本研究所旨在深度激发创新思维和跨学科合作，拓展智能数学与自主智能技术的不断创新和发展边界，并通过与其他学科领域的研究机构和企业开展广泛的合作，共同探索智能数学与自主智能在不同领域的深度应用。目前，研究所主要聚焦以下学科交叉研究方向。

1.自主智能与生物医学交叉研究：探索人工智能技术在生物医学领域的应用，结合生物医学数据的特点，研究适合的人工智能算法和模型，提高医学诊断的准确性和效率，加速药物研发过程。例如，医学图像分析、疾病诊断与预测、药物研发、对手术过程进行模拟和优化等。

2. 自主智能与数字教育交叉研究：利用数学模型对学生的学习数据进行分析，评估学生的学习水平、能力和潜力，研发基于智能数学算法的教学辅助工具，如智能辅导系统、学习资源推荐系统，运用数学规划和优化算法，对教育资源（如教师、教室、教材等）进行合理分配和管理，对教育大数据进行挖掘和分析，探索教育教学的规律和趋势。

3. 自主智能与现代旅游交叉研究：利用数学模型和智能算法对旅游市场的需求进行预测，运用数学规划和优化算法，对旅游资源进行合理配置和管理，提高旅游资源的利用效率和游客的体验质量，基于游客的个人信息、兴趣爱好和历史旅游数据，利用智能算法为游客提供个性化的旅游推荐服务，运用数学模型和风险评估方法，对旅游活动中的安全风险进行评估和管理。

4.自主智能与交通领域交叉研究：研发智能交通系统，智能交通信号控制和交通流量预测系统，提高交通效率和安全性。完善车辆智能能源综合集成理论，聚焦电动车辆智能多模态增程技术，探索能源利用优化算法和结构、高效电池技术，开发增程式汽车能量回收系统，实现超长续航里程。

5.自主智能与金融领域交叉研究：应用智能数学算法进行金融风险评估、投资组合优化和市场预测。例如，通过建立金融市场的数学模型，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策支持。