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光谱信息是物质最本质的特征之一，通过对其探测分析可以获取物质的成分、密度、形状等多维度信息。基于此，同时结合成像装置，光谱分离成像技术应运而生，可同时获取被探测物体的光谱信息和空间位置信息，广泛应用于地球科学、环境监测、智慧农业、生物医学等领域。
随着激光技术的发展，超强激光能够产生高能量密度的极端非平衡物理状态。温稠密物质的直流电导率是研究该物质结构、辐射性质和动力学的重要参数，但是在大型高能量密度装置上获取温稠密物质时间分辨的电导率还面临着巨大挑战。用太赫兹时域光谱技术诊断均匀温稠密物质状态在实验上的挑战主要来自于两个方面：一是缺乏强场太赫兹源。
光学泵浦的THz时域光谱技术因其采用了改良后的泵浦-探测方法，能够实现对THz脉冲电场矢量的振幅和相位的相干探测，不需要通过K-K变换，就能直接获得材料在THz频段的折射率、吸收系数、复介电常数和复电导率，已在许多应用场景中备受青睐。
大数据时代，海量数据的产生和积累对存储性能提出了更高的要求。如何实现长期稳健、绿色节能的数据存储已成为现代社会亟需解决的问题。光存储方式因其在成本、能耗、可靠性以及使用寿命等方面具有独特优势，成为未来信息存储领域的重要发展方向之一。其中，以玻璃作为存储介质的光存储，其存储寿命甚至可达上亿年，是温冷数据永久存储以及在战争、灾变等恶劣环境下保存数据的绝佳方式。
随着二维材料的快速发展，具有高功率、脉冲、窄线宽、可调谐等多种特性的半导体激光器已经问世。其中，可调谐半导体激光器凭借体积小、寿命长、波长切换灵活等优势，被广泛应用于光纤通信、光纤传感、激光雷达等领域。此外，光频域反射、法布里-珀罗干涉、光栅传感等具体应用场景对激光器的调谐性能提出了更严苛的要求
在高速风洞内开展激光破坏实验，是高速目标激光破坏机理研究的一种重要手段。开展此实验不仅需要同时具备高速风洞与高能激光的实验装备条件，还要在实验过程中获取足够充分的多物理场动态信息。
光刻机是目前集成电路芯片制造的必备工具，照明系统是光刻机的核心分系统之一，为掩模面提供均匀照明、控制曝光剂量并实现不同的照明模式。其中，匀光单元用于实现照明均匀化，其设计直接影响照明系统乃至光刻机的性能。
如何获得高质量、高精度的激光是激光技术基础研究和应用研究中广受关注的课题，而人工智能算法正是实现激光光束质量预测和调控的有效手段。针对现有简单仿真模型对复杂光学系统预测能力不足的问题，哈尔滨工业大学刘国栋团队将深度神经网络与Frantz-Nodvik方程相结合，提出了一种优于传统拟合方法的大功率ICF激光系统中主放大器输出能量预测新方法（图1）。
超短激光脉冲烧蚀具有热影响区小、精度高等优势，在透明材料微加工中已得到广泛研究和应用；基于脉冲序列模式的超短脉冲激光是进一步提高材料去除效率和质量的有效手段。脉冲序列模式的子脉冲重复频率常为~MHz，通过控制烧蚀与热积累等效应，显著提升了烧蚀效率。
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