人工智能与决策控制团队致力于将光学智能感知、新一代无线网络传输、大模型与智能数据分析计算以及Al辅助下的机器人与数字孪生等应用融合与创新。通过跨学科整合，推动科技革新与发展，实现高精确数据采集、高速网络传输、深度数据分析与智能应用的有机结合团队由袁建涛副教授领衔，同时还有若干青年教师、博士后和博士、硕士研究生组成。承担省部级及以上项目15项，其中国家级项目4项，在智能感知、数据融合、AI大模型及机器人智能控制决策等领域开展深入研究。获得浙江省科学技术进步二等奖1项、三等奖1项，发表SCI期刊论文200多篇，授权发明专利50多项。

探索光学成像与光电子器件领域科技前沿，实现基于光学信息的高精度目标物体探测，为多元应用复杂环境场景提供实时、精准的感知数据支撑。 ◆高光谱成像技术 采用人工智能计算成像技术，同时兼顾高空间和高光谱分辨率，采集传统彩色相机或人眼无法识别的光谱特征。 ◆彩色超高速三维激光扫描技术 多传感多源多平台三维点云融合和3DGS的高精度模型生成技术实现快速三维重建，赋能数字世界。 ◆自动导航和避障技术 提升多模态传感器融合精度、优化基于深度学习的感知算法、发展强化学习策略以增强决策自主性，实现实时高精度的SLAM技术，以推动智能系统在复杂和动态环境中的自主性与安全性。

研究量子通信与超高可靠低时延通信技术，结合太赫兹通信与智能反射面技术创新，构筑未来高速网络基础设施，满足智慧城市与元宇宙等高 强大数据驱动支持带宽需求。 针对能源、电力等工业场景设计大带宽、低时延、高可靠的无线传输设备，网络拓扑结构简单、配置灵活、安全性高，适用于无线局域网覆盖。智能网关配备多种通信接口，包括以太网、WiFi、RS485、4G/5G传输等，适用于电力行业电表、开关等数据汇聚与控制。 ◆5G+TSN低时延以太网 国际一流的半导体芯片开发和整合能力强大的模拟、数字、复杂算法和超低功耗SOC设计能力。业界领先的算法：A/D采样、通讯、安全、终端。整体方案高性能，低成本，低能耗，小体积，解决行业刚需和痛点。

专注高效数据分析处理框架与先进机器学习模型、大模型构建与海量数据优化处理，为深度学习与智能决策提供强大数据驱动支持。 ◆智能服装设计技术 基于条件生成、局部编辑、特征融合等技术，采用ControlNet中的局部重绘功能，对生成的图像进行精细局部修改，具有良好的可控性和创造性。为生成指定风格或者图案的服装，使用LoRA低秩自适应微调技术，实现智能服装设计。 ◆智能服装制版技术 基于形体保持的分片识别网络和基于弱监督的SAM自监督训练架构进行衣物分片的精准识别。 ◆时尚元素趋势预测技术 基于GRU模型的多层关注机制捕获输入序列的关键信息，挖掘需求数据中隐含因素，提高模型准确性。

利用人工智能技术融合创新，推动智能机器人与数字孪生等技术发展，开辟新业务模式与应用场景，通过系统模拟与优化，实现智能制造与运维革新。 【人工智能+】 ◆设备故障诊断 分析设备运行数据和模式，实现潜在故障实时预测和精确诊断，提高维护效率。 ◆健康管理 持续监控和智能分析设备状态，实现故障预测、性能优化和维护决策，提高设备可靠性，延长设备生命周期。 ◆文物修复 通过高精度图像分析和深度学习算法，精确识别损伤并模拟古代工艺，实现文物精准修复。 ◆智慧运维系统 实时分析数据和学习用户行为，优化电力消费、提升能效，实现按需响应和负荷管理。 【数字李生+】 ◆浙大长三角绿洲未来食品研究院柔性食品加工产线。 ◆宋代杭城数字化复现(数字人展示)。 【大模型+】 ◆人工智能服装设计系统 软件系统具有独立知识产权，自主可控，可实现文生图、线稿生成和矢量化、图层修改、图生图、虚拟试穿等一系列智能服装设计功能，解决局部重绘、可控条件生图和提升图片质量等技术难题。能够将图片转化为形状的智能制版系统，实现智能制版流程全面贯通。 ◆农法大模型(农业农村部) 基于“Retriever-Reader”框架提出一种弱监督自训练的领域大模型问答技术。