1.智能检测技术与装置方向

本方向聚焦于复杂工业过程检测、现场总线技术、嵌入式控制以及智能仪表技术等核心技术，以物理学、信息论、控制理论等多学科理论为基础，结合软硬件协同设计、光机电一体化研究方法，致力于开发高精度、智能化的检测与控制装置，实现工业过程的高效、可靠与自动化运行，其研究成果广泛应用于工业自动化、智能制造、能源管理、交通运输等领域。

2．人工智能与智能系统方向

本方向聚焦于图像理解、语音与文本分析以及数据驱动决策等核心技术，以机器学习、神经网络和优化算法为理论基础，结合大数据处理、深度学习模型设计、强化学习、跨模态融合以及迁移学习等方法，致力于开发高效、精准的智能信息处理与分析系统，构建自适应的实时智能系统，其研究成果广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、智能控制等领域。

3.复杂系统控制与应用方向

本方向聚焦于数据驱动建模、多智能体协同控制、非线性系统鲁棒性和网络化系统演化等前沿问题，以现代控制理论、复杂网络理论和信息物理融合系统为理论基础，结合多尺度建模、深度强化学习和分布式优化等方法，致力于突破高维非线性系统的实时控制瓶颈，构建自组织、自愈能力的智能控制架构，其研究成果广泛应用于智能制造、智慧城市、无人集群和新能源电力网络等领域。