让机器产生智能是人类重大科技目标之一，古希腊哲学家已经开始思考智能的本质，20世纪计算机技术的发展将人工智能的实现提上了日程，经过数十年的发展，以专家系统、具身智能、深度学习、大模型为代表的人工智能技术已经在人们的日常生活中得到了广泛的应用。与此同时，人工智能与科学研究不断深入结合，先后产生了数据驱动的科学研究（Data driven science）和人工智能驱动的科学研究（AI4Science）两大科研范式。早在2017年，国务院引发了《新一代人工智能发展规划》，明确了在2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心的战略目标，美国、欧盟等国家/组织在人工智能领域均全面实施系统化战略布局，发展人工智能技术、开展智能交叉科研，是中国乃至全球的重要发展方向和关键科技竞争热点。在计算智能-感知智能-认知智能三个技术层次上，感知智能研究是目前的研究热点之一，也是进一步实现认知智能的重要基石。

    人类80%以上的信息通过视觉获得，从颜色感知延伸到光谱感知，并引入智能检测识别，将大幅提升机器的视觉感知能力，是世界科技前沿重要研究方向之一。本人近年来主要在人工智能与光谱探测/成像方面开展交叉研究，探索了人工智能与光学研究的多种结合方式，包括：（1）利用图像处理算法增强了显微高光谱成像技术的检测能力，实现了二维材料纳米层厚、微米线缺陷和纳米点缺陷浓度的高光谱检测；（2）利用深度神经网络算法对待测光谱进行反解重构，实现了基于渐变带隙钙钛矿滤光片的重构型光谱仪技术;（3）利用机器学习算法对量子点发光二极管（QLED）进行器件分析，获得了QLED寿命和外量子效率的关键影响因素。后续仍将以二维材料、量子点材料为基础，发展光谱智能成像光谱探测与光谱成像器件、仪器，并推进相关智能检测应用，欢迎材料、化学、光学、计算机等相关专业的学生和博士加入团队，共同发展智能光电探测/传感技术。