问题——随着超构材料与超构表面研究由基础探索迈向应用落地，如何亚波长尺度精准塑造光场、并将复杂器件快速推向可制造与可部署，成为该领域面临的核心挑战；超构光子学通过人工结构构建自然界中不存在或难以获得的光学特性，为成像、显示、通信、传感等方向带来新路径。但器件结构复杂、参数维度高，使传统“先仿真、再调参”的研发模式难以满足规模化与快速迭代需求。 原因——超构表面设计通常需要求解麦克斯韦方程以获得电磁响应。时域有限差分、有限元、严格耦合波分析等全场数值方法精度高，但对网格分辨率、材料参数与边界条件高度敏感：结构越精细、几何越复杂，所需时空离散越密，计算量与时间成本随之显著攀升。此外，工程目标往往不是单一指标，而是相位、振幅、偏振、频谱响应、视场等多目标协同优化，导致搜索空间呈指数级增长。由此形成“高精度计算昂贵—数据与样本难获取—优化迭代周期长”的连锁约束。 影响——综述认为，智能算法与超构光子学的融合正在重塑研发范式：从依赖重计算的传统流程，转向“数据驱动的快速预测+面向目标的逆向设计+系统级联合优化”。其中，替代模型成为提速关键。有关模型通过学习几何结构与电磁响应之间的映射，在保持与全场方法相当精度的前提下，将预测速度提升多个数量级，使大规模参数扫描、快速筛选与迭代优化成为可能。这不仅缩短器件从概念到样机的周期，也为实时调控、在线校准等新型光学系统打开空间。 对策——围绕替代模型与逆向设计的落地难点，研究进展主要集中在四个方向： 一是网格化替代模型加速电磁响应预测，通过在统一数据表示下学习复杂场分布，提升仿真吞吐量； 二是神经算子等方法尝试在不同网格分辨率下保持泛化能力，减少因网格变化带来的重复训练成本，提升跨尺度建模的可用性； 三是基于图的建模方式更适合描述曲边界与复杂几何，有助于在不牺牲细节的情况下表达真实可制造结构； 四是面向高数据效率的学习策略降低对海量训练数据的依赖，缓解“数据制备成本高”这个长期瓶颈，为小样本设计与快速迁移提供支撑。 在此基础上，逆向设计成为从“给定结构求响应”迈向“给定指标求结构”的重要手段。早期做法采用深层网络将目标响应直接映射到结构参数，但由于同一光学响应可能对应多种几何方案，映射关系呈“一对多”，训练易不稳定。为提高可训练性与可靠性，串联架构等思路被提出：将逆向网络与预训练的前向替代模型耦合，通过最小化预测响应与目标响应的误差来约束训练，从而在一定范围内提升收敛稳定性与输出可信度。综述同时指出，面向现实应用的设计还需把制造公差、材料色散、损耗与工艺限制纳入优化框架，推动从“可实现的理论设计”转向“可制造、可验证的工程方案”。 前景——随着超构光子器件向集成化、系统化演进，端到端设计与闭环控制将成为重要方向：从结构生成、性能预测到测量表征与误差补偿形成贯通链路，最终支撑全自动光学系统。未来增长点将集中在三上：其一，面向多功能与宽带工作条件的联合优化，提升器件在复杂场景下的稳定性；其二，与实验测量数据更深度融合，推动“设计—加工—测试—再设计”的快速闭环；其三，面向应用场景的系统级协同，包括与探测器、光源、电子学与封装的共同设计，以满足通信、成像与传感对体积、功耗与可靠性的综合要求。业内人士认为，随着算法、算力与工艺协同成熟，超构光子学有望从单器件创新迈向可规模部署的光子系统平台。
超构光子学的发展不仅在于实现新效应，更在于建立可复制的工程能力。数据驱动方法正在帮助跨越实验室与产业化的鸿沟。未来，能够在模型可信度、工艺可行性和系统可用性之间建立闭环的团队，将在下一代光子技术竞争中占据优势。