华北电力大学小滕AI实验室
North China Electric Power University School of Control and Computer Engineering
实验室定位
依托华北电力大学人工智能交叉学科平台，以“深耕智能算法前沿，赋能多领域融合创新”为使命，聚焦能源电力智能感知、医疗智能预后与辅助决策、轨道交通与基础设施智能检测等前沿方向，开展人工智能跨学科、高价值、应用型创新研究，致力打造产学研一体的智能化创新科研平台。
团队构成
课题组由IEEE Senior Member，自动化学会混合智能专委会委员，自动化学会终身会员，人工智能学会会员 滕婧教授领衔，蒲梦扬老师带队，集结多名在读博士与硕士，形成富有创新活力的科研团队。
研究愿景
聚焦大模型智能诊疗、多模态视觉感知、时序智能预测等前沿技术领域，突破罕见病智能诊断、跨模态目标检测、无人机智能导航与时序数据压缩分析等技术难题，以“智融跨界，科创赋能”为愿景，深耕人工智能算法创新与工程落地，推动智能技术在医疗健康、能源电力、智能感知等领域的深度应用，构筑高精度、高鲁棒性、高实用性的智能科创体系。
发展目标
实验室致力于打造在AI+领域具有国际影响力的创新研究平台，通过原创性技术突破推动学科前沿发展，赋能产业转型升级，为构建智慧社会贡献力量。
研究方向
Research
AI+能源电力与系统安全
依托华北电力大学行业优势，结合本体建模与深度学习，开展电力监控系统信息物理威胁防御研究，保障能源基础设施的智能感知与运
行安全。
关键词：能源AI、电网安全、
信息物理系统、威胁防御
AI+工程检测
针对隧道、铁路及电力基础设施，提出半监督与无监督域自适应方法，解决复杂环境下缺陷识别的标注难题，成果发表于IEEE TMM等
顶刊。
关键词：弱监督学习、域自适应、
缺陷检测、电力巡检
AI+无人系统
基于QLoRA微调与模型蒸馏，实现大语言模型在边缘端的轻量化部署，完成无人机群的自然语言交互与电力场景下的多任务协同控制。
关键词：边缘智能、大模型控制、
无人机巡检、ICRA
AI+遥感与空间智能
基于Transformer与Mamba架构，开展高分辨率遥感、SAR与光谱图像的语义分割与超分辨重建，支持输电线路通道环境感知。
关键词：遥感解译、SAR成像、
光谱分析、电力遥测
AI+智能制造
融合目标检测与抓取姿态估计，构建通用物体抓取框架，提升机械臂在电力设备运维与智能产线中的自动化操作能力。
关键词：视觉伺服、智能抓取、
具身智能、电力运维
AI+精准医疗
构建半监督Transformer深度生存模型，融合临床与组学特征，用于肺癌等疾病的预后预测，拓展AI在生命健康领域的应用边界。
关键词：生存分析、多模态融合、Transformer、预后预测
AI+高效计算与智能压缩
面向能源电力与无人系统的边缘部署需求，研究高维时序与视觉数据的轻量化表征与智能压缩方法，突破存储、传输与算力的效率瓶颈，为各研究方向的模型部署与实时决策提供共性技术支撑。
关键词：智能压缩、特征蒸馏、
边缘智能、高效计算
最新研究动态
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