（1）智能光子器件

建立智能光子器件完整理论模型和多维度复用智能光子器件原理，研发用于人工智能纳米光芯片的智能光子器件。建立智能光子器件的理论模型和多维度复用原理，实现具有长程可塑性、低能耗和仿生知觉功能的智能光子器件单元，并实现器件单元的三维互联，最终构建具有实时信息处理能力的光学芯片。

（2）全光学习

利用材料的光学记忆效应研发模拟人类感知功能的智能器件，研发高速度高准确率的光衍射神经网络，实现不耗电能的机器学习。

（3）纳米光刻

利用双光子聚合制造几乎所有的三维纳米及微结构，其范围涉及生物启发设计，如光子晶体、神经形态结构等-以用芯片集成光子器件。

（4）生物成像

通过光遗传学、显微成像、纳米尺度超分辨成像等光学方法对神经元进行刺激和观察，实现从全脑级的神经环路，组织级的脑切片，到亚细胞乃至分子级的神经元关键结构的的全尺度动态研究，了解生物神经网络的工作原理，为全光人工智能网络和集成芯片的研发提供指导，同时也为神经系统相关疾病的诊断和治疗提供帮助。

（5）轨道角动量

研究主要围绕将光的轨道角动量维度作为全息过程的信息载体，利用轨道角动量的高维特性提升全息过程带宽。为设计高容量人工智能光学芯片提供源头技术。

（6）能源光子学

   能源光子学面向国家“碳达峰、碳中和”战略发展目标，研究光子与电子在光电材料中的相互作用，在微纳尺度下设计优化制备光电材料以最大电光及光电效应。通过先进光子材料和结构的设计优化，研发高效被动式辐射制冷技术，实现其与太阳电池及超级电容等器件的集成，探索其在绿色低碳建筑和人工智能芯片等方面的一体化应用。

团队开展人工智能相关科学技术研究，在生物成像、轨道角动量、多维复用、纳米光刻等研究基础上，通过智能光子器件研究建立智能光子器件完整理论模型和多维度复用智能光子器件原理。在基础器件的突破基础上开展全光学习研究，研发高速度高准确率的光衍射神经网络，实现不耗电能的机器学习。结合能源光子学研究，探索其在人工智能芯片等方面的一体化应用。以实现下一代支持人工智能的光子神经形态硬件，实现更快捷、更绿色和更安全的未来。