为进一步优化学科布局，汇聚科研力量，计算机科学与工程学院组建了 5 支特色科研团队。各团队聚焦学科前沿与产业实际需求，坚持基础理论研究与技术应用创新并重，推进产学研深度融合，着力打造梯队完善、特色鲜明的科研创新平台，助力学院学科建设、人才培养与科技成果转化。
数智化安全与智慧应急创新团队 负责人：顾成杰（教授）
团队面向矿山、能源、化工等行业安全与应急管理的数智化转型需求，围绕矿山安全、新能源安全、工业互联网安全、应急决策四个应用场景开展研究，构建"感知—传输—分析—响应" 全栈数智化安全与智慧应急技术体系，具备 "前沿理论探索—关键技术研发—系统平台搭建—成果转化应用"全链条创新能力。重点研发多模态边缘 "感传智控" 融合终端、工业现场云边协同大模型智慧管理平台、安全应急智能体、应急监测预警视觉大模型、矿山灾害监测预警与应急辅助决策系统、感存算一体边缘设备等核心技术，将深度学习、多模态融合、大模型、智能体等人工智能技术深度融入行业感知、识别、预警与决策全流程，实现垂直行业现场多模态数据智能采集、安全传输、智慧分析与实时控制，为行业安全转型升级与高质量发展提供技术支撑。
数据安全与隐私保护团队 负责人：方贤进（教授）
团队聚焦网络与信息安全、人工智能安全、量子密码算法及量子计算四大研究领域，构建 “前沿理论探索—关键技术突破—系统平台搭建—产业生态培育” 创新链条。重点攻克密码安全、量子计算与经典密码融合等关键技术，围绕隐私计算、量子加密通信开展研究。团队搭建隐私计算平台、量子加密通信网络、AI 安全防御体系等示范工程；坚持引育并举，打造阶梯式人才队伍，依托学科竞赛以赛促研，力争实现高层次人才与高水平竞赛成果突破，致力于建成产学研深度融合的安全领域创新团队。
智能视觉处理与安全团队 负责人：葛斌（教授）
团队面向非受控环境下视觉智能系统核心需求，围绕场景感知、安全防护与算法优化三大领域，形成“基础研究-技术研发-场景应用-成果转化”的全链条创新能力。通过核心技术攻关，在学术成果、科研项目、技术转化及人才培养等维度协同发力，形成自主知识产权体系，解决工业检测、安防监控、多媒体内容安全等领域实际难题，推动视觉智能技术与行业场景深度融合，加速科研成果向现实生产力转化，最终建成产学研深度协同的创新团队。
智能信息处理团队 负责人：张顺香（教授）
团队聚焦原生多模态大模型、具身智能与多智能体系统等前沿方向，以数据智能驱动多模态情感分析为核心特色，面向网络舆情跟踪检测、多智能体协同、多模态感知的反无人机检测等开展技术攻关。重点攻克情感表征校准、多智能体协同感知与自主决策、空域多模态目标表征与融合识别、垂直大模型高质量数据标注体系构建等关键技术，优化跨模态数据关联融合算法，破解复杂网络与空基场景下样本分布不平衡难题。团队构建“学术带头人+ 青年骨干+ 研究生”三级人才梯队，联合省内外企业、高校搭建协同研究平台，推动成果应用于舆情监测、智能客服、低空目标感知研判等场景；持续推进专利布局授权与技术转让，打造“技术攻关‑人才培养‑成果转化”三位一体科研生态，致力建设国内知名智能信息处理研究团队。
模式认知与跨模态分析团队 负责人：苏树智（教授）
团队面向多模态数据融合处理前沿，突破传统单一模态分析局限，开展跨模态认知理论与算法研究。重点攻关多模态数据对齐、语义关联建模、动态模式演化、特征提取、跨模态推理等核心技术，研发高效可扩展的跨模态分析算法库。面向智能安防、医疗诊断、人机交互行业开展应用示范，输出可复制推广的解决方案。积极拓展国际科研合作，产出高水平学术成果，提升跨模态智能分析方向学术竞争力，形成自主知识产权的理论与技术体系。
