龚炜，助理教授，主要研究动态、异构、资源受限环境下智能体的自主感知、协同优化与高效学习机制。以第一/通讯作者发表SCI期刊论文12篇包括IEEE TMC、IEEE TCCN、IEEE TVT、IEEE IoTJ等；授权国家发明专利1项；获批上海市浦江人才计划，主持国家自然科学基金青年项目、国家重点研发计划二级课题、中国通信学会开放课题、教育部算力互联网与信息安全重点实验室开放课题等多项科研项目；获2023年中国自动化学会技术发明奖一等奖、2022年生产力促进奖三等奖，并指导学生获“挑战杯”全国总决赛“揭榜挂帅”专项赛一等奖。主要创新成果包括：（1）提出多任务协同感知框架，构建融合时频空多维特征的深度学习模型，突破复杂室内环境下定位与行为识别的鲁棒性瓶颈，为非侵入式智慧感知提供可迁移解决方案；（2）建立任务状态信息共享驱动的多智能体强化学习架构，实现通信受限与对抗环境下的高效数据采集与安全路径规划；（3）攻克跨域异构算力环境下大模型训练的通信与并行难题，提出基于计算图解析的细粒度拆分与时空双流重叠优化技术，作为DeepLink支撑技术完成1500公里跨域千亿参数大模型混训验证，被中国信通院、上海市通信管理局等官方平台报道，为“东数西算”背景下国产化算力底座建设提供关键技术支撑。