1、老龄化社会。在该领域中，光子学面临的挑战包括：开发基于光子学的新型医疗保健疗法，便携式和即时化学生物传感器，健康诊断、治疗和手术。相应的解决方案包括：

　　（1）开发能增加人体能力的修复学，如感应肌肉收缩的光传感器，光学聚合物和生物相容性材料，人造视网膜。

　　（2）推进光触发药物释放、光疗和激光治疗等使用光直接治疗或帮助治疗一系列病症的新技术。

　　（3）开发基于光子学的新型医疗保健疗法。

　　（4）通过在专用光纤上安装微小的传感器，实现即时高灵敏度的化学和生物分析。药物药理学和药代动力学也可通过光子学技术来增强，使人体内药物分子的实时行为可视化。

　　（5）使用不需要从身体提取样品的体内技术进行快速、早期、非侵入性的临床诊断和治疗；更多地利用光谱测定法进行诊断，例如用紫外线照射组织产生的荧光发射可用于定位肿瘤。

　　（6）开发用于手术、面向靶器官、具有最小停机时间的激光器。随着激光加速器的发展，用于癌症治疗的放射治疗将更加有效，与传统的同步加速器技术相比，设备也会小得多。

　　2、人工智能和数据驱动的经济。在该领域中，光子学面临的挑战包括：无处不在的数据通信，物联网，高性能处理（经典和量子）。相应的解决方案包括：

　　（1）开发依靠光子材料和传感器发展的便宜的移动设备，它们可以替代铜等昂贵材料，并减少破损和功耗。

　　（2）自由空间光通信（使用红外光谱）和可见光无线通信（LiFi，使用可见光谱）允许以更高的速率和非常低的误码率进行无线通信。

　　（3）物联网加大了对带宽的竞争，WiFi的带宽有限，因此需要替代品。发展速度更快、更精确的通信，取决于光纤以及自由空间光通信和可见光无线通信的发展。

　　（4）光子传感器在物联网中是最重要的。从无人驾驶汽车到智能城市，这些新技术将依赖便宜、可靠、低功耗的解决方案来测量光、热、生物计量学等。

　　（5）光计算开启了深度学习的巨大能力，这将是一个需要大量处理能力（与超级计算机需要的处理能力相似）的人工智能处理。

　　（6）光学芯片利用光子的量子行为来完成计算，比传统的晶体管芯片快得多，这意味着更多的计算可以在更短的时间内完成，并使人工智能技术变得更加无处不在和响应更快。

　　3、清洁增长。在该领域中，光子学面临的挑战包括：数字社会的物质基础设施能效，推动环境可持续发展。相应的解决方案包括：

　　（1）通过光纤进行通信比传统方法更节能，进一步开发可以更好地减少能量损失。

　　（2）开发先进的光伏材料，例如III-V族半导体，以利用来自太阳的能量，从而减少碳排放。

　　（3）开发聚光器技术（利用透镜等光学技术）以用于聚焦阳光，从而减少太阳能电池板所需的表面积，使太阳能用于更广泛的应用。

　　4、未来流动性。在该领域中，光子学面临的挑战包括：响应环境因素，互联汽车。相应的解决方案包括：

　　（1）开发自主车辆所需、结合了传感技术和多光谱/高光谱成像的多模式传感器。雨量传感器和太阳传感器可使用光电二极管来检测和响应不断变化的条件。

　　（2）开发能使自动驾驶汽车生成周围环境照片的激光探测与测量（LIDAR）系统，比雷达更准确，比在光线不足环境中的照相机更可靠。

　　（3）互联汽车需要高速数据传输以加强导航，例如使用实时数据来避免交通拥堵。

　　（4）利用环境WiFi信号提高响应速度，例如寻找免费停车位。

　　5、食品安全。在该领域中，光子学面临的挑战包括：食品制造、检验和包装，水卫生。相应的解决方案包括：

　　（1）开发用于改进印刷和制造的紫外发光二极管（UV-LED），例如使用含有光引发剂（与特定波长紫外光反应的化学品）的紫外油墨，从而实现即时固化。

　　（2）开发先进的成像技术和光谱分析技术，支持全球化食品供应链中的安全和质量保证。

　　（3）有效使用UV-LED来净化水，即使用短波长（250-280纳米）的强辐射来破坏水中的微生物。

　　（4）从使用紫外线汞灯转为使用UV-LED，可以更好地使用水净化系统，该方法可在发展中国家广泛使用。

　　6、提高生产力。在该领域中，光子学面临的挑战包括：扩大制造业，提高精密制造。相应的解决方案包括：

　　（1）利用LED照明进行昼夜照明，以在室内环境中复制自然日光模式，这可以帮助减少错误并提高生产力。

　　（2）激光光化学的进展将允许进一步获得新的合成化学品，并且比传统方法浪费更少。3D打印也需要进一步开发用于加热和精密加工的激光器。

　　（3）开发光钟和原子钟，以及光学计量和高精度光谱学，可大大减少浪费和污染。

　　（4）开发新一代便携式频率梳（如晶体光纤频率梳），可以实现光钟和精密测量技术。                                   （黄龙光）