基础公共平台建设中心研发方向
① 基础理论研究：聚焦机器视觉、大语言模型、多模态大模型、具身智能、机器人学习等前沿领域的基础理论研究。深入剖析机器视觉中目标识别与场景理解的底层原理，探索更高效的算法架构，以提升视觉系统的精准度和实时性。针对大语言模型，不断优化模型的训练策略和架构设计，提高语言理解和生成的质量，实现更加自然流畅的人机交互。对于多模态大模型，融合多种感知模态的信息，挖掘模态间的深层关联，拓展模型的应用场景和能力边界。在具身智能方面，结合机器人的物理实体，研究如何让智能体在复杂环境中实现更智能的决策和行动。通过对机器人学习的研究，使机器人能够自主学习新的技能和任务，适应不同的工作环境和需求。通过这些基础理论研究，为相关领域的技术创新和应用发展奠定坚实的理论基础，推动人工智能技术的整体进步。
② 无人系统研发：聚焦视频图像相关的机器人应用技术研究，积极开展机械臂、智能机器人、无人机的协同作业研发工作。深入研究视频图像在机器人环境感知和任务执行中的关键作用，开发先进的图像识别和处理算法，提高机器人对复杂场景的理解和适应能力。在机械臂的研发中，注重其灵活性和精准度的提升，使其能够完成各种精细操作。对于智能机器人，强化其自主决策和学习能力，使其能够在不同任务中灵活应变。在无人机的研发上，提升其飞行性能和续航能力，拓展其在不同环境下的应用范围。通过开展机械臂、智能机器人、无人机的协同作业研发，实现它们之间的高效通信和协作，共同完成复杂的任务，如灾害救援、工业巡检等，提高工作效率和安全性。
③ 水下多智能体及水下机器人研发:致力于攻克水下多智能体协同与水下机器人方向的的关键技术难题。深入研究水下多智能体之间的通信、协作和控制机制，开发高效的协同算法，实现多智能体在复杂水下环境中的自主协同作业。对于水下机器人，着重解决其在水下的动力推进、导航定位、环境感知等关键技术问题，提高其在水下的作业能力和适应性。研发新型的水下传感器和执行器，提升水下机器人的感知和操作能力。通过攻克这些关键技术难题，推动水下多智能体和水下机器人的技术进步，为海洋资源开发、海洋科学研究、水下环境监测等领域提供强有力的技术支持。
④ 多模态海防观测技术研究：聚焦海上安全防控的复杂难题，深入研究多模态的空天地海一体化海防观测技术。设有功能强大的多源传感器数据融合设备，集成了视频监控、声呐、GIS、无人机、AIS 船舶、雷达等多种传感器，能够高效处理不同格式和类型的监测数据，实现对海上目标的全方位、实时监测。配备先进的夜视成像测试设备，针对夜间远距离高精度成像的技术难题，通过不断优化算法和硬件配置，提高夜间观测的清晰度和准确性。引入智能学习与进化系统，赋予系统在复杂多变的海洋环境中自主学习、优化和决策的能力，能够及时发现潜在的安全威胁并做出快速响应。
⑤ 成果转化对接：聚焦海上安全防控的复杂难题，深入研究多模态的空天地海一体化海防观测技术。综合利用卫星遥感、无人机、舰艇、岸基监测等多种观测手段，构建全方位、多层次的海防观测体系。研究不同模态观测数据的融合处理技术，提高对海上目标的检测、识别和跟踪能力。针对海上复杂环境和多样化的威胁，开发智能分析算法，实现对海上安全态势的实时监测和预警。通过多模态海防观测技术的研究和应用，提升我国海防的智能化水平和综合防控能力，有效维护国家海洋权益和海上安全。