长期从事人工智能与计算机视觉领域的研究，主要方向包括具身智能、多模态大模型、视频理解与分析等。在相关领域取得了系统性的研究成果，尤其在多模态信息建模与跨模态理解、视频内容分析与生成、以及面向复杂环境的智能体学习与决策方面具有较强的国际影响力。
李志慧教授以第一作者或通讯作者在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI等国际顶级期刊和会议上发表学术论文50余篇，多篇工作入选为热点论文或高被引论文。部分研究成果已被学界和工业界广泛采用，并在实际应用中展现出重要价值。
在学术服务方面，李教授积极参与国际学术交流，现担任ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM)编委，同时受邀担任多个国际著名期刊的审稿人。在国际会议服务中，曾十余次担任CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等CCF-A类会议的Area Chair或Senior PC，为推动学科发展和人才培养做出了积极贡献。
2018.7-2021.7
新南威尔士大学 |
计算机科学与技术 |
博士 |
博士研究生毕业
2004.9-2008.6
北京邮电大学 |
会计学 |
学士 |
本科
团队名称： 未来媒体计算实验室
团队介绍：实验室简介
中国科学技术大学未来媒体计算实验室（Future Media Computing Lab, FMC Lab）依托中国科学技术大学信息科学技术学院，致力于人工智能与未来媒体技术的交叉研究。实验室的研究方向涵盖具身智能、多模态大模型、视频理解与生成、人工智能可解释性及其应用等前沿领域，目标是推动人工智能在未来媒体计算中的基础理论突破与创新应用。
实验室秉承“跨学科融合、理论与应用并重”的理念，围绕媒体数据的感知、理解、生成与交互展开系统研究，探索人类与智能体在多模态、多场景下的高效协同方式。实验室同时注重科研成果的应用落地，在教育、文化遗产保护、医疗健康、智能制造等领域积极开展合作研究，推动人工智能赋能社会。
研究方向
具身智能（Embodied Intelligence）： 聚焦智能体在复杂环境中的感知与决策，研究自主导航、交互与操作能力。
多模态大模型（Multimodal Foundation Models）： 探索视觉、语言、语音、动作等多模态融合的统一建模与推理机制。
视频理解与生成（Video Understanding & Generation）： 面向大规模视频的表示学习、事件识别与内容生成。
人工智能可解释性与应用（Explainable and Trustworthy AI）： 关注模型的可解释性、安全性与社会价值。
科研成果与影响
实验室成员在IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI等国际顶级期刊和会议上发表学术论文百余篇，部分成果入选热点论文与高被引论文。团队主持和参与多项国家自然科学基金、重点研发计划及省部级重大科研项目，形成了系统化的研究积累与原创贡献。
团队与合作
实验室目前由多名教授、副教授、博士后及研究生组成，拥有良好的科研氛围与国际化视野。实验室与海内外知名高校和研究机构保持紧密合作，积极推动跨学科交叉研究与人才培养。
使命愿景
未来媒体计算实验室致力于成为人工智能与媒体计算领域的创新高地，培养具有国际竞争力的青年学者与工程人才，推动智能媒体技术在科学研究、社会发展和产业应用中的深度融合与价值创造
