李德毅院士还提出了云模型、云变换、数据场等认知形式化理论。
该理论用于解决定性概念生成、相似度计算、不确定推理、智能控制等问题，用期望、熵和超熵作为数字特征实现概念的定性定量转换，为不确定性知识的表示和推理提供了新的方法。
李德毅院士运用云模型理论，成功控制三级倒立摆各种动平衡的姿态，实现了三级倒立摆的各类动平衡姿态的灵活切换。
相关论文在1999年第14届世界自动控制联合会上获得杰出论文奖。
这是世界自动控制联合会成立42年来中国学者首次获得此奖项。
李德毅院士的代表性专着《不确定性人工智能》被清华大学、武汉大学、英国帝国理工等10余所高校列为研究生教材。
这些教材系统阐述了不确定性人工智能的理论与方法，推动了该领域的发展。
李德毅院士出版了《空间数据挖掘理论与应用》等相关着作，对空间数据挖掘的理论和技术进行了深入研究，为空间数据的分析和处理提供了理论支持和方法指导。
为解决自动驾驶的控制权由人到机器的转移过渡问题，李德毅院士提出了“驾驶脑”的概念。
“驾驶脑”可以向优秀驾驶员学习，不断积累知识，能够使车辆具备类似人类驾驶员的认知和决策能力。
李德毅院士领导团队研发了涵盖乘用车、公交车、物流卡车、低速电动车等十余种车型的猛狮系列智能车。
李德毅院士团队在国内首次完成北京至天津高速公路的全程无人驾驶，率先实现世界第一辆无人驾驶公交车郑州至开封的开放道路无人驾驶，并多次在中国智能车未来挑战赛中夺冠。
李德毅院士积极关注自动驾驶的产业化发展，对自动驾驶量产所面临的问题、技术标准、安全标准以及应用场景等方面进行了深入研究和分析，为自动驾驶技术的商业化应用提供了理论支持和实践指导。
科研之路解码
李德毅院士的研究成果，为他后来当选院士奠定了坚实基础。
在理论方面，他最早提出“控制流—数据流”图对理论，给出一整套实现方法。
该方法用于复杂系统结构优化，获IEEE年度期刊最佳学术论文奖。
这展示了他在理论创新方面的深厚造诣。
他提出的云模型理论，为不确定性知识的表示和推理提供新方法。
相关成果应用于三级倒立摆控制