团队介绍：

李卫斌团队由李卫斌教授领衔，团队汇聚了人工智能方向的18名科研骨干，包括8名教授、6名副教授及57名硕士生，核心成员涵盖人工智能、计算机技术等多学科交叉背景。团队聚焦卫星遥感大模型、智能无人系统、时空智能方向开展遥感解译预训练大模型、专用大模型技术、表格识别大模型、视频行为分析与态势感知、北斗高精度定位及SLAM方向、时空数据挖掘领域，团队先后主持军队重大专项3项、国防预研重大课题、国家重点产业振兴计划课题、科技部中小企业创新基金项目等各类项目30余项，申报发明专利20余项，软件著作权30余项，获得国家级自然科学二等奖1项，省市级科学技术奖6项。

研究方向：

1、卫星遥感大模型

面向智慧城市、自然资源监测与应急管理等重大应用场景，挖掘遥感大数据与生成式人工智能等技术特点与优势，研究遥感影像的通用特征表示、多模态信息融合与下游任务智能解译等，突破从“数据驱动”到“模型驱动”的遥感智能解译新范式，赋能数字经济与社会治理的精细化、智能化升级。

2、智能无人系统

面向复杂对抗环境下的无人集群作战与协同作业，挖掘类脑智能、边缘计算与硬件加速等技术特点与优势，研究群体协同感知、自主决策与智能导航等，突破高能效、低成本的群体智能计算新范式，赋能国防安全与特种行业装备的跨越式发展。

3、时空智能

面向无人驾驶、工业机器人等智能体在全空间场景下的精准作业需求，挖掘北斗、5G、视觉感知与人工智能等技术特点与优势，研究多源信息的深度融合、室内外无缝定位与复杂环境下的自主导航等，突破泛在、协同、智能的时空信息服务新范式，赋能未来智慧交通与智能制造产业发展。

4、领域专用大模型

聚焦大语言模型在特定专业领域的深度应用，围绕领域知识注入、模型轻量化与多模态能力涌现等关键问题，研究专用数据集的自动化构建、模型结构的重塑优化及智能体（Agent）技术。致力于将大模型的强大能力扩展至文本、语音、图像等多模态分析，为特定行业打造精巧、高效、一体化的专用大模型解决方案。

5、表格识别大模型

聚焦复杂版式文档中的表格智能处理，围绕表格的精准识别、深度理解与多模态交互难题，研究表格结构识别、内容推理问答（TableVQA）以及基于多模态数据交互的表格生成技术。致力于打造通用的表格智能分析与处理大模型，实现以表格为核心的文档信息抽取、查询与生成能力，赋能办公自动化、财税报表分析、知识库构建等应用场景。

6、视频行为分析与态势感知

聚焦视频数据的深度理解与智能分析，围绕个体/群体行为的精准识别与未来态势的有效预测难题，研究跨视角目标跟踪、复杂行为模式识别与异常事件检测等关键技术。通过融合姿态估计与时空上下文信息，致力于构建智能化的态势感知与决策支持系统，为智慧安防、工业生产安全监控、智能交通管理等领域提供可靠的视频行为分析解决方案。

7、北斗高精度定位及SLAM

聚焦无人系统在复杂环境下的自主定位与导航，围绕北斗高精度定位与多源感知信息（如视觉SLAM）的深度融合难题，研究全场景、高可靠性的位姿估计、路径规划与智能决策技术。致力于突破室内外无缝切换、信号拒止等条件下的持续精准导航瓶颈，为自动驾驶汽车、物流无人机、巡检机器人等智能装备提供核心的自主定位导航能力。

8、时空数据挖掘

聚焦城市海量时空数据的深度挖掘与应用，围绕手机信令、车辆轨迹等数据中蕴含的群体移动规律与交通动态演化难题，研究城市功能区识别、交通流量预测与拥堵成因分析等关键算法。致力于将数据洞察转化为可行的决策支持方案，为智慧交通系统的流量预测与诱导、城市规划的科学布局、公共安全应急响应等领域提供数据驱动的解决方案。