我目前在同济大学的国家智能无人系统重点实验室担任教授，与何斌教授合作。我去年入选国家高层次青年人才（海外），上海市领军人才（海外)。我的研究方向涵盖智慧城市、社区韧性、气候变化以及节能设备和策略。如果您有任何形式的学术合作意向，请随时通过kelvinfkr@tongji.edu.cn与我联系。我目前科研经费充裕。我有多个明年入学的博士名额，将首先通过科学中心的夏令营进行录取；并正在寻找研究助理和博士后。

我毕业于清华大学，获得工程学士学位，导师是李全旺教授，并且获得数学双学位，导师是叶俊教授。我在普林斯顿大学获得工程博士学位，导师是Lin Ning教授，后在那里进行了博士后研究。我还在普林斯顿大学的能源与环境政策研究中心（C-PREE）和普林斯顿大学公共与国际事务学院（SPIA）担任STEP研究员，导师为Michael Oppenheimer教授。

我还与青年专家如马玮、席大智、王草和陈炫宏，以及资深专家如Robert Kopp，Bruce Ellingwood 和欧阳敏紧密合作。

我已发表20多篇论文。欲了解完整的发表清单，请访问我的谷歌学术主页。在产业界，我主要从事大型基础设施的节能减排设备与运营策略开发。此外，我长期担任科大智能股份有限公司 (XSHE: 300222) 研究院的首席大数据科学家。目前，我已发布了6项国家专利，并开发了面向节能减排的智能燃烧技术，该技术可在保持设备热力条件的情况下平均减排3-5%，并已在全国近百家钢铁企业中得到实际应用，产生了上亿元的经济效益。我的解决方案还荣获了工信部工业互联网APP优秀解决方案的称号。目前，我的其他应用项目包括电解过程智能优化、电力-燃烧-新能源一体化能源管理体系以及城市充电站规划设计等。合作企业包括宝钢、宁德时代、中石油等。获上海市科技进步二等奖一项。我目前还在上海创智学院担任全时导师,也依托创智学院培养博士生。

主持国家高层次青年人才、上海市探索者计划(与商飞合作研究大飞机自动着陆系统可靠性)、小米青年学者(研究低空经济中的无人机可靠性)、上海创智学院导师项目等项目，参与上海市重大专项、美国自然科学基金委重大项目10余项。

https://kelvinfkr.github.io

Reinforcement learning–based adaptive strategies for climate change adaptation: An application for coastal flood risk management

《基于强化学习的自适应气候适应策略：纽约曼哈顿海岸洪水风险管理应用》

Kairui Feng, Ning Lin, et al.

• Reinforcement learning reduces coastal flood adaptation costs by up to 77%. 强化学习可将沿海洪水适应成本最多降低77%。
• RL integrates protection, accommodation, and retreat strategies for higher efficiency. 强化学习整合防护、适应与退避策略，提升经济效益。
• RL effectively controls tail risks and adapts to climate uncertainties. 强化学习有效控制尾部风险，适应气候不确定性。

Nature Communications

Hurricane Ida’s blackout-heatwave compound risk in a changing climate

《气候变化背景下飓风“艾达”引发的停电-热浪复合风险评估》

Kairui Feng, Ning Lin, et al.

• Return period of Ida-like compound events drops from 278 to 16.2 years under SSP5-8.5. “艾达级”复合灾害重现期将从278年降至16.2年（SSP5-8.5）
• Heatwave intensification is the dominant driver, increasing risk by 3–5 times. 热浪增强是风险上升的主要驱动因素，可使风险提升3–5倍
• Study informs grid resilience and adaptation strategies, such as levee upgrades and distributed energy systems 研究为电网韧性提升与气候适应策略（如加高海堤、分布式能源）提供量化依据

Nature Communications

Tropical cyclone-blackout-heatwave compound hazard resilience in a changing climate

《气候变化下台风-停电-热浪复合灾害韧性研究》

Kairui Feng, Min Ouyang, Ning Lin

• Developed a pioneering model to project power outage resilience under evolving climate conditions. 构建了创新模型，预测气候变化背景下电网停电韧性。
• Proposed a cost-effective strategy to strengthen power systems against compound climate risks. 提出低成本强化电力系统应对复合气候灾害的策略。
• Featured by NSF, The Hill, Yahoo, Mirage, Vox, etc.

NeurIPS

RainNet: A large-scale imagery dataset and benchmark for spatial precipitation downscaling

《RainNet：空间降尺度降水图像数据集与基准》

Xuanhong Chen, Kairui Feng (co-first), et al.

• Compiled a comprehensive real-world precipitation dataset (1979–2018). 收集并整理覆盖1979–2018年的大规模实测降水数据集。
• Evaluated multiple downscaling methods to accurately model high-resolution rainfall patterns. 系统评估多种降尺度方法，提升高分辨率降水预测精度。
• Provided high-resolution (4km) rainfall dataset and benchmark tools. 公布高分辨率（4km）降水数据及评估基准。

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