人工智能

一、战略定位

人工智能是数据科学与创新研究院（Data Science and Innovation Institute, 简称DSII）重点布局的战略性前沿技术领域，承载着推动智能社会构建与国家关键技术自主创新的双重使命。DSII将AI视为“从数据到智能”的关键路径，致力于打造基础理论突破、算法系统创新与场景落地应用协同并进的研究生态。

面向AI的快速演进与深度赋能趋势，研究院聚焦通用人工智能、智能推理、深度学习等核心技术方向，同时积极拓展在医疗、教育、制造、城市治理等领域的智能化系统部署，形成从算法源头到产业终端的技术链条。

二、研究重点方向

DSII在人工智能方向重点开展以下研究工作：

1. 机器学习与深度学习理论

研究可泛化、可解释的学习算法，包括图神经网络、自监督学习、强化学习、元学习等，构建高效、稳定、可迁移的学习模型。

2. 多模态智能与人机交互

推动语言、图像、语音、动作等多模态信息融合处理，研发具备感知、理解与协作能力的AI系统，提升人机交互智能水平。

3. 自然语言处理与知识建构

发展面向中文与多语种语境的大模型语言理解技术，构建大规模知识图谱与语义推理系统，支撑智能问答、对话系统与知识生成。

4. 智能决策与自主系统

开展不确定环境下的智能规划、博弈推理、策略学习等研究，构建具备自主感知与实时决策能力的AI体，服务智能制造、自动驾驶等复杂控制任务。

5. 可解释AI与可信AI

研究模型行为可解释性、因果性建模、安全鲁棒性、偏差纠正等关键问题，推动AI系统在敏感领域的可信部署与风险控制。

6. 绿色AI与能效优化

研发轻量化模型压缩、能效感知训练与分布式智能协同等绿色AI方法，降低大规模AI系统的能源与算力成本，实现可持续发展。

三、交叉集成与系统应用

人工智能作为“智能能力生成引擎”，与研究院多个方向紧密协同，构建“AI+X”的多维融合模式：

AI + 智能制造：实现预测性维护、柔性调度、质量检测与工艺优化；

AI + 医疗健康：用于影像识别、疾病预测、药物筛选与个性化诊疗；

AI + 城市治理：支撑智慧交通、风险监测、能耗管理等城市智能系统；

AI + 科研工具链：赋能科研数据处理、知识挖掘与自动文献分析。

DSII推动“算法即基础设施”，将AI核心能力嵌入跨学科研究、产业生态与决策系统之中，打造高度智能化的技术应用体系。

四、国际合作与生态共建

在人工智能领域，DSII构建了覆盖多国多机构的合作网络，参与全球大模型开源协作、标准建设与前沿问题研究。通过设立联合实验室、国际博士联合培养机制与开源平台参与机制，研究院不断拓展国际影响力与学术交汇点。

同时，DSII高度重视AI伦理规范建设，与数据伦理委员会协同开展“负责任AI”研究，参与制定AI公平性评估、可解释性报告与社会影响审查机制，为全球AI治理贡献研究与实践基础。

五、未来展望

未来，DSII将持续推进人工智能方向在以下关键目标上的深化突破：

建立自主可控、具备推理能力的下一代基础模型体系；

构建以“因果推理+多模态理解”为核心的强人工智能研究框架；

推动AI系统向低能耗、强鲁棒、自学习、自进化方向演化；

拓展AI在社会治理、生态保护、人文关怀等复杂议题中的多维应用路径。

DSII坚信，人工智能的未来不只是“更强大”，更应“更可控、更有益”。研究院将持续推进技术进步与伦理共建，塑造面向社会福祉的智能新时代。