问题——超构光子学以超构材料、超构表面等亚波长人工结构为核心，可获得自然材料难以实现的光学特性，是新一代成像、显示、传感与通信技术的重要方向。随着研究从机理探索走向工程应用，矛盾逐渐突出：一方面，器件性能要求更高、结构更复杂、工作带宽更宽；另一方面，传统电磁仿真与“试错式”优化计算成本、设计周期和规模化探索上遇到瓶颈。尤其在纳米尺度，几何细节的微小变化就可能带来显著响应差异，使设计空间快速膨胀，拖慢超构器件迭代与系统落地。 原因——综述认为，超构光子学继续工程化的核心难题在于“高精度”与“高效率”难以同时满足。时域有限差分、有限元、严格耦合波分析等方法通过求解麦克斯韦方程可得到可靠结果，但当超构原子从规则截面走向曲边界、三维耦合与多材料堆叠时，需要更高分辨率的离散与更长时间的迭代求解，计算耗时明显增加；同时，大规模参数扫描会带来海量任务，研发周期被动拉长。逆向设计更具挑战：工程往往从目标功能出发反推结构参数，但同一光学响应可能对应多种结构解，天然存在“一对多”映射，直接学习容易出现不稳定、难收敛等问题。 影响——在此背景下，智能方法正在改变超构光子学的研发流程与系统形态。综述指出，通过在多维数据中学习几何与电磁响应的复杂关系，替代模型有望在接近全波仿真精度的同时实现数量级加速，为快速筛选结构、缩短优化回路提供支撑。更重要的是，智能方法不只服务于设计，也延伸到表征与控制：例如对实验测量光场的快速重建、对器件参数漂移的在线补偿、对光学系统的闭环调控等，都有望提升超构器件在真实环境中的稳定性与可用性。随着“设计—制造—测试—校准”链条逐步数据化、模型化，超构光子学从单器件创新走向系统级集成的速度有望加快。 对策——围绕如何更可靠地将智能算法嵌入超构光子学全流程，综述归纳了若干技术路径与发展重点。 其一，用替代模型加速仿真，建立几何参数到电磁响应的映射，减少对昂贵全波求解的依赖，实现快速预测与并行搜索。 其二，引入神经算子等方法，提升模型对不同网格分辨率与物理场尺度变化的适配能力，缓解“分辨率一变就要重训”的工程问题。 其三，面向曲边界与复杂拓扑，引入基于图的表示与学习框架，更准确刻画真实器件形貌，降低几何近似带来的误差累积。 其四，发展高数据效率的学习策略，用更少训练数据获得可靠泛化，减少对大规模标注样本与长周期数据生产的依赖，更贴近科研与产业试制阶段数据稀缺的现实。 在逆向设计上，综述强调“串联架构”等思路：将逆向网络与预训练的前向替代模型耦合，通过最小化输出响应与目标响应的重构误差来稳定训练，使设计结果更可控、可验证。这类框架一定程度上绕开“一对多”难题，将目标从“找到唯一结构”转向“找到满足指标的可行解集合”，更符合工程设计逻辑。 前景——研究力量正推动智能方法从“加速工具”走向“系统能力”，未来重点主要体现在三上：一是面向具体应用的端到端集成，从器件级模型扩展到系统级联合优化，实现“输入目标功能—输出结构与控制策略”的一体化设计；二是增强实时与自适应调控能力，在环境扰动、制造偏差与材料老化存在时，通过在线学习与反馈控制保持性能稳定；三是推动超构光子学与成像、通信、传感、显示等方向深度耦合，加快从实验室原型走向可量产技术。同时，提升模型可解释性、与物理约束更紧密结合，以及建立跨平台可复现的数据与评测体系，也将成为该交叉领域走向成熟的关键课题。
当光学研究与算法能力相互交汇，人类对物质世界的调控正在打开新的空间。这类跨学科进展不仅改变了光学研发的路径，也让“按需定制”物理特性更接近工程现实。在基础研究与产业应用的共同推动下，如何建立更高效的知识转化与落地机制，将成为下一阶段国际科技竞争的重要焦点。