2026年4月15日下午，受人工智能应用学院邀请，苏州大学特聘教授、轨道交通学院院长助理沈长青莅临我校，以持续学习故障诊断方法研究为题，为人工智能应用学院师生带来了一场前沿学术报告。本次讲座由学院许高峰老师主持。

人工智能应用学院副院长宋长新首先致欢迎辞，对沈长青教授的到来表示热烈欢迎与衷心感谢。她指出，在轨道交通装备智能运维与故障诊断快速发展的背景下，本次讲座对师生把握学术前沿、提升科研视野、推动轨道交通智能检测技术发展具有重要意义。

讲座围绕持续学习模型目标、故障诊断模型需求、稳定性——可塑性困境及课题组科研成果四大核心内容展开。沈教授系统阐释，持续学习的目标是构建可像人类一样不断学习的模型，轴承等轨道交通关键部件故障诊断模型同样亟须持续学习能力。他深入解读现有神经网络模型在学习新任务时面临的稳定性——可塑性困境，明确可塑性代表模型学习新知识的知识迁移能力，稳定性代表模型在学习新任务时保留旧知识的积累能力。最后，沈教授详细汇报了课题组近年来在持续学习故障诊断方法领域取得的代表性科研成果，内容兼具理论深度与工程应用价值。

讲座现场氛围浓厚，师生们认真聆听、积极交流。大家纷纷表示，本次讲座清晰地揭示了持续学习在故障诊断领域的关键价值，拓宽了科研思路，对开展相关研究具有重要指导意义。沈教授的学术经历与科研成果也极大激励了在场师生，大家表示将以此次讲座为契机，深耕轨道交通智能故障诊断领域，努力开展高水平研究。

本次讲座不仅为师生带来前沿学术分享，更搭建起高水平学术交流平台，为学院在智能运维、故障诊断等方向的人才培养与科学研究注入新动力。

沈长青教授为江苏南通人，拥有中国科学技术大学工学博士、香港城市大学哲学博士学位，系新加坡国立大学访问学者；获评苏州大学首批“优秀青年学者”、姑苏领军人才、江苏省双创博士、江苏省科协青年科技人才托举工程、江苏省“六大人才高峰”高层次人才、国家级青年人才（QB）。2021年，沈教授破格晋升教授并获得博导资格，同年被选聘为国家自然科学基金委员会流动业务主管，成功入围“终身影响力”全球前2%顶尖科学家榜单及2021-2025年度“年度影响力”全球前2%顶尖科学家榜单，学术成果丰硕、科研影响力突出。

供稿：人工智能应用学院 许高峰