方向一：多模态感知与数据融合

本方向紧扣国家优先发展的“复杂非结构化环境智能感知”、“极端工况下重大工程与装备安全”及“脑认知与脑机交互”等核心领域，研究多模态信号（声、光、电等）耦合与演化机理，突破跨尺度、高分辨率的数据获取与异构特征融合瓶颈，解决复杂人体体征和重大装备中面临的“看不清、测不准、融不深”等技术难题，实现从“状态监测”向“物理机制关联”的跨越，为方向二、三构筑可靠的全息数据底座，提供“五自”（自感知、自决策、自学习、自适应、自执行）底层支撑。

方向二：智能分析与优化决策

本方向围绕智能制造过程中跨域数据高维耦合、功能结构映射难辨、生产需求复杂多变等核心挑战，基于多模态感知数据，开展了关联耦合约束下关键设计/控制变量智能分析与识别、功能-结构映射关系精准建模、复杂制造过程动态优化与决策等研究，构建了面向多场景、变批量、柔性化生产的智能分析与优化决策体系，实现从“经验决策”向“数据驱动智能决策”的跨越，为方向三高端装备与系统集成提供高效决策引擎，支撑快速响应多样化、个性化高端制造的需求。

方向三：高端装备与系统集成

本方向面向国家关键基础部件与高端装备自主可控的重大需求，深度融合方向一多模态感知技术、方向二数据驱动智能优化与决策理论，构建关键部件与高端装备“设计仿真—工艺优化—精密制造—系统集成—智能运维”闭环智能制造理论与技术体系，突破制造工艺自适应优化与功能部件精密制造、高端装备多系统协同集成、装备全生命周期智能运维核心技术瓶颈，形成适配海上风电、轻工玩具等广东支柱产业的智能制造技术供给能力，助力广东省“制造业当家”战略落地。