“在数字世界中遇见智能，在微纳尺度上感知万物。”

红外物理与工程团队依托澳门新葡京官网光电工程领域的深厚学科底蕴，长期致力于红外物理机制探索、先进光电传感技术以及智能光电信息处理的研究与工程化应用。团队坚持“面向国家重大需求、立足学科交叉前沿”的定位，以解决复杂环境下的高精度探测、传感与成像难题为己任，构建了从基础核心器件物理机理、系统级硬件研发到智能算法处理的完整科研闭环。

研究方向一：光电系统数字样机设计与多学科协同闭环验证

本方向面向光电成像系统设计与测试过程中的评估与优化问题，采用基于模型的系统工程方法，开展光电系统数字样机的设计与研制工作。团队深入进行了涵盖光学系统、探测器系统、电路预处理系统、信息处理系统及伺服随动系统的全链路信号级逻辑建模研究。通过形式化建模语言表达系统内部激励，实现了多学科模型的并行协同设计与快速闭环验证。在此基础上，团队通过数字工程方法不断迭代优化设计方案，有效解决了复杂光电系统研制过程中物理样机迭代成本高昂、多物理场耦合评估困难以及设计缺陷暴露滞后等核心工程痛点。

光电系统数字样机设计与多学科协同闭环验证

研究方向二：复杂场景光电高保真图像仿真与半实物试验技术

本方向面向光电系统研制过程中对高精度光电虚拟环境的重大需求，深入开展可见光、短波红外、中波红外及长波红外等多频段的高频物理可信图像序列仿真生成技术研究。重点攻关了复杂试验工况下的目标动态辐射、各类背景辐射（如海天、山地、城市）、多源干扰辐射（含诱饵弹、烟幕、燃烧掉渣效应等）、大气效应及传感器非线性特性的精确计算与耦合机理建模。在基础上，团队构建了异构半实物仿真闭环试验环境，将光电图像实时生成系统与仿真计算机、多轴运动转台以及电阻阵、DMD等目标模拟器进行深度物理集成，为导引头、机载光电吊舱等装备提供真实的输入激励，实现了极限工况下的能力边界验证与系统级性能测试。

仿真架构示意图

光电仿真软件成果示例

研究方向三：智能算法多维效能评估与无人装备数字孪生训练

本方向面向无人机、无人车等新一代装备的智能化演进需求，着力解决百万级规模、全要素高保真智能算法训练数据集的高效自动化生成。团队构建了涵盖辐射统计物理层、传感器与链路效应层、场景复杂度层及动态时序与跟踪层等多层级的光电图像量化评估指标体系，通过计算场景复杂度、图像相似度及综合置信度，为目标识别与路径避障算法的训练及泛化能力提升提供可靠的数据支撑与优化依据。同时，团队致力于构建多维多域的数字孪生训练环境，支持无人装备开展全天候广域侦察、多源信息融合、特情处置及多人多装协同等典型战术场景的模拟训练，全面加速人装协同战斗力的生成。

城市上空无人机路径规划模拟

无人机激光雷达点云仿真效果

研究方向四：基于光学传感的物理量与生物量测量及光电器件制备

本方向聚焦于新型光电传感机制的探索与微纳结构核心光电器件的自主研发。团队深入研究了表面等离子体共振、损耗模谐振及分布式光纤传感（DTS/DAS）等前沿光学物理机制，开展了高灵敏度微纳结构光纤生物传感器的设计、制备与性能调控。该研究致力于突破复杂环境与极微量条件下的高精度检测技术瓶颈，实现对关键物理量与靶标生物分子的高效、动态测量，并积极推动相关微纳传感技术在生命医学诊断以及温室气体监测等生态环保工程中的前沿交叉与产业化应用。同时，聚焦功能光学材料与微纳光子器件，围绕半导体量子点、相变材料及复合介质的光学响应与界面调控，开展功能薄膜制备、微纳结构设计、光场调控机制研究。发展了具有光谱选择、动态调制和多物理场响应能力的新型微纳光子器件，推动相关技术在光信息感知及光计算等领域的交叉应用。

微型便携式重建型光谱仪

研究方向五：智能红外干扰对抗决策和红外导引头智能算法评估研究

本方向面向典型作战场景下的红外对抗，开展基于虚幻引擎与人工智能的红外干扰决策和红外导引头智能算法评估研究。团队构建了典型攻防目标、环境背景及干扰装备的运动与红外辐射特性模型，搭建红外导引头-目标-背景-干扰多要素结合的数字化作战场景。在此基础上，团队基于人工智能技术构建强化学习智能体，进一步研究智能体在动态环境中的智能决策、资源管理及策略更新，并通过标准化通信接口完成仿真平台与智能体之间的数据交互，实现红外场景生成、目标识别与跟踪、状态观测与传输、智能决策、仿真反馈和策略更新的智能干扰对抗决策流程，并实现对导引头智能算法的性能评估。该研究旨在利用数字化仿真和强化学习手段训练智能体，降低实物试验成本，提高复杂场景下红外攻防对抗成功率，解决对抗场景下如何实现干扰和抗干扰效果最优化的问题。

智能红外干扰对抗决策和红外导引头智能算法评估研究

研究方向六：新型材料等离激元光学天线与可编程调控机制研究

本方向面向新型材料等离激元在非弹性电子隧穿（IET）体系中的发光与调控问题，采用理论建模与数值仿真相结合的方法，开展等离激元激发与光辐射之间的耦合机制研究。团队重点进行材料特性、纳米结构及外部激励对IET发光强度、频谱、空间分布和辐射特性的影响研究，实现对等离激元发光过程的可编程调控。在此基础上，进一步探索IET体系中等离激元发光的物理机制与调控极限，为新型纳米光源和可编程光学天线的设计与优化提供理论和仿真支撑。

新型材料等离激元光学天线与可编程调控机制研究

研究方向七：多模态智能感知

本方向面向可见光和红外波段的智能感知问题，将传统计算机视觉、红外物理与人工智能算法结合，开展可见光、红外、文本等多种模态的多维感知原理研究。开发适用于不同探测手段、探测环境的三维重建算法；适用于复杂地形地貌、极端天气和多源多干扰条件的场景理解及分割识别算法；联合多波段图像数据和文本语义理解的智能配准算法；面向UE、Blender等仿真建模软件的AI智能体等。

三维重建效果展示

红外三维重建算法架构示意图

红外图像分割算法架构示意图