大数据中心在基础理论、关键技术、系统研发和应用示范等方面取得突出成绩，在中科院一区或者CCF-A/B类会议或期刊发表论文100余篇，授权发明专利60余件，主持或参与制定国家标准11项、团体标准8项，获得重庆市自然科学奖、科技进步奖等省部级一等奖4项，获得各类竞争性经费超亿元，在多个行业/领域获得实际应用。 

　　1.大数据智能计算的理论与方法  

　　突破了伪相关偏差去除、样本学习效率及决策公平性等技术，实现了大规模不确定环境下的鲁棒决策。形成了高维稀疏大数据智能分析理论与方法，解决了高维稀疏大数据研究领域的建模、表征和效率等三个关键科学问题，大幅降低计算和存储代价，显著提高了分析效率，引领了该领域研究前沿。  

　　2.大数据平台关键技术及应用  

　　突破了海量动态数据管理、云数据中心资源管理、大数据智能分析等多项大数据关键技术，形成了多项面向实际应用需求的大数据分析方法。研发了“端-边-云”大数据平台，支持多种AI模型在异构国产芯片上的有效集成适配和快速灵活部署。面向生态环保、智慧边防、智慧城市、智慧农业、医疗健康等领域实施了多个大数据智能化示范应用，包括北京冬奥会、边防管控、社会治安综合治理、海绵城市、智能建造、疫情防控、智能服务交易撮合、无人柑橘果园等，取得了较好的社会经济效益。  

　　3.智能机器人基础理论、评价体系与系统应用  

　　突破了基于未知结构的机器人控制技术，实现了对机器人的高精度控制。提出了多机器人竞争与合作的统一框架，实现了多机器人系统在有限通信下的协同算法。形成了一套基于神经动力学的机器人运动规划框架，实现了对机器人的高效控制。提出了减速器检测仪的角度、扭矩、温度、振动等测试方法与误差补偿机制，建立了减速器综合性能评价体系和生产过程质量控制体系，形成了机器人综合性能评估模型。研发了集柔性机械手、力触觉、机器视觉及运动控制于一体的智能作业机器人系统，实现了3C柔性精密装配、非标中厚板智能焊接、异形工件复杂曲面打磨等自动化产线。研制了覆盖果园全过程作业的全地形电动履带式无人农机动力平台，实现了从农情发现、诊断、决策到作业执行的全流程智能化系统。  

　　4. 机理与数据共融的水生态环境智能分析方法与可视化平台  

　　突破了水文水质时序数据的多粒度预测技术。提出了环境状态的多指标并行约减算法和缺失数据补全技术，创新了水环境质量和生态健康智能化评价方法。构建了蓝藻-绿藻特征光谱指数，创建了低代价指标的环境系统风险预警技术。研发了机理与数据融合的水生态环境智能分析平台，实现了水文水质、水体富营养化与生态健康的智能化评价和风险预警。