学科负责人：董永峰

学科方向负责人：杨亮、郝小可、刘晶

主要研究方向：

1.数据智能与认知计算

面向下一代人工智能基础理论前沿，聚焦脑启发计算、图机器学习、知识发现、生物信息与可信人工智能等核心领域，系统研究复杂场景下的认知与决策基础问题。重点突破海量数据的结构化分析与序列挖掘技术，研发高效可扩展的智能算法与计算模型，构建数据驱动的认知计算框架，提升通用智能算法在异构场景中的自适应能力与泛化迁移水平，为下一代人工智能提供理论基石与算法支撑。

2.多模态感知与视觉决策

面向智能感知与决策前沿，以视觉感知为核心，深度融合深度学习、自监督/弱监督学习、跨模态表征等先进范式，重点解决复杂环境下感知鲁棒性、小样本/弱标签学习、多源信息互补等关键问题。围绕计算机视觉感知、医学影像分析、工业视觉质检、遥感影像解译等应用场景，构建从底层感知到高层决策的完整技术链条，推动智能感知系统在复杂动态环境中的实用化与智能化发展。

3.智能系统与协同控制

面向国家工程战略需求和重大工程难题，着力研究多源信息融合、异构传感网络、工业互联与先进控制的机理和安全性问题。聚焦多模态大模型与智能体协同技术，突破群体感知、实时协同决策与自主分布式控制等核心瓶颈，依托“理数融合”工业大模型等原创成果，支撑先进制造、无人系统与智慧交通等重大应用，推动智能系统工程理论与实践的跨越式发展。