1. 软件智能化运维

运行在动态复杂环境中的智能软件具有高度分布、去中心化的部署模式，并需实时管控海量异构资源、在线适应环境变化，亟需适用于该类软件特征的开发方法与运维技术。本方向以多智能体和群体智能技术为基础，研究基于群体智慧的智能软件系统开发方法与关键技术。基于智能体自治性、主动性、动态性等智能特性，围绕面向多智能体软件工程（AOSE）方法学，开展动态软件体系结构、软件在线演化、软件自适应和自优化、软件智能运维以及智能决策支持方法等研究工作。累计承担国家863重大项目课题、973重点项目课题、国家自然科学基金、国家预研等30余项国家研究课题，并与国内知名企业与研究机构开展合作，产出众多高水平科研成果，相关研究成果已应用航空航天、智慧金融等多个领域。

2. 基于无源感知的智能系统关键技术及应用

智能系统作为针对特定应用场景的智能元素集合，实现对场景干扰的分析处理与智能元素的协同感知是其关键性的基础能力之一。本方向以复杂环境中智能系统关键技术及应用为目标，通过研究环境中已高密度部署的Wi-Fi、基站、射频标签、声学等相干信源，构建具备高带宽、环境穿透能力以及分辨率可线性提升的被动式无源感知环境智能化系统，为自主可控的多维协同感知及智能化系统提供技术支撑。累计承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等20余项课题，在国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇，相关成果已经应用于工业互联网、国防等领域。

3. 知识驱动的认知计算理论与智能交互技术

认知计算是以自然语言处理、机器学习和人机交互技术为基础，研究如何模拟人类思维过程以提升针对大规模数据的知识发现、理解、决策和洞察能力。本方向以语义计算和自然语言处理技术为基础，通过研究大规模异构多源数据的知识抽取、知识融合、知识理解和智能对话等关键技术，构建以知识图谱和认知图谱为核心的认知计算理论框架，为基于知识的智能交互软件系统和自主决策服务提供支撑。累计承担了省部级科技重大专项、国家自然科学基金、装备型号研制、国防预研及与知名企业和研究机构合作研发项目共计30余项，相关研究成果已应用于国家安全、医疗健康和客户服务等领域。

4. 面向智能体软件工程

智能体是指以云为基础，以AI为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统，对环境具有较强的适应性、自主性，而且具有逻辑推理能力，可以在不受外界干扰的条件下，独立自主的完成设定任务。本方向以构建面向智能体软件工程为目标，针对大规模复杂智能软件构建问题，建立基于多智能体的软件架构模型，设计领域驱动定制化智能技术体系，构建开放环境下具备主动感知、动态适应能力的智能系统，以提升系统在自适应资源协调、自优化任务分配、自动化动态控制方面的能力。累计承担了国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金等30余项课题，在国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇，相关成果已经应用在智能制造、无人仓储等多个领域。

5. 代码分析与治理

代码分析与治理主要包含逆向工程分析理解技术、软件代码分析挖掘技术、软件缺陷定位修复技术等基础方法。本方向利用NLP挖掘代码语义构建AST抽取程序结构，并以此为基础，基于定点代码植入分析对程序模块依赖体系进行重构，基于RNN定位软件缺陷对集成学习实现智能修复。通过以上理论创新，构建了服务于服务指控软件逆向分析的指控软件代码分析平台、服务于航空电子信息化的机载综合化航电系统，以及国产自主开源操作系统。实现了体系结构抽象恢复与实现可信开源保障，并且攻关了分布式协作的难题。本方向获中国科学院战略先导科技专项等多项重大项目支持，与中航工业、中电集团等重要单位合作开展20余项科研项目。在ICSE、ASE等软件工程领域顶级会议与《中国科学》等权威期刊发表高水平学术论文14篇，授权国家发明专利5项。

6. 智能推荐与决策

智能推荐和决策是指针对特定业务场景问题，通过对海量数据推理分析，实现知识挖掘、计算和持续迭代更新，生成方案并持续优化方案，实现适应性、动态性和演化性的智能体理性决策。本方向以研究大规模异构多源数据为基础，探索数据特征工程，利用数据挖掘技术对大量用户行为数据进行分析，从用户信息和情景信息维度出发抽取用户特征，构建以知识图谱和认知图谱为核心的认知计算理论框架，为基于知识的智能推荐系统和自主决策服务提供支撑。累计承担国家863计划重大项目、国家自然科学基金、工信部5G+医疗健康应用试点等项目，授权国家发明专利以及软件著作权十余项，相关研究成果已应用于国家安全、医疗健康和客户服务等领域。