
- 多模态情感融合：构建支持语音、文本、生理信号的统一情感表示框架。
- 伦理与隐私保护：制定情感数据采集与使用的行业规范，推动技术向善发展。
徐睿峰教授的学术轨迹，展现了智能科学研究者从技术深耕到生态构建的完整路径。其跨学科的研究方法、产学研协同的创新模式，为人工智能领域的发展提供了可复制的成功范式。随着情感计算技术的深化应用，这种”有温度的AI”正在重塑人机交互的未来图景。