本学科是计算机科学、控制理论、信息通信、认知科学与管理科学等多学科深度交叉融合的产物。当前，以大模型、群体智能、具身智能为标志的技术浪潮，正推动智能系统从“单点感知”向“全局认知”、从“封闭稳态”向“开放博弈”的新范式跃迁，对复杂系统的设计、构建、运维与演化提出了全新的工程化挑战。
智能技术与工程聚焦于构建“感知-认知-决策-执行”一体化的智能系统，其核心内涵在于解决物理世界不确定性、信息空间高复杂性、系统任务多样性背景下的智能体自主行为与系统整体优化问题。为应对这一挑战，本学科深度融合控制科学与工程、信息与通信工程、光学工程、电气工程及新一代电子信息等学科，构建了三个特色鲜明、层次清晰的学科方向：
（1）群体智能与协同优化：主要开展面向智能工厂的群体智能、大数据智能、自主决策与协同优化等基础理论研究，为智能系统提供核心算法与理论支撑。
（2）制造系统智能决策：致力于信息物理系统（CPS）、智能决策系统等的工程化研究与实现，聚焦从理论模型到工业应用的系统级构建。
（3）机械装备智能驱动与控制：重点探索智能无人载具等前沿领域，推动人工智能与电力电子技术、新一代通信技术、光电成像技术的深度融合与创新应用。
