七大前沿研究方向
探索通用人工智能
前沿研究中心的使命是探索人工智能统一理论，攻克通用人工智能统一模型与表达、统一任务定义数理框架、统一价值函数定义数理框架、统一认知架构、统一学习模式，产生颠覆性的技术和原创性的科研成果，承担实现基础性的、开放式的、通用的人工智能系统与平台，使AI具备类人思维能力，核心认知能力的前沿科学研究工作。
通用视觉实验室
计算机视觉重点围绕深度场景理解、通用视觉、具身视觉、主动视觉、视觉与认知等方向开展科研和技术攻关，结合机器学习、认知科学等领域的科研课题，不断提高视觉感知和认知的能力，为其它各领域的科研和通用智能体能力的不断提升提供重要支持。
机器人实验室
机器人学领域结合多模态感知、认知推理、任务和运动规划等算法研究与硬件系统开发，为通用人工智能提供实体具身，支持智能体在实际场景中的应用，提高其在开放环境中的自主性和适应性，减少预设定和人为干预，使智能体胜任现实生活中复杂、动态和多样的任务，且实现自然、高效的人机交互。
自然语言实验室
自然语言处理领域重点针对具身场景中的语言理解、语义语法分析、常识和对话推理、对话策略学习和生成等方向进行科研攻关，结合多模态学习、认知科学和机器人学领域内的相关科研课题，为通用场景中的人机交互和协作打下基础。
认知计算与常识推理实验室
认知科学领域的研究是实现通用智能体的关键一环，使得智能体具备广泛的像人一样的认知能力、常识学习与推理能力，为视觉、语言、机器人和多智能体领域的研究提供基本理论和模型，使各领域技术方法在功能实现和推理方式上更接近人脑思维，具备更好的可解释性和泛化性，更加利于智能体与人之间的自然有效交互和协作。
机器学习实验室
机器学习领域聚焦于自动化模型学习和优化，表征与层次化学习和通讯式学习前沿方向，为实现通用智能体提供核心基础和关键技术，为其它各领域的研究提供基本的工具、模型和方法。
多智能体实验室
多智能体领域研究将在多智能体学习、通讯、合作、竞争、心智建模等方向上开展研究。多智能体的研究将结合系统仿真、机器学习、机器人学、认知科学、社会科学等领域的基础理论与前沿方法，实现智能体间的有效沟通与协作，推动智能体理解社会常识与规范，赋予智能体情商，为通用智能体更好地融入复杂社会环境打下基础。
仿真与交互实验室
通用智能仿真及交互方向以自主智能为核心开展研究，包含具身强化学习、认知计算、对称现实、计算机图形学、多智能体仿真与人机交互等。通过研究人工智能前沿理论和算法模型，突破通用智能体在认知、学习、协作中的理论和技术挑战，为创造通用智能体及智能评级测试打下基础。
两大技术任务
为通用智能保驾护航
先进技术中心是工程化实现的技术部门，负责研究院通用人工智能操作系统搭建、开发面向任务的人工智能编程语言，集中解决“人-机”通信时面临的多模态人机交互、认知推理、大任务规划、自适应计算分配策略、最小带宽通信策略等核心问题。
通用人工智能操作系统
基于“小数据、大任务”新范式和通研院自主设计的五层认知架构理论，通用人工智能操作系统将构建面向通用人工智能应用的新型系统软件理论与技术体系，包括但不限于感知智能模块的调度和联合解译、基于大任务和价值函数的任务规划、多模态人机交互技术、人机物融合网络自适应通信技术等关键部分。通用人工智能操作系统将打破现有大数据和感知智能场景下的性能瓶颈，通过开源平台和范例应用，将通用人工智能技术推广到社会生产和生活的各行各业中，建立架构-应用-数据相辅相成的生态闭环，提升人类福祉。
通用人工智能编程语言
通用人工智能编程语言依托认知推理技术和可解释人工智能理论，构建一套通用的描述任务、动作、价值、逻辑、算法、 不确定性等概念及相互关系的超图灵完备的编程语言，同时，开发相应的运行环境(编译器或解释执行器)并原生集成多项认知智能算法，包括任务规划、逻辑推理等。通用人工智能编程语言的目标是交付一种结合现有人工智能和软件系统编程语言的优点，并面向通用人工智能概念的新型编程语言，包括语言设计的开源标准化文件、参考运行环境和标准库。