周钊，男，副教授，硕士研究生导师。2016年毕业于上海交通大学，获工学博士学位。

近年来，围绕流程工业系统与城市智能交通系统在复杂耦合、动态演化、不确定扰动和大规模优化控制等方面面临的关键挑战，重点开展人工智能、复杂网络科学、智能控制与大模型驱动的建模、优化和决策方法研究。研究面向流程工业的能效提升、运行优化与数字孪生，以及智能交通系统的流量预测、污染物排放管控、网络韧性评估和协同控制等重大应用需求，融合机理建模、数据驱动学习、物理信息机器学习、图神经网络、多智能体优化和大模型推理等前沿技术，构建面向复杂工业与交通系统的智能感知、动态预测、优化控制和决策支持方法体系。相关研究旨在突破传统模型在高维非线性、强时变、多源异构数据和实时优化方面的局限，为流程工业智能化升级、城市交通数字化治理、绿色低碳运行和复杂系统自主优化提供理论方法与关键技术支撑。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、中国科协创新智库青年项目、博士后基金面上项目等共4项，公开发表SCI/EI论文20余篇，其中第一作者/通讯作者SCI论文10篇；授权国家发明专利5项，登记软件著作权2项。