人工智能领域的研究项目在合肥工业大学有何特色

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合肥工业大学作为国家“双一流”建设高校，始终将人工智能视为推动科技革命与产业变革的核心驱动力。依托深厚的工科底蕴和前瞻性战略布局，该校计算机与信息学院（人工智能学院）构建了覆盖基础研究、技术开发与产业应用的立体化科研体系。近年来，学院在情感计算、智能感知、数据挖掘等方向取得突破性进展，年均科研经费突破6000万元，多项成果获国家自然科学奖、安徽省科技进步一等奖等荣誉，形成了“以产促研、以研哺教”的良性生态。

学科交叉融合的科研布局

合肥工业大学人工智能研究的核心特色在于打破学科壁垒，推动计算机科学与机械工程、电子信息、生物医学等领域的深度交叉。智能科学与技术系依托多媒体计算、情感计算、计算机软件与理论等七个研究所重构而成，其研究方向涵盖自然语言处理、机器视觉、智能机器人系统等前沿领域。例如，情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室开发的智能养老系统，整合了生理信号识别与环境感知技术，已在智慧养老领域落地应用。

这种跨学科特性也体现在课程体系中。学院开设的《智能机器人系统》《人工智能》等课程，不仅融入机械设计、嵌入式系统等工科知识，还引入认知心理学、社会学等人文视角。2025年推出的“1+N”模式通识课《人工智能基础》更是为土木工程、生物医学等非计算机专业定制AI技术应用模块，例如在土木工程模块中讲解BIM建模与智能监测系统的协同设计。

产学研协同的创新生态

学院深度践行“工业报国”理念，构建起“高校-企业-”三位一体的协同创新网络。2025年2月，副院长吴共庆教授带队访问安徽鼎校教育科技公司，推动校企共建实践教学平台。这种合作模式催生了老人福祉信息科技创新引智基地、工业安全信息技术研究院等十余个产学研平台，其中汽车电子国家地方联合工程研究中心开发的智能驾驶算法，已应用于江淮汽车等企业的量产车型。

在科研项目组织上，学院采用“揭榜挂帅”机制对接产业需求。近三年牵头国家重点研发计划、科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目等国家级课题二十余项，2024年获批的“计算机科学与技术”一流学科培育计划，重点攻关分布式实时系统、智能信息处理等产业关键技术。这种需求导向的研发模式，使学院技术成果转化率连续五年超过40%。

前沿导向的课程体系

为应对人工智能技术的快速迭代，学院构建了动态调整的课程矩阵。2025年初发布的《AI+通信工程》《AI+电子工程》等新生研讨课，采用项目制教学模式，学生在第一学期即参与5G智能基站优化、嵌入式AI芯片设计等实际课题。课程全面引入AI助教、知识图谱等技术，通过机器学习算法分析学生作业数据，动态生成个性化学习路径。

实践教学环节突出“做中学”理念。智能科学与技术专业设置“科研早鸟计划”，60%以上本科生进入实验室参与国家级项目。2024年信息安全专业邀请安徽省信息安全测评中心专家联合授课，通过模拟网络攻防演练，使学生掌握人工智能在威胁检测中的应用。这种培养模式成效显著，学生团队近三年获省级以上科技竞赛奖项年均超130项。

顶尖科研平台支撑

学院拥有大数据知识工程教育部重点实验室、安全关键工业测控技术教育部工程研究中心等国家级科研平台。其中“多源海量动态信息处理”教育部创新团队在跨模态数据分析领域处于国际领先地位，其研发的分布式异构数据融合算法，成功应用于嫦娥五号探测器地月通信系统。2024年新建的智能感知联合实验室，配备每秒百亿次计算能力的GPU集群，支撑着机器视觉、智能传感等方向的十五个在研项目。

平台建设注重国际合作维度。情感计算研究所与芬兰高校合作开发的Evondos自动化药物分发系统，整合了语音交互与药品识别技术，入选科技部“智慧养老国际科技合作基地”示范项目。这种全球化视野使学院近五年发表SCI一区论文数量年均增长25%。

人才引育与团队建设

学院实施“双轮驱动”人才战略，既引进IEEE Fellow、国家杰青等领军学者，又培育本土青年才俊。智能科学与技术系33人师资团队中，15人具有国家级人才称号，包括全球前2%顶尖科学家4人。2024年新增两位国家级青年人才，其研究方向聚焦大模型压缩、量子机器学习等前沿领域。

创新团队建设采用“大师+梯队”模式。由长江学者汪萌教授领衔的智能媒体计算团队，形成教授-副教授-博士生的三级研发梯队，近三年在CVPR、AAAI等顶会发表论文48篇。这种传承机制使学院在2023软科中国大学专业排名中，智能科学与技术专业跃居全国第17位，毕业生进入华为、科大讯飞等企业的比例超过35%。

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