南航科学人工智能团队长期致力于前沿人工智能算法及其在复杂系统中的应用研究，形成了以人工智能算法为核心、融合基础科学研究、国防与航天需求的独特研究范式。在科学人工智能（AI for Science）、复杂物理系统智能调控、多模态大模型、多智能体强化学习等领域取得成果，建立了AI与领域知识深度融合的系统性方法论。在人工智能顶级会议ACL2024、物理学顶级期刊Phys. Rev. Lett.等发表高水平研究论文，多次受邀在国际学术会议做邀请报告。团队现有博导一人、硕导一人。团队负责人及团队成员承担国家自然科学基金、省部级基金、国防领域横向项目、宇航空间机构全国重点实验室开放课题等项目，作为核心骨干参与科技部国家重点研发计划项目。
研究人工智能驱动的物理科学研究，包括原子核、光学等物理系统的数字孪生技术、物理模型的神经网络表示、基于深度强化学习的物理系统智能优化与求解技术。
研究多模态大语言模型、计算视觉等通用人工智能，包括大模型模态对齐技术、模块冻结技术、跨模态和跨语言领域迁移技术等。
研究国防领域人工智能技术，包括基于多智能体强化学习的作战决策和分配模型、基于时序分类的目标识别模型等。
研究航天领域人工智能技术，包括基于多智能体强化学习的航天器自适应主动抑振技术、基于端到端深度学习的航天器安全性能评估技术等。
负责人：吕梦蛟
邮箱：mengjiao.lyu@nuaa.edu.cn
团队成员：吕梦蛟副研究员、张影高级实验师
1）国家重点研发计划(2023YFA1606503)，90万元，2023.12-2028.12，参与。
2）国家自然科学基金青年项目(12105141)，30万元，2022.01-2024.12，主持。
3）国家自然科学基金青年项目(11804158) ，28万元，2019.01-2021.12，主持。
4）江苏省自然科学基金青年项目(BK20210277)，20万元，2021.07-2024.06，主持。
5）多层级多智能体WQFP算法研究，航天科工集团第xx研究院横向项目，10万元，2025.05-2026.04，主持。
6）多智能体协同分布式自适应抑振研究，宇航空间机构全国重点实验室开放基金，15万元，2025.07-2027.06，主持。
7）物理学中的人工智能，人工智能交叉课程项目，3万元，2025.05-2026.05，主持。
8）AI 在物理实验中的应用，人工智能通识选修课程项目，3万元，2025.05-2026.05，主持。
9）物理学中的人工智能，项目式课程建设项目，5万元，2023.07-2025.06，主持。
团队与华为云、浙江大学等单位合作，开展基于大语言模型的跨模态唇语识别研究，通过预训练阶段的模态对齐和特定模块冻结技术，实现了有效的跨模态和跨语言迁移（图1）。相关论文在人工智能顶级会议《The 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2024)》发表。
图1、跨模态对齐唇语识别大模型（Uni-Dubbing）。
团队围绕原子核多体系统的微观计算难题，创新性地将深度强化学习方法与核物理理论相结合，将物理规律嵌入神经网络，提取高维量子态特征并预测其演化路径，成功实现了对原子核系统演化的高效预测与优化，为复杂物理系统的第一性原理模拟提供了新的智能范式（图2）。研究成果发表于《Phys. Lett. B》等物理学高水平期刊。
图2、基于深度强化学习的原子核系统智能演化模型（Ctrl.NN）。
团队与国防科研单位合作，开展基于多智能体强化学习的国防领域AI决策模型研究。面向FW场景，针对作战中的分配难题，基于多智能体强化学习技术实现智能决策（图3）。主持相关国防横向项目一项。
图3、智能决策模型示意图（素材来源于网络）。
图4、科学人工智能团队未来科研规划
面向科技前沿发展方向和国家重大战略需求，南航科学人工智能团队将以“人工智能赋能基础科学研究、服务航空航天与国防特色工程应用”为目标，持续深化人工智能算法与物理系统建模的深度融合，构建具有自主创新能力的“AI for Science + AI for Engineering”双轮驱动科研体系（图4）。
继续深耕原子核多体系统、光学系统等复杂物理问题的智能求解方法，推动基于深度强化学习与神经网络表示的“物理引导型”AI模型发展。重点突破波函数演化预测、高维物理空间采样、物理约束嵌入机制等关键技术，探索更多前沿物理研究的智能范式。
聚焦大语言模型与多模态感知系统的协同演进，探索具身认知与跨模态迁移的学习机制。重点攻关模态对齐、知识蒸馏等核心技术，开发适用于低资源场景下的智能理解与生成系统。并推动相关技术在国防、航天等领域的落地应用。
依托与国防单位的合作基础，在“国防智能化”领域进一步深入研究，积极推动多智能体强化学习、时序分类识别等智能化技术的实际装备应用。重点开展作战决策支持、任务分配优化、目标识别跟踪等关键技术研发，打造具备快速响应能力和强鲁棒性的智能指挥控制系统。
面向新一代航天器智能化发展趋势，围绕“航天智能化”方向，重点开展多智能体协同控制、自适应主动抑振、端到端性能评估等关键技术攻关。推动研究成果在微重力环境装配、结构健康监测、动作规划与资源分配等方面的智能化工程应用，为我国航天器构建“感知—决策—评估”一体化智能系统提供关键技术支撑。
