智能光学计算成像是一个将人工智能（AI）与光学成像技术相结合的前沿领域，它通过深度学习、光学神经网络、超表面光学（metaphotonics）、全息技术和量子光学等技术，推动光学成像技术的发展。

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。

在人工智能与复合材料技术融合的背景下，复合材料的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。

在光子学与人工智能深度融合的浪潮下，光学神经网络作为连接光子器件与智能计算的新兴交叉领域，正突破传统电子计算的物理极限，成为推动信息处理与计算范式革新的核心方向。从空间光场的精准调控到片上集成系统的高效运算，从物理层神经网络的构建到光 - 智协同设计的突破，该领域的科研边界不断拓展，颠覆性成果持续涌现。

电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。

随着全球新能源汽车产业的迅猛发展和“双碳”战略的深入实施，动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能、寿命与安全性直接决定了整车的市场竞争力与用户体验。然而，在复杂工况下的状态精确感知、健康度评估、寿命预测以及安全风险防控，一直是行业面临的重大技术挑战。在此背景下，智能化、高精度、高可靠的电池管理技术已成为产业升级和学术研究的关键突破口。

电池在充放电过程中涉及的力学与电化学耦合现象需要采用多学科方法进行分析和优化，这对电池性能和安全性至关重要。

随着新能源、先进制造等领域对功能材料性能要求的日益严苛，传统材料研发模式面临显著挑战：跨尺度关联机制不清晰、实验试错周期长、计算资源消耗巨大。人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。

在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

近年来，生成式人工智能在聚合物及复合材料领域掀起革命性浪潮，其依托数据驱动与机理协同，从海量数据中挖掘构效关系、通过分子结构表示与生成模型实现分子逆向设计的核心能力，正颠覆依赖实验试错或量子计算的传统研发模式 —— 突破周期长、成本高、多目标优化难等瓶颈，快速预测材料性能、生成新型结构，加速从实验室到产业化进程；2020 年以来相关研究论文年增长率超 300%，且被能源部、欧盟材料基因组计划等列为战略技术方向，与聚合物智能创制全流程的实践需求高度契合。