一、团队研究方向
新型智能算法创新团队是宁波市新型智能算法重点实验室（https://nia.nbt.edu.cn/）的核心团队，现有教师10人，其中正高级3人、副高级2人，青年教师7人；团队成员包括浙江省高层次引才计划入选者2人、浙江省高层次人才特殊支持计划入选者1人。
团队面向国家新一代人工智能发展战略和数字经济重大需求，聚焦基础理论创新与跨领域应用，紧密围绕宁波市产业特点，形成了覆盖三大方向的全链条研究体系：
高性能智能计算与模型优化：研究面向大规模数据与复杂计算场景的高效、可扩展算法架构，包括制造全流程建模与优化、工业大数据智算平台、专用领域基础算法设计等。
多模态感知与空间智能理解：攻关视觉语义理解、跨模态特征融合、情境感知自然语言处理等关键技术，提升AI在复杂环境下的自主感知与智能交互能力。
行业应用与智能决策优化：面向智能制造、智慧城市、智慧港口、能源电力、文化数字化等领域，构建数据驱动的智能决策与优化模型，实现生产调度优化、故障预测预警、资源智能分配与知识服务。
图1 本团队研究成果在制造业中的应用
二、团队主要成效
团队先后承担国家、省部级和市级科研项目20余项，累计科研经费超2000万元，其中包括国家自然科学基金3项、浙江省自然科学基金6项（重点1项）、宁波市自然科学基金6项、重点研发计划项目8项、国家重点实验室开放基金1项、企事业单位委托项目8项。
近五年，团队在IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics、IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、ACM Transactions on Graphics、ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications等国际计算机领域顶级学术期刊发表高水平论文50余篇；授权国家发明专利12项、软件著作权7项。以第一完成人获浙江省自然科学奖、宁波市自然科学优秀论文奖等。
团队取得的科研成果已在智能制造、智慧城市、智慧港口、能源电力、文化数字化等领域落地应用，产生了显著的经济与社会效益。
1、 基础研究成果：
（1）三维模型结构智能语义分析与理解
团队在三维模型结构智能语义分析和理解领域开展了系统研究，在国际学术界提出多种创新算法，包括弱监督涂鸦式分割方法、半监督自迭代优化分割方法、注意力非均匀采样分割方法、基于Laplacian的三维模型语义理解框架、基于Restricted Power Diagram的特征保持三维网格修补算法等。这些方法减少了对全标注数据的依赖，能够兼顾细节捕捉与全局解析，并在多个国际公开数据集上取得了比传统方法更好的性能，广泛适用于智能制造、数字孪生、虚拟现实等应用场景。
图2 三维模型结构智能语义分析与理解
（2）三维模型兴趣点检测与提取
针对复杂三维模型的兴趣点检测与提取问题，团队在国际学术界提出了一系列新方法，包括基于多模态注意力的检测方法、基于上下文感知和空间注意力的检测方法、基于投影神经网络的检测方法等，在SHREC、KeyPointNet等国际学术界公开评测取得了优异表现。
图3 三维模型兴趣点检测与提取
图4 三维点云保结构修复与补全
（3）三维内容编辑与语义描述
在三维内容编辑方面，团队在国际学术界提出基于扩散模型的三维内容语义描述生成方法Diff-3DCap，实现了针对任意三维内容的自然语言描述高效自动生成；提出GaussEdit方法，利用文本与图像提示对任意三维场景进行高效编辑，具有细节可控和高保真呈现等优点，为AIGC在三维交互和创作领域提供了新思路。
图5 三维内容语义描述自动生成
2、应用研究成果：
（1）研发面向智能制造产业的工业软件和大数据平台，打造数字可视化无人工厂，已在多家头部玻璃深加工企业落地应用。
图6 面向玻璃深加工行业的智能生产制造系统
（2）研发基于人工智能技术的道路病害巡检系统，构建道路病害判识及风险监控预警平台，实现宁波市2800公里市政道路全覆盖实时巡检。
图7 基于人工智能技术的常见道路病害实时精准识别
（3）打造四明山红色文化元宇宙智能交互平台，结合数字人与人工智能大模型技术，提供沉浸式文化交互体验；建设基于数字孪生的未来社区，服务宁波市社会民生和基层治理；构建港口智慧大脑，优化堆场调度与资源配置，提升作业效率与管理水平。
图8 四明山红色文化元宇宙智能交互平台
三、团队负责人及联系方式
团队负责人：舒振宇（https://nia.nbt.edu.cn/yjdw/zhenyushu.htm）
联系方式：邮箱：shuzhenyu@nit.zju.edu.cn；手机号码：13736003927
