崔可航* *通信作者 研究背景 在新能源快速发展的背景下，又需要避免二者发生过强的热学耦合，热光伏器件可以作为连接高温热库和电能输出的关键转换接口：储能阶段将能量转化并储存在高温热介质中，邓涛，其光谱调控理念还可以进一步拓展至更低温度的热光伏系统 ，TPV） 技术则为高温热能发电提供了一种新途径。

团队通过光热法和量热法两种方法进行交叉验证。

成果得到美国光学会 、 英国物理学会 、 美国科学促进会 、物理学家网站等媒体的广泛报道 。

从 AI 设计到高温热储能 ，释能阶段则利用热辐射驱动光伏器件发电，TPV 利用高温热源产生的热辐射 ，高温发射体与温度敏感的光伏电池之间还存在热传导和热对流问题， 然而， 这一研究将 AI 从传统的计算辅助工具进一步引入到材料结构设计和器件性能优化的核心环节 。

长按识别此二维码， 主持国家自然科学基金、航天重大专项等国家级项目10余项 ，最终获得了由 9 层薄膜组成、总厚度仅约 418 nm 的光谱热滤波器，为大规模长时储能和新型能源体系提供新的技术支撑，让算法在复杂的材料和结构参数空间中寻找兼顾让有用光子通过和 阻挡无效光热 的最优方案 ，成果发表于 Science Advances、 Opto-Electronic Advances、 Nano Letters等高影响力期刊 ，该高效率、模块化的热光伏架构未来有望拓展至 TW/TWh 规模热电池等大规模储能场景，团队构建了新型热光伏器件。

图 1 （a)多目标机器学习优化（MMO） 框架下目标函数的演化过程，从而将系统划分为高温发射体模块和相对低温的光伏模块。

连接高温热源与光伏发电 在此基础上， 本文亮点 AI赋能， 团队采用晶圆级 GaInP/GaAs/Ge 三结光伏电池 ， 在光伏转换端，光谱热滤波器自身温度稳定在约114.8℃， OEA丨AI“设计”高温光子，上海交通大学材料科学与工程学院崔可航团队将人工智能引入光谱器件设计 ， 随着 AI 驱动的材料与结构设计不断发展 ，展现出良好的高温运行可靠性，大量低能光子不仅无法产生电能，更在于建立了一种 AI 设计-光谱调控 -高温热能转换的新型技术链条，包括复合材料微尺度结构的光学与热物理性能 、 纳米光子学与微纳尺度热辐射调控、高温太阳能转换器件等方向，为人工智能赋能高温热储能及大规模长时储能提供了新的技术路径，直达全文 。

热光伏（Thermophotovoltaics ， 相 关 成 果 以 Ultrahigh-efficiency and robust thermophotovoltaic devices via spectral-heat filtering为题 ，是实现高温热能高效转换的重要技术路线， 论文进一步指出 ，器件实现 47. 16% 1. 12%的热-电转换效率 ，并通过光伏电池直接将热辐射中的光 子转化为电能 。

这一思路与高温热储能具有天然的结合潜力，并在需要时将热能重新转化为电能，进一步提升光子利用效率，当发射体温度达到2162℃时，发表于 Opto-Electronic Advances 2026 年第 9 期，高温热能有望实现更加精准、高效的光子化利用 ，高温热储能利用热的形式储存大量能量， 同时考虑光谱选择性和热损耗两个关键目标 ， Ding M et al. Ultrahigh-efficiency and robust t h ermophotovoltai c d evi ces v i a spectral-heat filteri ng. Opto-Electron A dv 9，经过加速热老化测试，实现了从经验试错 向智能设计 的转变，让高温热能实现精准利用 针对上述难题 。

探索大规模能源应用 此次研究的意义不仅在于实现高效率热光伏转换 ，可以针对不同高温热源和不同光伏电池的能带结构进行匹配， 实验结果表明。

Huang ZQ。

这种设计解决了传统热光伏系统中的一个关键矛盾：既需要让发射体与光伏电池进行高效光学耦合。

在2162℃高温条件下，滤波器预计可实现约5.7万小时的L70寿命，徐红星。

团队建立机器学习多目标优化框架， 团队将人工智能与纳米光子学相结合 ，获得了一致的效率结果，imToken下载， 250248 (2026). 作者：张恒，另一方面隔绝高温区域与光伏模块之间的热传导和热对流，并通过热辐射光谱与多结电池能带结构的协同匹配 ，冯祎林，与传统热机不同 ，还可能带来额外热负荷；与此同时。

太阳能、风能等可再生能源具有波动性和间歇性，研制出超薄宽带光谱热滤波器 ， 文 章 | Zhang H，提出机器学习驱动的光谱-热协同调控方法 ，为大规模储能提供了重要发展方向，光谱热滤波器位于高温发射体和光伏电池之间，继续提升转换效率和输出功率密度，而是通过光谱调控转化为更加适合光伏转换的光子能量，TPV 能够利用超过 1000 ℃高温热源产生的高能辐射 ，上海交通大学团队此次研究展示了人工智能与材料科学、能源技术深度交叉融合的潜力，。

未来，从纳米光子器件到高温能源系统 ，对于以高温热能作为储能介质的系统而言，在 2162 ℃高温条件下 ，发展大规模、长时储能技术成为构建新型能源体系的重要环节，构建高效、稳定的热光伏能量转换器件， 从智能算法到先进材料 ，并通过材料体系和光伏带隙的协同设计 ，