（1）一套针对多种疾病的可信辅助诊断系统；（2）一套高可信智能癌症影像数据分析系统；（3）一套智能可信远程体征健康数据采集监测分析系统；（4）一套面向病理数据的可信特征提取方法。

自动研究团队围绕自动驾驶系统的（1）可信性建模；（2）决策规划形式化建模；（3）自可信设计与验证；（4）可信测试与仿真评估等关键科学问题，针对自动驾驶系统可信机理、可信自动驾驶系统设计与分析技术、可信自动驾驶数据集与仿真评估平台等关键任务展开了研究。突破了自动驾驶系统可信设计与验证技术、可信感知与决策、以及仿真与数据集一体化技术等关键技术，相关成果获深圳市科技奖1 项、中国计算机学会奖 1 项、国际学术会议最佳论文奖 2 项；研究成果在元戎启行和深圳风向标教育等智能网联汽车领域公司获得应用。

围绕如何结合软件工程方法、人工智能及系统仿真技术全面保障和提升自主系统软件可信性科学问题，研究中心在以下几个方向开展了具体研究：1）软件漏洞挖掘与分析技术，2）软件全方位测试理论与关键技术，3）软件漏洞自动修复理论与关键技术，4）自主系统建模与仿真技术。以研究院为单位发表50余篇国际期刊和会议论文，申请国家发明专利10项，团队成员获批15项国家级、省部级、市级以及企业横向项目，研发的技术在腾讯、华为、香港 PopSquare 等公司部署应用。

研究团队专注于构建异构数据可信可解释模型，融合多种人流数据源，解决信息贫乏和隐私保护问题，突破多项关键技术。同时，团队结合机器学习理论与多领域知识，提出全新理论方法和模型，支持应急管理、能源供需优化及传染病防控。针对新冠疫情，团队紧急研发AI驱动的传播建模预测平台，获国家级媒体广泛报道，助力国家与深圳市制定高效防疫政策，为防疫工作贡献力量。