研究方向
1. 智能拆卸线系统优化
推动产品全生命周期管理，从源头提升工业废弃物资源化利用率，支持零废工厂建设：
直线/U型拆卸线：采用模块化工作站设计与动态节拍控制技术，实现家电、电子设备等标准化产品的快速拆解与分类回收。
并行/双边拆卸线：发多机械臂视觉定位系统，攻克汽车、机床等大型装备的多源异构部件协同分离技术瓶颈。
圆形拆卸线：创新开发循环导轨与智能分拣装置集成系统，建立电池、贵金属元件的无损回收闭环。
2. 分布式制造网络
帮助制造企业构建”集中管控+分布式执行”的新型生产网络，显著提升应对供应链中断的韧性：
基于数字孪生的多工厂协同平台：实现跨地域设备状态实时监控与工艺参数云端同步。
智能订单拆解引擎：通过深度学习预测区域产能负荷，自动生成最优分布式生产方案。
- 虚拟工厂组网技术：支持按需动态重构生产单元，实现设备资源”云端接入-智能匹配-弹性调用”。
3. 智慧物流配送系统
通过构建”空间立体化+服务精准化”的物流网络，为医疗应急、生鲜冷链等时效敏感领域提供可靠解决方案：
卡车+无人机立体组网：开发异构载具通信中继系统，建立地面干线运输与低空即时补给的协同机制。
智能装载优化算法：根据货物属性自动规划车载固定舱与无人机弹舱的装载方案，提升单次配送品类兼容性。
- 环境自适应系统：集成气象感知、动态避障与续航自检功能，确保山区、城市密集区等复杂场景配送稳定性。
4. 量子智能计算
为亿级变量规模的工业优化问题提供指数级加速可能：
量子退火算法：研发车间调度、物流路径等组合优化问题的量子加速求解器。
量子机器学习框架：开发基于量子神经网络的设备故障预测模型。
- 量子-经典混合架构：构建支持分布式制造的量子加密通信系统。
5. 工业大语言模型
推动制造业从”经验驱动”向”知识驱动”转型：
多模态工业知识库：融合设备手册、工艺图纸、维修记录等非结构化数据。
领域自适应训练框架：开发制造术语增强与物理规律约束的微调技术。
- 智能决策支持系统：实现生产异常诊断、工艺参数推荐等场景的语义级推理。
6. 在线实时调度系统
结合滚动时域算法实时优化调度策略，实现高效、智能、抗风险的实时决策与动态调整：
流式数据处理引擎：实现订单波动、设备异常等突发事件的秒级感知。
滚动时域优化算法：构建自适应的调度策略动态修正机制。
- 数字孪生仿真沙盒：支持调度方案的多维度预演与风险评估。
7. 大数据分析
打通”数据-信息-决策”转化链条，提升制造系统数据驱动决策占比：
多源异构数据治理：开发工业数据湖架构，实现设备传感器、生产日志、供应链数据的标准化清洗与融合。
实时流式分析引擎：研制边缘计算节点与云端算力协同的时序数据分析框架，支持毫秒级工况异常检测。
- 预测性建模技术：融合物理机理与统计学习，建立设备剩余寿命预测、质量缺陷溯源等工业知识图谱。
8. 人工智能
攻克工业场景中算法泛化性、可解释性、实时性三重技术瓶颈：
小样本机器学习：开发基于迁移学习与合成数据增强的算法框架，解决工业场景标注数据稀缺难题。
多智能体协同决策：构建设备-产线-工厂三级自主优化系统，实现动态环境下的分布式智能控制。
- 人机混合增强智能：研制AR辅助决策界面与自然语言交互系统，增强复杂工况下的人机协作效率。
