智能农机团队成果    团队针对农机智能化发展需求，面向新能源“三电”系统、智能网联和农机大数据分析等领域开展技术攻关，构建基于清洁能源、自主可控的智能农机技术体系，研制了多个应用场景的农机远程控制终端和多个马力段的新能源智能农机，目前已为行业超过10万台农机提供智能化升级，建成国内农机数量、覆盖类型、应用程度等多项关键指标领先的大数据平台；研制的200马力新能源无人驾驶拖拉机

实验室团队围绕多模态学习、迁移学习、增量学习、联邦学习等智能感知关键技术展开原创性研究，研究成果成功应用于医养健康、科技助残等领域。其中，首次实现中国通用诊断量表的客观量化表达，临床应用中国帕金森联盟200多家医院，使全国整体平均正确诊断率提高10%；形成了国内外首个大规模残疾人无障碍普适计算系统，广泛用于北京市十三个区县，48万残疾人直接受益，中国残联全国范围推广；研制了面向智慧医养的联邦开放科

研究方向团队研究方向为智能计算机图形学、深度几何学习和医学影像处理等。团队成员包括高林副研究员、陈姝宇特别研究助理和张凌霄助理工程师。系列研究成果发表在计算机图形学顶会顶刊ACM SIGGRAPH/TOG、IEEE TPAMI和IEEE TVCG上，这些研究成果被包括图灵奖得主在内的国内外知名学者正面评价和引用。相关成果获得中国计算机学会科学技术奖技术发明一等奖奖励。智能几何建模研究意义与挑战计算