EN 本方向致力于人工智能技术在空天装备健康管理（PHM）、智能感知的应用研究，研究方向包括：机器学习（自监督学习、图表示学习、数据知识融合、时序信号大模型）、图像识别（图像复原/融合、目标识别、图像理解、3D重建）、故障诊断与预测（知识图谱、故障诊断、寿命预测、健康评估、维修决策）、航空气象（台风监测、雾霾/冰雪检测、试飞气象保障）。先后承担国家自然科学基金（重点、面上）、国家 863、工信部民机专项、高分重大专项、创新工程、总装预研、上海市军民融合专项等 50 多个项目，得到中国商飞、航天八院、东方航空公司、上海强松的支持。
重要成果包括面向民机故障诊断与预测的自监督表示学习方法、面向民机故障诊断与预测的图表示学习方法、多源遥感影像目标识别与高精度定位等，获得教育部技术发明二等奖、中国人工智能学会主办的广州琶洲算法大赛动力电池健康度预估赛题冠军、第一/二届 “天智杯”AI挑战赛测绘地理与气象水文数据智能化处理应用领域优胜奖。
