计算机视觉
李飞飞的核心研究方向。1990 年代起，视觉智能在动物进化史中已存在超过 5.4 亿年，是动物智能的基石。她的目标是为机器构建视觉系统，让它们理解世界。
认知启发的 AI
借鉴人脑工作机制设计 AI 算法，关注社会情境学习——AI 在未见过的现实场景中，需要能向人类寻求信息的能力（PNAS 2022）。
大数据驱动 AI
2007 年率先提出数据是驱动 AI 进步的核心理念，催生了 ImageNet 项目。她坚持开放共享，让全球研究团队共用数据。
AI + 医疗
关注环境智能医疗（ambient intelligent healthcare），尤其在重症监护环境中用 AI 辅助医生判断。
具身智能
2024 年起，李飞飞团队领衔的具身智能项目——大模型接入机器人，可将复杂指令转化为具体行动规划，让人用自然语言给机器人下达指令。
空间智能
李飞飞视之为北极星。与语言智能并列，是 AI 拼图中的关键一环。World Labs 是这一理念的产业化实践。
代表论文
- ImageNet 系列（2009—2017）
- Socially situated artificial intelligence enables learning from human interaction (PNAS 2022)
- Guest Editorial: Special Section on Graphs in Vision and Pattern Analysis (IEEE TPAMI 2023)
- 具身智能相关论文（2024 — 持续）