本期人物专访，Sensors 期刊邀请到了新晋青年编委——香港城市大学尹晨博士，围绕其科研进展、加入期刊青年编委的契机、对期刊发展的建议等方面进行了深入交流。在访谈中，尹博士系统介绍了其所在科研团队的主要研究方向与阶段性成果，分享了参与青年编委工作的初衷与思考，以及对期刊未来发展提供了期望与建议。

• 学者简介

尹晨 博士 (香港城市大学)

尹晨博士目前在香港城市大学数据科学系从事博士后研究工作。他先后于2016年9月和2023年4月在南京理工大学取得机械工程学士学位和博士学位。在2021–2022年期间获国家公派留学基金资助 (CSC)，在新加坡国立大学机械工程学院进行博士生联合培养项目。他主要研究方向包括机械信号处理及分析、加工刀具服役状态监测、制造装备智能可信故障诊断及运维等，相关技术已成功应用于高档机床、遥感卫星等高端装备的诊断运维过程中。迄今为止，他以第一作者/通讯作者在Mech Syst Signal Pr、Reliab Eng Syst Safe、Eng Appl Artif Intel、Wear、J Intell Manuf等期刊发表学术论文10余篇。近五年来，他主持省部级项目1项，作为主要成员参与国家重大科技专项2项、国家重点研发计划3项、国家自然科学基金委优青项目1项及面上项目2项等。其相关成果作为重要支撑获得了2025年机械工业科学技术发明一等奖。

• 访谈内容

Q. 可以介绍下您和所在科研团队目前的研究方向和成果吗？

博士后期间，我在香港城市大学数据科学学院董一凝教授团队工作。团队研究主要聚焦于过程数据分析、高维时间序列建模、统计机器学习，以及相关技术在制造、医疗、材料等领域的交叉应用。总体而言，团队致力于将先进的统计分析、神经网络与人工智能方法转化为可落地的技术工具，为高端装备、医疗器械等多类工程场景提供数据驱动的智能赋能。团队相关成果发表在Nat Commun、IEEE T Pattern Anal、IEEE T Neur Net Lear、Mech Syst Signal Pr等国际顶级期刊，董教授也获得国家自然科学基金委优青项目资助。

另一方面，我博士阶段在南京理工大学机械工程学院王禹林教授的工业机器人与智能制造团队学习。团队在加工状态在线监测、工业装备健康预警与故障诊断、仿生/四足机器人、工业机器人等方向积累了深厚基础。总体来讲，团队立足机械工程专业，强调面向真实工业场景，将前沿人工智能技术用于提升工业装备的服役性能、加工精度与可靠性等。成果方面，团队持续承担重点研发、重大专项及重点基金等国家级项目及课题，获中国机械工业技术发明奖、教育部自然科学奖、江苏省科学技术奖等科研奖项。

可以说，博士与博士后阶段的团队经历为我构建了“机械工程 + 数据科学 + 人工智能”的交叉研究背景：既能够跟踪并应用最新的AI方法，也能从机械行业的实际需求出发，思考哪些技术真正具备可落地、可持续、可推广的工程价值，这也直接塑造并坚定了我当前的主攻方向——面向高端装备的智能可信故障诊断与健康运维技术。

Q. 是什么吸引您担任 Sensors 期刊青年编委的呢？

Sensors 作为传感器领域的重要国际期刊，长期保持高活跃度与广泛影响力，在“传感器技术—信号处理—数据分析—工程应用”这一链条上持续产出高质量成果，已经形成了覆盖面广、跨学科特征鲜明的学术共同体。这种影响力不仅体现在论文数量与传播广度上，更体现在它对新方向的敏锐捕捉和对工程应用的长期关注上。

更关键的是，期刊的定位与我的研究方向高度契合。我一直围绕传感器信号分析、加工过程监测、故障诊断与健康管理开展研究。Sensors 既强调传感器与信号处理的基础创新，也鼓励面向真实场景的系统性验证，这与我所重视的“从数据到决策、从算法到落地”的研究路径是一致的。因此，在 Sensors 的平台上参与学术服务与学术交流，对我而言是天然契合且很有价值的一件事。

最后，对我个人而言，担任青年编委是一个更深入参与国际学术共同体建设的机会：一方面能从编辑与审稿视角把握领域前沿、提升学术判断力与研究视野；另一方面也能推动我更系统地思考行业发展方向，促进自己的工作与社区需求更紧密对齐。

Q. 您对青年编委工作及期刊未来的发展有什么期望与建议？

在青年编委工作方面，我希望把自己在智能制造与高端装备健康管理场景中的研究经验带入青年编委工作中，协助期刊进一步强化对真实工况数据、跨工况泛化、可信与可解释AI等方向的关注，吸引更多高质量稿件与跨学科合作，推动 Sensors 在传感器信号分析与智能健康管理方向形成更有凝聚力的学术影响。

同时，我也希望期刊能在未来组织专题研讨会、编委论坛等学术活动来加强学术共同体建设，提升期刊的可见度与凝聚力；设立更具品牌效应的奖项与激励机制，如年度最佳论文/综述、青年学者奖、杰出审稿人奖等，树立标杆的同时增强期刊影响力；最后也希望期刊能持续优化审稿质量控制与传播推广，让高质量成果“审得准、传得广”，早日成为具备国际影响力的顶级期刊。

Q. 您对相关领域的青年学者有什么想说的？

因为我自己也仍处在学术道路的起步与积累阶段，所以更多是一些交流体会，供青年同行参考。大家在追求高质量论文与方法创新的同时，也可以更多关注方法背后在真实场景落地应用中的难题，这些“瓶颈”往往更能检验研究的价值，尽量让自己的工作不仅体现学术创新性，还能够发挥实用价值，让研究真正服务产业与社会需求。

对博士生或者刚开始做博后的同学，我尤其建议尽早建立自己的学术体系：明确一个长期主线，在此基础上形成相互支撑的方法，持续迭代而不是每篇都“从零开始”。当研究逐渐呈现出系统性和连续性时，你的工作就更容易累积影响力，也更容易在未来形成稳定且可持续的研究方向。

Q. 能否对您正在主持的特刊做一些介绍？

特刊主题是“Sensor Signal Analysis for Intelligent Health Management and Autonomous Systems (面向智能健康管理与自动系统的传感器信号分析)”，由我与重庆大学侯炳昌副教授、清华大学胡涞博士以及香港理工大学王群博士共同发起。之所以发起这个特刊，一方面源于编辑团队在智能制造与高端装备健康管理研究中的直观体会：在真实工程场景里，传感器数据往往呈现强噪声、工况漂移、标签稀缺、多源异步等特点，亟需相应的新方法和新技术来对相关数据进行处理以创造有价值的服务；另一方面，随着人工智能技术在自动化系统的持续发展，迫切需要一批能够把“信号—模型—可信决策”贯通起来的工作，推动从算法创新走向可迁移、可解释、可部署的系统能力。

本特刊旨在征集以下相关研究方向的高水平成果：基于传感器数据的故障诊断与剩余寿命预测、物理引导/混合学习与可信可解释AI、多模态信号处理与特征学习、数字孪生技术以及面向智能制造 (机器人加工装配、表面质量与缺陷检测) 和自主系统 (自动驾驶/移动机器人) 的感知诊断与控制方法。我们期待通过这些研究，共同推动先进算法在高端装备与自主系统中的可靠应用与工程转化，实现更安全、更高效的智能运维与自主运行。

最后，感谢尹博士百忙之中抽出时间接受 Sensors 编辑部的采访，也感谢尹博士一直以来对期刊发展的支持与宝贵建议。我们由衷祝愿尹博士在新的一年里工作顺利、科研进展丰硕。

• 特刊推荐

Sensor Signal Analysis for Intelligent Health Management and Autonomous Systems

Edited by: Dr. Chen Yin, Dr. Bingchang Hou, Dr. Lai Hu, Dr. Qun Wang

Submissions Deadline: 31 December 2026

https://www.mdpi.com/si/266863

• Sensors 期刊介绍

主编：Vittorio M. N. Passaro, Politecnico di Bari, Italy

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、Ei Compendex、Scopus等数据库收录。

2024 Impact Factor: 3.5

2024 CiteScore: 8.2

Time to First Decision: 17.8 Days

Acceptance to Publication: 2.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/sensors