无人机在搜救、巡逻与环境监测中的应用日渐普及，但仍受复杂环境，如恶劣天气等条件影响效果。人工智能（AI）研究领域顶尖学者、岭南大学（岭大）协理副校长（策略型研究）、研究生院院长、利荣康计算智能学讲座教授邝得互教授，与其合作科研团队进行的研究项目「受限环境智能增强与内容理解关键技术」，提出解决目前无人机应用的三大科学难题，大幅提升无人机在特定场景的工作能力，成果荣获2025年度山东计算机学会科学技术奖的最高殊荣⸺自然科学奖一等奖，以表彰团队在无人机技术研究、应用及创新方面的卓越贡献。

该研究获国家自然科学基金支持，针对现实中无人机在复杂环境下面临的三大难题，包括「影像不稳定」、「在复杂环境辨识目标困难」，以及「以低成本持续提升技术」，提出了三个重要的科学发现。首先，团队探索在特定场景下增强无人机的视觉效果，让无人机的视觉系统快速适应不同场景，在恶劣条件下仍能获取较清晰、稳定的关键资讯。其次，团队提出让无人机在复杂的背景中，透过多层次分析，辨识出特定目标；最后，团队实现以低成本让无人机系统可持续进化提升。

研究提出的相关技术现已转化为商业应用，获AI技术公司，例如国网智能、博远视讯等单位采用，大幅提升无人机在交通管理、应急救援、植被保护、电力装置巡逻检查等多场景任务中的自主感知和决策能力，使得无人机应用能够突破更多环境条件限制，以更高效及高质素完成工作任务。

邝得互教授表示：「我对于获奖深感荣幸，这不仅是对我个人研究成果的肯定，更是对整个团队共同努力的认可。本次研究旨在突破无人机在复杂环境中的发展难题，成果不但推动无人机技术发展，也为提升人类福祉作出贡献，包括在救援、环保等关乎公共利益的领域上，开拓更广阔的应用前景和潜力。未来我们将继续推动创新技术的研究和应用，让社会感受科技转化带来的便利。」

项目五篇代表性论文已在国际顶尖期刊及学术会议发表，包括《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI）、《国际计算机视觉杂志》（International Journal of Computer Vision, IJCV）、《国际计算机视觉和模式识别大会》（Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）、《IEEE多媒体汇刊》（IEEE Transactions on Multimedia, TMM）和《国际多媒体学术会议》（ACM Multimedia, ACM MM），谷歌引用2,572次。其中有一篇论文为「基本科学指标资料库」（Essential Science Indicators，简称ESI）高被引论文；亦有单篇论文的谷歌引用超过2,000次，受到包括中国工程院院士、新加坡工程院院士、欧洲科学院外籍院士、IEEE 院士等领域内专家学者的广泛认可及正面评价。

「受限环境智能增强与内容理解关键技术」项目由岭大的邝得互教授、山东大学控制科学与工程学院丛润民教授、南开大学计算机学院郭春乐副教授、合肥工业大学计算机科学技术学院李锋副教授、北京交通大学信息科学研究所所长白慧慧教授，以及山东大学控制科学与工程学院张伟教授共同参与研发。