围绕下一代智能通信网络中的超低损耗光纤网络设计、新型全光交换与骨干网络传输技术，依托苏州大学未来校区“未来信息与人工智能研究院”的基础积累，应用数学中心拟研究边缘数据中心全光交换技术和超长跨距骨干网络传输技术，设计可灵活拓展的全光边缘数据中心交换构架，提供网络资源优化策略和生存性网络资源优化策略，提供不同网络保护策略下的最优路由选择和波长分配。
该服务业务预期建立网络资源优化的新算法，提高光网络通信效率，为通信产业与人工智能产业提供帮助，承接相关企业的优化设计业务。
拟研究下一代通信设备中核心部件频率选择器的智能化和自动化调试和生产中的关键技术，以现代通讯中的频率选择性器件的智能调试为目标，旨在实现复杂频率选择性器件的智能化/自动化调试。预期获得如下成果：理论上明确导致双工器、支持多制式多频段的多工器等现代频率选择性器件曲线拟合病态性的根源，并提出双工器有理多项式参数拟合的有效解决方案；提出新颖有效的，适合于现代频率选择性器件有理逼近理论和算法；探明滤波器在射频滤波器ATE 测试中成功或失败的机理，建立合理的数学预测模型；建立滤波器相应耦合矩阵的数学结构，设计出高效求得符合ATE 测试指标的最优化方法。
围绕数学建模和各类优化问题展开，综合运用动力系统建模、压缩感知、系统重构方法、凸优化/非线性优化/整数优化等各类优化控制方法，针对生产过程中优化控制和复杂系统建模等核心难题开展研究和应用。拟为企业的各类优化控制问题提供解决方案。
拟针对血液、眼球等器官内流体的动力学进行建模和仿真、预测，基于计算流体力学和CT 数据对血管手术、眼科手术的方案进行仿真模拟，对术后效果进行预测。该服务业务预期为医院、医疗企业提供技术和理论支持。
压缩感知算法团队将研究基于压缩感知算法的单像素激光成像算法，对观测矩阵进行优化设计，特别是针对0-1 型二值矩阵在给定1的个数限定时设计做优方法；对于多峰叠加的回波信号，研究在未知信号波形特性的限制下对多峰信号进行信号分割的算法，并实现带距离的3D 激光成像。该服务业务预期为激光成像领域的企业提供算法支持，承接系统开发业务。