研究所致力于智能软件与智能系统的内涵式发展，目前研究所开展的研究方向具体包括，1)面向动态复杂环境智能软件开发方法与运维技术；2)知识驱动的认知计算理论与智能交互技术；3)复杂自然场景下智能感知理论与技术；4)基于无源感知的智能系统关键技术及应用；5)面向高动态战场特性的智能软件系统关键技术；6)“智能软件+X”前沿交叉关键技术与典型应用。

1.面向动态复杂环境智能软件开发方法与运维技术

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。累计承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、国防预研、国家863重大项目课题、国防973重点项目课题等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于国防军工、航空航天、金融等多个领域。

2.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。

3.复杂自然场景下智能感知理论与技术

智能感知指系统自动获取、处理和理解环境特征，建立上下文环境模型，并实现系统对环境综合理解的过程，是提升系统对环境适应能力的重要基础。实现智能体及智能系统对自然场景的感知、分析、理解、推理是支撑该感知过程智能化的重要途径。本方向以建立智能体及智能系统对自然环境的感知理论与技术为目标，针对服务机器人、工业机器人、军用机器人等应用领域，研究传感器信息的快速感知、精准分析、语义理解、知识推理及环境预测等内容，构建开放环境下具备主动感知、动态适应能力的智能系统，以提升工业领域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。

4.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。

5.面向高动态战场特性的智能软件系统关键技术

现代战争中使用的软件系统受到环境高动态变化、极短响应时间和受限的资源条件制约，建设其智能化和动态自适应能力存在重大研究挑战和重要应用价值。本方向以高动态战场特性为应用场景，研究人机深度融合、态势感知预测、联控决策支持、智能装备健康监测、跨域智能协同、嵌入式云系统、韧性系统构造等内容，突破战场环境智能软件系统关键技术和应用模式，支撑特定领域的智能化软件系统建设。累计承担国防973、重点武器研发、军内科研等10多项国防课题。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。相关研究成果应用于国防建设、指挥控制和航空航天等领域。

6.“智能软件+X”前沿交叉关键技术与典型应用

软件是制造强国和网络强国建设的关键支撑，智能软件与多学科领域交叉应用研究是科技创新发展的核心内容。本方向将计算智能、数据科学、机器学习等智能化应用领域发展前沿与软件技术结合，研究智能软件系统与不同应用领域交叉融合中的应用模式、应用场景和系统集成攻关技术，加强“从0到1”基础研究，推动前沿技术创新，引领交叉学科发展，为响应国家需求、促进行业发展和区域经济建设作出独特的、引领性的贡献和服务。