基本介紹
實驗室介紹,學術布局,科研團隊,智慧城市團隊,智慧醫療團隊,智慧型感知與計算成像團隊,城市三維創新團隊,智慧型光纖感測團隊,工業視覺與智慧型系統團隊,大數據智慧型處理與分析團隊,未來智慧型網際網路團隊,萬物智聯團隊,實驗室領導,
實驗室介紹
人工智慧與數字經濟廣東省實驗室（深圳）（以下簡稱光明實驗室）為省政府批准籌建的第三批廣東省實驗室之一暨廣東省十大省實驗室之一，由深圳大學作為牽頭建設單位，實驗室主要圍繞區塊鏈與金融科技、智慧型感測與精準醫療、機器學習與智慧型系統、泛在感知與智慧城市四個方向展開研究，緊緊圍繞國家重大戰略，服務國家和全省經濟社會發展，致力於將深圳打造成全國乃至世界重要的人工智慧與數字經濟創新研究基地和產業集聚高地。實驗室委員會主任由梅宏院士擔任，主任由國際歐亞科學院院士李清泉教授擔任，執行主任由加拿大工程院院士於非教授擔任，另外還有多名中國科學院、中國工程院院士、國家特支計畫“領軍人才”、國家傑青領銜團隊。
光明實驗室面向世界人工智慧與數字經濟的前沿理論和未來技術發展趨勢，瞄準國家重大發展戰略和重大需求，依託深圳地區的產業優勢、地緣優勢和政策優勢，致力於聚集全球研究力量，重點突破人工智慧與數字經濟相關的基礎理論、核心算法與器件、關鍵系統與重大裝備、產業化套用示範，產生具有原始創新和自主智慧財產權的重大科研創新成果；採用政府支持與高效運營管理相結合的模式，注重產學研結合，致力於同粵港澳大灣區龍頭企業合作，服務於大灣區經濟發展，建造創新人才聚集和培養的基地。實驗室目前與元戎啟行、富士康、深智城、微眾銀行、華為等簽訂戰略合作協定，且擬就智慧城市、元宇宙、金融科技等多個領域與來自香港、大陸的多家企業與科研機構展開深入交流探討，推進相關領域基礎研究、基礎套用研究、套用產業研究科研成果大量產出，力爭實現技術突破與成果快速轉化。
實驗室的發展離不開創新人才引進與聚集，為加快光明實驗室發展進程，現誠邀海內外學子加盟實驗室，共創“光明”未來。
學術布局
- 泛在感知與智慧城市(UBIQUITOUS PERCEPTION AND SMART CITY)
- 區域與全球的可持續發展以空間為載體，涉及自然資源、生態環境、人文經濟、人居環境等多領域複雜系統的最最佳化與博弈問題，需要人工智慧技術以空間要素為載體，與多要素融合建模並進行決策分析。因此，本課題將主要針對城市可持發展議題，深入研究空間信息泛在感知技術、智慧型空間建模與認知方法、開展智慧城市決策與服務等，以應對可持續性發展中面臨的社會、經濟、環境等問題。本研究方向包括下面若干課題。
- 機器學習與智慧型系統(MACHINE LEARNING AND INTELLIGENT SYSTEMS)
- 隨著人工智慧（AI）、大數據、大規模通信、物聯網等技術的發展，傳統依靠人操控的汽車、艦船、飛行器和機器人等必定進入無人駕駛時代。2017年國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》中強調要重點部署智慧型機器人、智慧型運載工具等基於無人系統的新興產業研究，智慧型無人系統的發展將為未來經濟社會發展提供強大支撐。同時，在“十三五”規劃中，國家把機器人等無人系統的智慧型化研究指定為未來的重點發展領域。
- 智慧型感測與精準醫療(INTELLIGENT SENSING AND PRECISION MEDICAL)
- 本研究方向的提出，立足於國家對醫療智慧化的重大戰略需求，本課題將對中心和分散式融合、智慧型計算和生化感測醫療技術開展深入研究。將開發多功能多疾病動態監測系統，從單一疾病的治療拓展到多疾病遠程監測、智慧型監控、智慧型診斷、智慧治療，將極大避免資源的浪費，是解決當前社會主要矛盾的重要一環和關鍵途徑。對我國衛生健康事業獲得了長足發展有重要意義。
- 區塊鏈與金融科技(BLOCKCHAIN AND FINANCIAL TECHNOLOGY)
- 2019年9月舉行的第五屆區塊鏈全球峰會上，中國證券登記結算公司黨委副書記、總經理姚前發表了題為“數字資產和數字金融”的主題演講。他表示，數字資產和數字貨幣是數字經濟最重要的兩個方面。如果說數字經濟是軀體，數字金融就是血脈，而數字資產則是核心。數字資產與金融科技的發展不僅可以有效擴展數字貨幣的套用場景，未來還可以為數字貨幣的發行奠定重要的基石，二者的協同發展是數字經濟發展的基礎動力和重要標誌。
參考資料：
科研團隊
智慧城市團隊
智慧城市團隊由深圳首位本土院士郭仁忠教授擔任負責人, 團隊以地理空間信息技術為基礎，以服務城市、服務政府、服務大眾為目標，利用智慧型感知和高效處理技術，開展智慧城市發展建設中的基礎理論、創新方法、技術示範等方面的研究，實現城市信息的實時感知、高效處理和深度套用，打造涵蓋智慧城市建設頂層設計、制度規範、核心理論、關鍵技術、系統平台、套用示範、產業轉化等環節的全創新鏈條，實現智慧城市技術在國家新型城鎮化發展中的全方位套用。重點研究領域涵蓋泛地圖理論與表達理論、可視化城市空間信息平台技術、虛擬城市環境構建理論技術、國土空間開發格局最佳化、智慧交通理論與仿真等。團隊研究成果已成功套用於深圳市可視化城市空間信息平台, 包攬平台頂層規劃設計及多項平台關鍵技術研究。
參考資料：
智慧醫療團隊
智慧醫療團隊將致力於研究複雜樣品中低豐度標誌物的富集與高靈敏檢測，同時開發適用於健康監測和疾病診斷的功能多樣化、微型化、集成化和智慧型化生物感測系統，以期開發出一批具有獨立智慧財產權、臨床套用價值的智慧型醫療診斷技術、平台、工具，構建成廣東省智慧型診斷標準化體系，搭建多源疾病智慧型診斷平台；同時，通過使部分產品達到產業化或者可供臨床推廣套用的程度，從而實現智慧型醫療診斷數據採集、診斷和分析能力，構建成廣東省標準化的病理病歷庫，在智慧型醫療標準化、智慧型精準醫療和臨床智慧型治療等研究提出智慧型診斷方案。團隊帶頭人主持設計了世界第一台智慧型化自由基分析儀，研發了納微控制分析系統用於太空飛行器上，提出了智慧型生物感測新理論和概念。
參考資料：
智慧型感知與計算成像團隊
研究方向與內容：
重點圍繞基礎設施安全智慧型感知、多物理場檢測與智慧型控制和光智慧型學習與計算成像三個方向開展研究。
（1）基礎設施安全智慧型感知方向，主要研究大型結構形貌、變形、撓度、運動高精度攝像測量方法，以及結構缺陷、損傷、故障智慧型圖像分析方法，多源圖像增強、最佳化、融合及目標檢測識別定位方法，並形成各類測量系統。
（2）多物理場檢測與智慧型控制方向，以關鍵器件製造過程和使用過程的全生命周期為研究對象，研究複雜過程中的多物理場測量與數據融合的基礎理論與關鍵技術，並結合人工智慧算法，實現複雜場景下的動態全過程的智慧型感知與最佳化控制。
（3）光智慧型學習與計算成像方向，主要研究結合智慧型算法的新型計算光學成像理論與技術，結構光場成像與測量理論與技術，以及三維數字成像技術的開發和套用。
研究成果：
近三年來承擔科技部國家重點研發計畫項目課題、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金重大科研儀器研製項目等，獲授權發明專利15項，在國際高水平期刊發表論文近百篇，獲得省市級科技獎項4項，研製的多套智慧型光測與圖像系統已在多家單位套用。
參考資料：
城市三維創新團隊
三維創新團隊致力於融合計算機圖形學、計算機視覺、機器學習、人機互動、虛擬現實、人工智慧和地理信息技術，形成新一代支撐智慧城市套用的三維構建體系，突破傳統測繪遙感固定精度成圖的作業模式，提出從原始數據採集到高層語義賦能的一體化解決方案，釋放大量三維套用需求，解決建設城市有機綜合體的基礎瓶頸問題，助力數字中國從二維到三維，從平面到立體的跨越式發展。團隊研製的全新“優視攝影測量”技術，以無人機為載體，實現了智慧型感知三維目標的全自動貼近式三維重建數據採集，將現有面向場景的厘米級三維數據採集方式提升為面向對象的毫米級三維數據採集，極大擴展了實景三維的使用範疇和價值，有效降低了在複雜環境下施行高精細度採集與重建的操作門檻和人力成本。以數據為驅動，團隊進一步研發的多層級三維數字模型智慧型重構技術，主要用於大規模三維城市級別幾何還原、智慧型壓縮和語義關聯，可滿足各種城市級海量數據的載入需求、最佳化計算和管理套用。
參考資料：
智慧型光纖感測團隊
王義平教授領銜的智慧型光纖感測團隊是首批入駐光明實驗室的團隊之一，主要開展光纖感測技術研究，面向物聯網技術底層（感測器技術），專注新型光子器件和感測系統套用基礎研究，重點研究微納光子器件製備、極端環境光纖感測、生命健康光纖感測的機理、方法及套用。
需求的新型微納光子感測器件製備技術，主要成果包括：
（1）光纖微納加工技術：重點研究玻璃、晶體、金屬、半導體、聚合物等不同材料的飛秒雷射加工、紫外雷射加工、CO2雷射加工、電弧放電/氫氧焰加熱等微納處理技術以及光纖材料的側邊拋磨、端面研磨、表面鍍膜、顯微操控、光子晶體光纖填充等加工技術與方法。
（2）光纖光柵製備技術：重點研究利用飛秒雷射、紫外雷射、CO2雷射、氫氧焰加熱在各種光纖（石英光纖、藍寶石光纖、聚合物光纖等）上製備光纖光柵的方法、折射率調製機理及其在感測、通信和雷射器等領域的套用，特別是面向航空航天套用的耐高溫光纖光柵和大規模集成光纖光柵陣列製備技術。
（3）光纖微腔製備技術：圍繞光纖微腔，重點研究微腔干涉儀/諧振器、光纖波導耦合器件、光纖SPR器件、低維材料光纖集成器件等微結構的製備方法、感測機理、增敏機制以及感測套用，並持續探索光纖光學微腔在力學測量、新型慣性器件、腔光機械效應、氣體成分和濃度分析、痕量生化物檢測、微操控等領域的套用。
● 核心成果二：極端環境光纖感測技術
針對深空探測、深海探測、深地探測和核能安全等領域國家重大戰略需求，沿著“先進材料—核心器件—系統集成—工程套用”的技術路線開展創新研究，目的是解決極端環境力熱聲振多物理場耦合條件下的多參量智慧型感知問題，具體研究成果包括：
（1）光纖光柵高溫感測技術：研究藍寶石光纖光柵多參量超高溫感測技術，重點突破單模藍寶石光纖光柵製備、多參量解耦與高精度解調、感測器與智慧型結構一體化集成等技術；研究光纖光柵陣列分散式高溫感測技術，包括飛秒雷射直寫大規模集成弱反射光柵陣列、分散式波長解調、耐高溫抗輻照封裝等關鍵技術。
（2）光纖微腔高壓感測技術：研究光纖微腔壓力感測技術，重點研究耐高壓光纖微腔和高靈敏光纖微腔製備技術、光纖微腔高溫高壓同時感測技術、混疊光譜高精度解調技術，突破感測器製備、封裝、解調及套用環節的關鍵技術。
（3）光纖聲波振動感測技術：研究基於相位敏感時域反射（φ-OTDR）的分散式聲波/振動感測技術（DAS），突破窄線寬雷射光源、啁啾脈衝調製、偏振分集接收、干涉衰落抑制、遠距離線上光放大等關鍵技術，實現長距離、高解析度、高精度、寬頻回響的聲波和振動信號探測。
● 核心成果三：生命健康光纖感測技術
主要研究面向生物醫學檢測的新型光纖感測技術，成果包括：
（1）面向精準介入診療的OFDR分散式感測技術：重點研究光纖光柵陣列線上加工技術、分散式三維形狀實時感知解調算法、多參量分散式感測解調算法，實現基於OFDR原理的高解析度和高精度精準介入診療光纖分散式感測技術。
（2）面向藥物篩選的光纖納米力學感測技術：重點研究光纖納米力學感測系統的力學結構設計方法、飛秒雷射雙光子聚合3D納米列印技術、光纖感測微弱信號解調技術、及其在精準醫療藥物篩選領域中的套用。
（3）面向生化分子檢測的光纖SPR感測技術：重點研究基於等離激元共振（SPR）的光纖生物感測新方法、飛秒雷射直寫光纖表面波導加工技術、光纖超構表面加工技術、及其在生物化學分子檢測領域中的套用。
（4）面向細胞操控的光纖光鑷技術：重點研究基於光纖端面微納功能結構的光場調控新方法、光纖端面微納結構的光學設計、光纖端面微納結構的飛秒雷射雙光子聚合/聚焦離子束加工技術、及其在生物分子和細胞操控領域中的套用。
研究方向
智慧型光纖感測器製備技術、極端環境光纖感測技術、生命健康光纖感測技術。
已開展研究工作：
(1)基於飛秒雷射的逐點掃描法、逐線掃描法、相位掩模法和雙光束干涉法製備光纖光柵的
(2)技術基於飛秒雷射、紫外雷射的光纖光柵陣列大規模集成技術
(3)光纖氣泡微腔電弧放電製備技術
(4)光纖端面微腔飛秒雷射雙光子聚合製備技術
(5)光纖光柵高溫、高壓感測技術
(6)光纖SPR器件的製備技術
近五年，團隊承擔國家傑出青年科學基金、國家重大研究計畫、國家基金委重點項目、國家聯合基金重點項目等國家級項目30餘項；獲深圳市自然科學獎一等獎、全國光學工程優秀博士學位論文提名獎等多項獎勵；發表高水平SCI論文200餘篇；授權發明專利68項、實用新型專利100餘項。團隊堅持高起點、高層次的建設理念，圍繞微納光子器件和光纖感測系統開展人才培養、學科建設、基礎研究和產業套用，致力於建設成為本領域具有國際影響力的一流科研團隊。
參考資料：
工業視覺與智慧型系統團隊
研究內容：
面向製造業智慧型化轉型升級過程中對工業視覺在定位、導航、檢測的重大需求：以新一代人工智慧理論、自動控制關鍵技術和機器視覺為核心基礎理論，構建環境自適應的高精度光學成像方案；研究自主學習增強學習的人工智慧理論，並形成視覺智慧型計算方法；同時深入研究智慧型控制和高速高精度運動控技術；建立面向工業視覺套用的基礎理論體系和核心技術框架，面向新型顯示行業的缺陷檢測、高端加工裝備研究自主的工業視覺裝備，面向行業龍頭企業生產線提供核心裝備，推進成果轉化。
研究技術路線如下圖所示。
工業視覺與智慧型系統團隊研究技術路線
研究方向
環境自適應的高精度光學成像、視覺智慧型計算方法、智慧型控制和高速高精度運動控技術、工業視覺裝備等。
已開展研究工作：
(1)研究具有自主學習能力的MiniLED顯示屏品質檢驗關鍵核心技術;
(2)鎳氫電池負極極片外觀缺陷檢測;
(3)布匹的外觀缺陷自動檢測方法。
參考資料：
大數據智慧型處理與分析團隊
在國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》(以下簡稱《規劃》)◆中，對作為新一代人工智慧基礎理論體系重要組成部分的“大數據智慧型”的戰略目標和重點任務進行了明確地規定和詳細地部署。為迎合人工智慧發展進入新階段的戰略需求，以黃哲學教授作為帶頭人的光明實驗室大數據智慧型處理與分析團隊將圍繞提高計算擴展性這一主旨，以跨域存儲大數據為著力點，開展大數據智慧型計算、近似計算、和綠色計算等方面的研究工作，力求到2025年在大數據智慧型基礎理論和核心技術上實現重大突破，完成《規劃》“三步走”戰略目標的第二階段目標。
研究方向
大數據智慧型計算、近似計算、綠色計算、大數據處理和分析、數據挖掘與機器學習算法及套用等。
已開展研究工作：
1.大數據多樣本統計理論研究
2.跨域大數據計算平台建設
3.社交網路大數據計算
◆ 研究內容：
▷ 大數據智慧型計算：以深圳海關和深圳大學簽署的戰略合作備忘錄為指導，以深圳海關海量的進出口數據為計算對象，構建“深圳海關智慧大腦”；
▷ 大數據近似計算：設計Non-MapReduce式的新型大數據計算框架，實現“局部-全局”式的、能夠高效處理跨域大數據計算任務的新平台；
▷ 大數據綠色計算：在保證計算質量的前提下，探索大數據低碳計算新技術，力求用最低的硬體資源消耗完成對最大規模數據的計算任務。
◆ 突出成果：
▷ 理論成果：多樣本分析理論和方法、隨機樣本劃分數據模型；
▷ 技術成果：大數據LoGo計算範式、端到端智慧型特徵壓縮技術；
▷ 套用成果：華為手機智慧型檢測系統、四川電信大數據平台、國家統計局房地產生產指數預測模型、深圳海關跨鏡追蹤系統、視頻大數據結構化系統。
◆ 獲得榮譽、獎項：
▷ “大數據隨機樣本劃分模型及相關分析計算技術”獲得2020年《數據採集與處理》期刊優秀論文；
▷ “用於大數據分析的數據切分和抽樣方法”獲得2020~2021年《Big Data Mining and Analytics》期刊優秀論文；
▷ 自主創新的“隨機樣本劃分高性能大數據分析平台”在第十二屆中國深圳創新創業大賽上獲得電子信息行業組優秀獎，全國僅7項；
▷ “新一代高效能大數據計算平台”獲得2021年廣東高校科技成果轉化路演大賽“高教主賽道-電子信息”三等獎，廣東省共6項；
▷ 第三屆全國人工智慧大賽，賽道二：AI+視覺特徵編碼二等獎，獎金30萬元。
大數據智慧型處理與分析團隊
參考資料：
未來智慧型網際網路團隊
崔來中教授領銜的未來智慧型網際網路團隊是入駐光明實驗室的團隊之一，主要開展未來智慧型網際網路基礎理論與核心技術相關研究，面向未來網際網路體系結構，專注網際網路路由、傳輸和新型網路方面的套用基礎研究，力求在未來網際網路的大規模互聯互通基礎理論和核心技術上實現重大突破, 推動新型智慧型路由器、傳輸機制及邊緣網路平台和相關新業務形態的產業化, 促進國家在網際網路體系結構研究、網路運營部署和安全管理方面的領先地位。
基於機器學習的智慧型路由機制：研究基於深度強化學習的智慧型路由機器學習模型。以解決傳統路由算法在網路海量、動態、差異化的服務需求下，控制粒度小、計算難度大、路由最優性較差的問題為目標，利用深度學習與強化學習等方法，建立路由圖模型、流量矩陣時序模型與 IP位址分布模型等基礎行為模型，作為智慧型路由的數據輸入；針對路由歷史數據覆蓋性有限，但路由目標較清晰的特點，設計集中式與分散式相結合的智慧型路由控制架構並研究基於深度強化學習的智慧型路由機器學習模型。
面向移動終端的沉浸式流媒體關鍵技術：針對沉浸式流媒體中移動終端硬體能力受限的問題，研究沉浸式流媒體服務不同階段的最佳化方法，採用實驗測量與數據驅動分析的方法構建關鍵理論模型，設計基於端邊協同、深度學習、強化學習等技術的系統架構和智慧型算法， 並把所提出的關鍵技術和算法形成系統性解決方案。研究多用戶渲染任務邊緣部署策略， 利用異構邊緣設備實現計算卸載，有效減輕移動終端在多媒體內容生成階段的計算負載； 研究超解析度智慧型調節算法，合理選擇運行的模型和參數，在內容傳輸階段實現終端傳輸負載和計算負載之間的靈活調配； 研究用戶行為線上預測方法， 進而設計最佳化的自適應傳輸機制， 在自適應決策邏輯中融入用戶行為預測和終端可用資源評估， 形成從用戶觀看到傳輸決策的反饋控制。
聯邦學習通信最佳化關鍵技術：聯邦學習是一種非常靈活的分散式機器學習範式。其主要特點是可以保護參與學習的用戶的數據隱私。其工作模式的主要過程是參數伺服器與分散式學習節點通過網路進行多輪通信以進行模型參數或者模型梯度的聚合與交換。然而，由於通信次數過多和通信流量過大，通信延遲過大已經成為影響聯邦學習訓練效率的主要瓶頸，也是聯邦學習在實際系統套用中面臨的一個主要挑戰。聯邦學習參數伺服器能夠在不獲取原始數據的情況下協作多個終端設備共同訓練機器學習模型。本方向主要開展：研究基於聚類的聯邦學習通信最佳化算法；研究基於壓縮通信的聯邦學習中壓縮率自適應調整框架；研究聯邦學習通信中跨數據包的異構壓縮方法。
設備透明移動邊緣計算場景下虛擬化功能及服務鏈的部署和遷移關鍵技術：利用輕量級虛擬化方法，提出適用於移動邊緣計算和異構設備邊緣計算環境的新理論模型與關鍵算法。建立針對用戶移動的虛擬化功能的無縫遷移機制；設計針對異構邊緣設備硬體限制的功能服務鏈最最佳化部署算法；實現針對突發訪問流量變化的功能服務鏈動態備份方案。同時，利用邊緣硬體設備實現原型系統， 實現邊緣套用場景， 提供軟硬體工具，以期實現邊緣計算中服務質量和資源利用率的提升，幫助實現移動邊緣計算套用落地。
近五年，團隊承擔國家重點研發計畫課題、國家自然科學家基金、廣東省自然科學基金、深圳市優青等科研項目20餘項，發表高水平論文200餘篇。團隊堅持面向國家重大戰略需求的建設理念，圍繞網際網路體系結構開展人才培養、學科建設、基礎研究和產業套用，致力於建設成為本領域具有國際影響力的一流科研團隊。
參考資料：
萬物智聯團隊
（註：暫無簡介）
實驗室領導
主任：李清泉
國際歐亞科學院院士，俄羅斯工程院外籍院士，深圳大學二級教授、博士生導師、現任深圳大學黨委書記 ，香港中文大學（深圳）副理事長，中國測繪學會副理事長，入選全球前 2% 頂尖科學家榜單。
執行主任：於非
加拿大工程院院士，加拿大工程研究院院士，IEEE Fellow，IET Fellow。
副主任：明仲
俄羅斯工程院外籍院士，二級教授，深圳大學計算機科學與技術博士點帶頭人，鵬城學者特聘教授，丁穎科技獎獲得者，深圳市政府津貼獲得者，華東理工大學兼職教授，教育部計算機類教學指導委員會委員，深圳市電腦學會榮譽理事長, 中國計算機學會理事(第8屆)，廣東省計算機學會副理事長。
