据中国激光杂志社网，于2026年01月18日报道，光学与人工智能（AI）的深度融合，催生了“AI光学”这一交叉前沿学科，并已成为国家重点支持的战略性新兴方向和产业布局重点。为促进国内人工智能光学科研创新和发展，《光学学报》推出“AI光学”系列专题，涉及光学成像、激光光学、涉水光学、光通信、激光智能制造等前沿领域。其中，“AI光学：智能成像”专题于《光学学报》2025年第19期（10月）出版，张大伟教授担任该方向特邀组稿专家。专题收录3篇特邀综述和7篇原创性特邀研究论文。
为加强我国人工智能光学领域内的沟通交流，促进“AI光学”的理论创新与应用推广，中国激光杂志社联合中国光学学会人工智能光学专委会（筹）共同主办“人工智能光学研讨会”，同时开展《光学学报》“AI光学：智能成像”专题发布会。
主办单位
中国激光杂志社，中国光学学会人工智能光学专委会（筹）
承办单位
上海理工大学
会议时间
2026年1月24日（8:00-13:00 报到，13:00-18:00 会议）
会议地点
上海中谷小南国花园酒店（上海市杨浦区佳木斯路777号）
参会须知
1、论坛为免费开放，无需交纳注册费；
2、交通食宿自理；
3、扫描文末二维码即可注册报名。
组织架构
大会共主席
刘文清，中国科学院合肥物质科学研究院
庄松林，上海理工大学
祝宁华，南开大学
戴琼海，清华大学
刘 旭，浙江大学
大会执行主席
张大伟，上海理工大学
曹良才，清华大学
大会秘书长
戴 博，上海理工大学
同期活动
圆桌论坛：如何加快中国AI光学发展？
特邀嘉宾
刘文清，中国科学院合肥物质科学研究院
庄松林，上海理工大学
戴琼海，清华大学
周 磊，复旦大学
主持人
刘 旭，浙江大学
邀请报告专家
刘旭，浙江大学教授，教育部“长江学者”特聘教授，973项目首席科学家，浙江省特级专家，教育部创新团队带头人。1984年7月浙江大学光仪系光学仪器专业本科毕业获学士学位，1990年7月艾克斯-马赛第三大学马赛国立高等物理工程师学校信息传感专业获博士学位。现任极端光学技术与仪器全国重点实验室的主任，中国光学学会秘书长，中国光学学会会士，美国光学学会和国际光学工程学会会士，《光学学报》执行主编。长期从事光学薄膜技术与投影与三维显示、超分辨成像方面的研究与教学工作，主持国家科技项目多项，获国家科技进步奖、自然科学奖、技术发明奖各一项，省部级科技进步奖三项，中国光学科技奖，第八届中国青年科技奖。
冯甫，博士学历，巴黎第六大学物理学专业，曾在之江实验室任副研究员一职，负责智能光子学相关领域研究工作。以第一作者或通讯作者身份在Nature Communications (3篇)、Light: Science & Applications (3篇)、Laser & Photonics Reviews、Photonics Research、Acs Photonics、Applied Physics Letters、Advanced Optical Materials、Advanced Functional Materials、Optics Letters、Optics Express 等学术期刊上发表论文50余篇，其中中国科学院JCR一区30余篇。相关成果被Science, Nature Reviews Physics, Nature Photonics, Nature Communications, Science Advances等杂志正面引用，SCI引用1200余次(google scholar数据)。主持国家自然科学基金委青年/面上项目各一项，参与国家自然科学基金委重大研究计划集成项目一项。担任Advanced Photonics 青年编委，JOSA A topical editor，Optoelectronics Letters 副主编等学术兼职。受邀十余次在光场调控、智能光子学等相关学术会议中担任组委或做邀请报告。
报告题目：时空光场调控与时空全光神经网络
报告摘要：全光神经网络是人工智能未来发展的重要方向之一。与电子神经网络相比，全光神经网络具有高通量、光速处理、低功耗和高并行性的优势，并已在特征检测，对象分类、语音识别、光学元件设计、材料合成等方面取得了广泛应用。目前的全光神经网络大多基于空间到空间的投影，即其输入和输出信息均为2D空间上的强度分布，在该设计下，输出图像信号的检测需要使用阵列式光电检测器，如CCD、CMOS等，这样会极大限制网络的运算速度。为解决该问题，我们提出了时空信息投影衍射神经网络。该网络可以将空间强度分布信息投影为时域强度变化信息，从而可利用单像素光电探测器（PD）进行信号探测，绕过阵列式成像设备的探测速度限制。基于该方案，以高速全光逻辑门为应用实例，对单层网络和多层衍射网络的全光逻辑运算进行了实验和理论研究。实验验证了在可见光范围内使用单层网络可实现三种基本逻辑运算，其运算速度与逻辑输入图像的速度一致，约为17.9 kHz。在不考虑输入速度的情况下，网络的计算速度将仅受限于PD，而PD的探测速度很容易达到GHz量级。此外，该网络可以任意设计以满足不同任务的不同要求，验证了该方法具有灵活性和通用性。最后，理论验证了通过增加衍射层数可以提高网络性能，以使其满足更加复杂任务的计算需求。该方案可以显著提高全光神经网络的运算速度，为新一代高速全光神经网络的开发和应用奠定了基础。
董建绩，华中科技大学教授，武汉光电国家研究中心主任助理。主持科技部重点研发计划项目、基金委杰出青年科学基金，获得全国百篇优秀博士学位论文奖，入选美国光学学会会士（Optica Fellow）。研究方向是集成光子学和光计算，在光电子领域期刊发表论文100余篇，包括eLight、Nature Communications、Light Science & Applications、Optica 等。2次获湖北省自然科学一等奖，1次获教育自然科学一等奖。
报告题目：面向人工智能的光电计算
报告摘要：随着人工智能技术的快速发展，算力需求呈指数增长。但受限于摩尔定律的制约，现有集成电路技术提供的算力增长越来越缓慢，为此，光计算为突破算力瓶颈提供了一个新的技术途径。但是光学神经网络中，线性计算比较容易，而非线性计算非常困难。本工作将介绍如何在硅基集成光子回路中，引入非线性到线性神经网络，从而构建复杂功能的多层神经网络模型，并应用于多模态目标光学智能识别，包括图像识别、微波识别、光谱识别等。
戴博，上海理工大学教授、博士生导师，国家高层次计划青年拔尖人才、上海市浦江学者、科技启明星。2009年于香港城市大学获得电子及通讯工程一级荣誉学位，2013年于英国赫瑞瓦特大学获得哲学博士学位（光通信及光信号处理），2011-2012年于日本情报通信研究机构担任实习研究员。2013-2014年于英国赫瑞瓦特大学任研究助理。2013年5月加入上海理工大学。担任光学仪器与系统教育部工程研究中心副主任、中国光学工程学会计算成像专家委员会副秘书长。研究内容涉及超精密光学制造技术、计算成像等。发表SCI期刊100余篇，包括Nature Communications、Science Advances、Light: Science & Applications。主持国家级科研项目（课题）5项、省部级科研项目10项，获发明专利授权16项。2020年获“中国产学研合作创新与促进奖”一等奖。2021年获上海市青年五四奖章，2022年被上海市教育委员会记功。
报告题目：AI赋能的精简光学显微成像
报告摘要：人工智能的深度融合正在引领光学显微成像技术迈向智能化、集成化的新阶段，通过算法赋能有效突破传统硬件架构的物理局限，实现系统精简与性能跃升。首先，针对传统荧光成像严重依赖复杂光学滤波组件所导致的信号损失、速度受限与系统笨重等问题，研究提出了基于深度学习的无滤波荧光显微成像技术。该技术以数字光谱滤波完全替代物理滤镜，利用神经网络解析荧光色度特征，自主实现多通道信号的高保真分离与重建。实验在多类细胞与组织样本中验证了其高灵敏度、高特异性与高速并行成像能力，形成了全新荧光成像范式，显著提升了设备的时空分辨率与便携化潜力。其次，为克服传统显微镜视场小、扫描慢的瓶颈，另一项创新通过多相机阵列协同与AI超分辨融合，实现了大视场高分辨成像。系统将不同孔径相机组合，经同步控制采集，再采用无监督循环对抗网络对图像进行智能融合与分辨率提升，最终在超大视野下达到亚微米级分辨率，支持10亿像素级动态观测。本报告展现了AI在光学显微成像中的强大重构能力，为下一代智能显微仪器的开发与应用奠定了关键技术基础。
许迎科，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授，极端光学技术与仪器全国重点实验室固定成员。长期从事生物光子学、超分辨光学成像、智能光学成像与图像人工智能等领域研究，在Nature Methods, Nature Communications, Advanced Science 等期刊发表SCI收录论文100多篇。担任耶鲁大学客座教授、Communications Biology杂志编委、中国工程院院刊Engineering杂志青年通讯专家等，主持国家重点研发计划2项、国家自然科学基金5项、及基金委重大仪器专项、浙江省杰出青年基金与重点项目等各类项目十余项。曾获浙江省技术发明一等奖，中国仪器仪表学会科技进步一等奖等。
报告题目：深度学习驱动的光学显微成像
报告摘要：人工智能相关技术的发展，为光学显微成像及其在生物医学应用领域的研究提供了新的契机。本报告将主要介绍基于深度学习驱动的超分辨光学成像新技术，来实现活细胞长时程的实时动态超分辨率成像，以及集成深度学习的智能光学显微镜在数字病理诊断等领域的应用。
李子薇，复旦大学未来信息创新学院副研究员，从事计算成像、光学显微成像与人工智能研究，以第一/通讯作者在Nature Methods、Nature Commun.、Science Advances 等期刊发表论文20余篇，ESI高被引2篇。入选中国科协青托，上海市东方英才青年，获评中国图象图形学会技术发明一等奖。
孙哲，西北工业大学副教授，中国电信人工智能研究院研究科学家（双聘），德国耶拿大学/亥姆霍兹研究所博士后，中国科学院西部青年学者，国家重点研发计划项目主任设计师。中国光学工程学会海洋光学专业委员会委员，中国光学工程学会海洋信息网络专业委员会委员，中国图象图形学学会三维成像与显示专委会委员。长期从事水下光学探测与成像、水下光学导引（水下具身智能）技术研究。主持国家重点研发计划“深海和极地关键技术与装备”专项课题，中德博士后交流项目，德国精英集群计划等项目。发表学术论文60多篇，申请/授权专利20多项，制定标准1项，研制多型号光学装备。
报告题目：AI+涉水光学
报告摘要：报告以“AI+涉水光学”为主题，阐述光学技术在海洋观测、探测与信息获取中的关键作用，回顾人类对光与水相互作用的研究历程及主要方向。在此基础上，重点探讨人工智能技术为涉水光学带来的革新性赋能，包括其在提升数据质量、增强信息提取能力、优化系统性能等方面的重要意义。介绍本团队在人工智能与涉水光学交叉方向的前沿科研工作，涵盖人工智能赋能的深海相机、涉水关联成像、激光雷达、水下光学导引、图像畸变校正、图像复原增强、图像理解以及大小模型协同等多个具体研究方向，展示人工智能如何系统性推动涉水光学技术向智能化、高精度、高效率方向发展，为涉水环境的科学研究与工程应用提供新的方法论与技术支撑。
会议联系
张磊
021-55270110
zsy@usst.edu.cn
朱恩旭
021-69916837
zhuenxu@clp.ac.cn
