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传感器与物联网
本研究方向主要包含面向人工智能的光纤与柔性传感技术、物联网的智联网络技术和智慧车联网等三个研究内容。
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传感器及其网络是人工智能基础核心数据来源，其发展程度将直接制约“智能”化的水平。物联网则是传感器网络发展必然，其是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网被认为是继互联网之后全球信息产业的又一次科技与经济浪潮,受到各国政府、企业和学术界的重视,美国、欧盟、日本等甚至将其纳入国家和区域信息化战略。自2009年8月温家宝总理提出“感知中国”以来,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，写入“政府工作报告”，物联网在中国受到了全社会极大的关注，其受关注程度是在美国、欧盟、以及其他各国不可比拟的。
光纤传感器具有体积小、重量轻、精度高、电绝缘、抗电磁干扰、易于大规模组网和远距离信号传输等独特优势，有望解决机器人灵巧手位姿和触觉传感目前遇到的技术难题。通过将多维、多参量、分布式的光纤传感器嵌入到智能机器人灵巧手的内部，即构建智能机器人的“神经系统”，可充分发挥光纤传感技术将信号感知和信号传输合二为一的独特优势，正好可以被用来研发一种新型的机器人灵巧手位姿和触觉传感技术，在实现机器人灵巧手位姿和触觉传感方面具有独特的发展前景。
为了克服传统传感设备的缺陷，使得人类对于疾病的检测和监控变得更加及时和大众化，柔性可穿戴式的传感器的设计变得尤为重要。柔性传感器通常具有小巧，轻薄、低模量、高弹性和优异的拉伸性等特点，使得传感器能够很好的贴合人体皮肤，并尽可能降低甚至消除接触和贴合皮肤所带来的不适感。这些柔性传感器可以同时整合和集成多种小的传感功能，并且实现可持续的自供电。目前的柔性可穿戴式的传感器的制备难点主要集中在柔性上。电子器件柔性化主要 通过“结构柔性”和“材料柔性”两种策略来实现。结构柔性策略主要是通过将宏观的相对较硬的材料加工到微纳米尺度下具有一定柔性的结构，并将其集成在弹性的基底上，从而实现具有一定柔性的电子器件。材料柔性则是利用柔性材料制备成柔性器件。目前主要包括导电聚合物、石墨烯、金属纳米线、以及室温液态金属等。
未来核心网络中路由交换及相关关键技术的研究在国内外学术界和工业界一直方兴未艾。物联网、5G网络的迅速普及，空间网络的快速发展，对互联网核心网及其路由交换设备提出了很多新的挑战。社交媒体、高清视频、AR/VR等新兴网络应用模式不断涌现，导致互联网数据传输量飞速增长，提升互联网数据传输效率成为提高服务体验的挑战。当前备受关注的研究热点包括：新型网络架构的设计，包括满足天地一体化无缝连接的需求；基于人工智能和机器学习的网络自主控制管理；网络功能虚拟化灵活的网络切片，从而针对特性不同的未来服务和应用给予互不干扰的网络资源及功能的调配；基于区块链的网络保密机制等。其中面向用户需求的、智慧化的网络路由控制和资源调度在未来异构网络相互融合的背景下显得尤为重要。同时由于流行内容的存在，利用缓存消除网络传输中存在的大量冗余，提升网络资源利用效率和用户体验也成为了学术界的普遍共识。
多媒体大数据的计算与处理，却是挑战重重。首先，多媒体数据是非结构化的，富含语义信息的。虽然大部分多媒体数据对人类来讲， 非常直观，而且容易理解。但对计算机来讲，多媒体中的图像视频处理，却是很困难的。计算机视觉研究一直发展缓慢。直到最近两年深度学习的兴起才有长足的进步。在当前网络化和智能化的大环境下，多媒体数据更明显地表现出大数据的主要典型特征，如增长迅速、体量巨大，语义丰富、类型多样，应用广泛等。这些大数据特征为多媒体计算的研究带来了许多挑战，同时也为多媒体研究在智能化和网络化的新型环境下带来了前所未有的机遇。 因此，非常有必要建立一个全新，不同于传统的研究平台，使得新一代多媒体计算技术具有前所未有的智能化，以满足多媒体大数据带来的各种挑战性需求。
随着人工智能、大数据、大规模通信、物联网等技术的发展，传统依靠人驾驶的汽车、舰船、飞行器和机器人等必定进入无人驾驶时代。如何在复杂多变的环境下，可靠地检测周围目标以及确定自身和目标的位置和运动信息，并高效地进行反应及操作，是自动驾驶的前提，也是车联网技术的立足之本。
无人驾驶已经成为一个新的技术交汇和创新高地。其中，通过使用雷达、摄像头和激光雷达传感器进行的高级辅助驾驶（ADAS）系统是自动驾驶的基础功能要求。对毫米波雷达中的关键技术进行重点突破，对中国在未来车联网技术中掌握充分的话语权有着重大的社会意义。全球卫星导航系统（GNSS）目前主要应用于高精度测绘、位置搜索、车载导航、目标监控、智能通信等诸多领域。但是，我国的GNSS产业起步相对较晚，核心技术受制于人，国内高精度及大众消费GNSS产业被少数几家国外厂商垄断。抗干扰高精度导航定位技术可以保障导航接收机可以抵抗大范围同时发生的窄带和宽带干扰，提高其在复杂电磁环境中的精确导航效能。
单一的深层神经网络模型的参数量通常高达数百万以上，需要专门的服务器以处理庞大的网络参数运算与更新。尽管通过云与移动端进行信息交互，可以将训练好的模型存放在在云端为移动终端提供服务，但当云端响应出现延时，这些无人平台将不能实时响应用户需求，导致产品的失效。这个问题在高速移动的平台如自动驾驶的车辆上尤其明显。因此，对深度神经网络进行优化以降低其参数量和存储要求，提升运算效率，保持网络性能，使其满足通用实际移动系统的要求，是当下的研究热点之一。基于系统的具体需求，在保证系统性能的条件下，设计通用、高效及小型化的深度神经网络，可以为车联网技术的推广提供充分的保障。
重点研究飞秒激光逐点法制备光纤光栅的工艺，设计并搭建飞秒激光制备光纤光栅的实验装置。设计并搭建测试光纤光栅弯曲响应的实验装置；理论和实验研究多芯光纤光栅的弯曲响应特性，重点研究弯曲响应的方位相关性；研究基于多芯光纤光栅的三维矢量弯曲传感方案。研究位于多芯光纤几何中心的光栅FBG的温度和扭曲响应特性；重点研究如何利用FBG实现补偿温度或扭曲变化诱起的弯曲/压力测量误差，提高弯曲矢量传感器和指尖压力传感器的测量精度。
研究如何利用普通单模光纤熔接机在石英光纤端面制备纳米级气泡微腔。重点研究如何优化放电参数和重复放电次数，减小气泡薄膜的厚度，增强气泡对外界压力的敏感度，提高制备气泡微腔的重复性和可靠性。研究基于光纤端面气泡微腔干涉仪的压力（触觉）传感机理。研究如何利用多芯光纤传感器在灵巧手的指尖实现多点分布式触觉传感。
重点研究光纤光栅阵列的三维集成制备技术，包括并联集成制备技术和串联集成制备技术；重点研究三维集成光纤光栅传感器阵列的空分-波分混合复用组网技术；研究光纤传感神经网络的光功率预算及传输损耗控制；研究光纤传感神经网络的拓扑结构和网络可靠性问题。重点研究基于飞秒激光直写波导的多芯光纤分路器制备技术；研究基于快速波长扫描激光器的高精度波长解调技术；研究高速信号采集、解调及器件自校准技术；研究多路光纤传感器FBG-FP混叠光谱的同步精细波长扫描技术；研究光纤传感系统存在的温度-压力交叉干扰问题。
为了准确重构出机器人灵巧手各部位的位姿信息，重点研究高精度三维曲线重构算法，根据不同位置各关节多芯光纤光栅矢量弯曲传感器测量的三维弯曲矢量（曲率、方向），基于Frenet-Serret方程的三维曲线姿态和位置重构算法，计算得到切矢量和副法矢量，恢复三维姿态信息，并再次计算得到三维空间位置信息；研究基于传输矩阵的多关节连杆系统位姿重构算法，利用各关节的位姿传输矩阵和三维矢量合成，实现机器人灵巧手的位姿重构与估计。研究灵巧手的位姿和触觉传感信息的图像显示技术，即将灵巧手各部位空间位置和姿态信息通过三维图像实时显示，同时将指尖触觉面阵分布信息通过图像实时显示。
研究主要围绕以液态金属为基础的柔性智能传感器来开展，通过对液态金属性能的研究和调控，制备出与多种弹性体进行复合的液态金属柔性传感器，从而满足现实世界中不同场景下的需求，包括基于柔性智能电力传感器的无线充电设备，和基于柔性智能信号传感器的生物医疗传感器、运动传感器和“电子皮肤”等。
一体化融合网络需要面向多维的网络环境设计高效的互联互通机制，为此，研究多维高效的路由体系。研究拓扑自适应路由技术，基于路由分区技术，控制局部区域的路由震荡，实现一体化融合网络整体的收敛，使得路由协议在高动态的网络环境中能够实现快速收敛与高效选路。研究行为高可控路由技术，基于端云间的资源调度实现端云间的低延迟和高可靠选路，满足一体化融合网络对延迟性和可靠性的要求。研究高效全时空调度机制，在一体化融合网络异构环境下，通过修改传统域间协议，充分挖掘一体化融合网络的多路径特性，实现差异化的路径选择与流量调度。
一体化融合网络面临异构的网络环境，需要满足用户的差异化需求，为此，研究需求驱动的路由体系。针对一体化融合网络用户需求差异大的情况，研究用户自主选路机制，基于分段路由机制实现面向差异化应用的路径选择。针对一体化融合网络服务种类多的特点，基于多维路由，研究面向服务的优先级调度机制，满足各类服务的需求。研究一体化融合网络的流量感知路由技术，基于机器学习方法自动识别流量的分类，使得在一体化融合网络环境下实现流量的自动优化与路由的智能管理。
如何利用这种特殊的视频传感器，并与其他视频传感器和非视频传感器相结合，需要系统性的分析与设计。视频物联网的研究将在情景自适应数据采集和多模态数据分析两大方向展开。在情景自适应数据采集方面， 我们将研究在不同的视频物联网应用情景下，对源端视频内容的质量需求也会完全不同的现实要求，来设计视频物联网数据获取系统。在多模态数据分析方面，我们将着重研究如何集成除图像视频之外的其他传感器数据，以提供全面的物联网信息。我们还将研究如何根据感知到的情景信息，选择性地集成多模态数据。并将采用机器学习或者深度学习的方法对多模态数据进行有效集成和优化。基于这种多模态感知的新方法将会给视频物联网用户带来前所未有的准确而丰富的信息。
为了建立完备的面向消费者的质量评估方法，我们首先需要考虑基于消费者应用的内容的生成。内容的生成主要依靠直接获取（如拍摄或者记录）以及人为后期的处理和生成等手段，拟探索创建由消费者产生的内容有效方法。在生成和创建的内容的基础上，为了得到主观的质量评价结果，建立有标注的主观质量评价图像库，方便客观质量评估的验证等，我们拟探索有效针对消费者场景下各类失真的主观质量评价方法。在基于消费者内容的生成过程中，不但受到传统普遍失真的影响，而且也受到个人偏好以及场景因素的用。因此，需要在生成的内容基础上，建立考虑各种失真以及因素的全局客观质量评估模型从而对图像和视频进行有效评估。
拟运用深度强化学习、图卷积神经网络、区块链等工具，为基于通信计算缓存融合的下一代超密集、异构、大规模无线网络中的资源协同分配问题，提供一套完整的理论模型和分析方法。首先，研究下一代超密集网络下，多级计算、缓存和通信资源的集中式协同分配策略，以最小化多用户细粒度计算任务卸载的总时延（也可优化网络能耗）；然后，进一步考虑下一代无线网络的异构特性，研究多用户分布式的资源协同分配策略问题；最后，为了保障分布式资源分配的安全性、可靠性及公平性问题，采用区块链技术，通过联合优化区块链系统吞吐量和计算任务卸载时延，实现安全可靠的前提下，满足用户的服务质量需求。三个方面的内容存在相互联系、逐层递进的关系，且系统地解决了下一代无线网络环境下，通信、缓存和计算这三种异质资源高效、智能、安全的协同分配问题。
针对SAR成像雷达在微型化需求下面临的系统复杂、成本高昂、数据量大、处理困难等问题，拟采用单比特量化及优化理论的框架，减轻微型SAR系统的数据采集与处理负担，设计与之相匹配的性能提升策略保证成像质量，并根据单比特数据的特点研究快速的数据处理方法，推动单比特采样量化理论在微型化SAR成像中的应用，达到减小数据量、简化系统、降低成本、提高效率等目的。
面对导航接收机的干扰问题，通过将数字波束形成技术应用于卫星导航接收机，可根据信号、干扰以及多径的不同空间特征，灵活调整阵列加权值使主波束指向卫星导航信号，同时在干扰和多径方向形成“零陷”，从而达到增强信号、抑制干扰与多径的目的。实验室将以提高卫星信号的接收质量为根本目标进行导航抗干扰研究；另一方面，高精度、高灵敏度接收技术是导航领域的核心，随着科学与社会的发展，其应用范围越来越广泛，应用水平也得以不断提升。实验室将从提高捕获精度、高效信号跟踪及精确差分定位方面进行高精度定位研究。进一步地，将两者技术进行融合，提出通用的抗干扰高精度定位方法与系统。
重点分析网络参数数据的矩阵及张量结构，并融合参数矩阵及张量的多重结构特性，实现多重稀疏约束下的联合网络优化，并将其拓展至多应用联合优化中，从而构建面向智慧车联网的通用优化神经网络模型。
智能运输系统对于智能制造、新能源、海洋科技、航空航天领域都起到重要的支撑作用；同时也能作为一系列信息采集的平台，助力新一代信息技术的发展。主要研究内容包括：水陆空分布式联合运输系统，机动编队的同构-异构多体系统协同水下定位，内外信息融合与协同的下一代无人车技术，无人系统长时能源管理控制、无人机高速空中避让、无人机群组控制、空中抓取、车辆全向运动智能控制，上述研究内容将为深圳发展无人车、无人海洋系统等关键技术，提升无人机技术水平，重点引进海外重要科研力量,与国内技术相融合，开展源头创新与示范应用。
Victor C. M. Leung，加拿大三院院士、于 2008 年和 2009 年成为加拿大工程院院士和加拿大工程学会会士，并在 2013 年当选为加拿大皇家科学院院士。Victor C. M. Leung 院士现为深圳大学计算机与软件学院全职特聘教授。目前的主要研究领域为智联网、人工智能。Victor C. M. Leung 院士曾任加拿大 UBC计算机工程系讲座教授，曾获选 IEEE的杰出报告人，担任或曾担任IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Computers，IEEE Transactions on Green Communications and Networking, IEEE Transactions on Vehicular Technology 和 IEEE Transactions on Wireless Communications等期刊的编委，发表 1200 余篇学术论文和著作，并在众多国际会议的组织和学术委员会中发挥领导作用。有多篇论文获得最佳论文奖，并且是 Clarivate Analytics 认定的高引作者。是 2011 年 IEEE 温哥华分会一百周年纪念奖，2012 年 UBC Killam 研究奖， 2018 IEEE 绿色通信与计算科委会优秀科技成就奖，及 2018 ACM MSWiM Reginald Fessenden奖的获得者。
丁文华，中国工程院院士，深圳大学电子与信息工程学院教授、博士生导师。1956年4月生，1982年毕业于中国传媒大学信息工程学院，获电视工程专业学士学位。大学毕业后进入中央电视台工作，曾任中央电视台播送部副主任、播送部主任兼播出传送中心副主任、播出传送中心主任、中央电视台总工程师，2013年当选中国工程院信息与电子工程学部院士。曾获得国家科技进步奖一等奖1项，省部级科技进步奖突出贡献奖2项，省部级科技进步奖一等奖13项。2007年成为我国首位被亚广联ABU授予“亚太地区广播工业杰出贡献奖”的技术专家，并荣获“何梁何利科学技术创新奖”、“国家有突出贡献中青年专家”、“王选科学技术杰出人才奖”等荣誉称号。1984年，参与建设了中央电视台彩电中心（现台址）电视技术系统，负责彩电中心播出系统的设计与建设，研发了我国首套彩色电视自动播出控制系统。从90年代中期开始，负责组织完成中央电视台所有大型电视转播的技术实现，包括历届夏季奥运会、冬季奥运会等重大赛事及香港回归、澳门回归、国庆转播等各类重大活动。2000年以后，他主持研发并创建了具有我国自主知识产权的新一代电视台网络化制播系统，创造性地建立了电视节目网络化制作播出流程，并主持建设了中央电视台新台址工艺系统，不仅使电视台节目制播的生产效率大幅提高，部署成本大大降低，更全面推动了我国广播电视行业的科技进步，彻底改变了我国电视台设备依赖进口的局面，使我国广播电视的总体技术达到国际领先水平。
王义平，国家杰青、国家万人计划领军人才、特聘教授、博导。1971年出生于重庆；1995年获西安工业学院学士学位；2000年获重庆大学硕士学位；2003年获重庆大学光学工程博士学位，然后到上海交通大学做博士后；2005年香港理工大学博士后；2007年德国耶拿光子技术研究院（IPHT）洪堡学者；2009年英国南安普顿大学欧盟居里学者；2012年受聘深圳大学珠江学者特聘教授，组建了“光纤传感技术研究团队”、“广东省光纤传感技术粤港联合研究中心”（主任）、“深圳市物联网光子器件与传感系统重点实验室”（主任）和“深圳市光学材料飞秒激光制备技术工程实验室”（主任）。研究内容具体包括光纤传感技术、微纳光子器件、飞秒激光微加工等，系统研究了不同类型光纤光栅的原理、制备及应用。获全国优秀博士学位论文奖、欧盟玛丽居里国际引进人才基金奖、德国洪堡研究基金奖、深圳市自然科学奖一等奖、深圳市五一劳动奖章等奖励。主持国家杰出青年科学基金、国家基金委重点项目、广东省重大科技专项等20余项课题。授权中国和美国专利50余项。发表学术论文300余篇（SCI收录230篇、SCI引用3500余次、H指数: 32），其中20余篇论文入选ESI高被引论文、期刊封面文章、年度最高下载论文或被第三方转载报道。主办国际学术会议3次、大会报告3次、特邀报告35次。Applied Optics主题编辑、Photonic Sensors编委，IEEE和OSA高级会员、中共深圳市党代会党代表（主席团成员）。
黄磊，国家杰青、深圳大学特聘教授、博士生导师、IET Fellow，现任广东省工程技术研究中心主任、深圳市先进导航技术重点实验室主任、包为民院士工作站负责人；分别于2000年、2003年、2005年在西安电子科技大学获得学士、硕士、博士学位；先后在美国杜克大学、香港城市大学、香港中文大学从事学术研究。发表IEEE期刊论文73篇（IEEE Transactions汇刊/专刊50篇），SCI他引800次；主持国家和省部级重点课题10项，包括国家自然科学重点基金和NSFC-RGC（香港）联合基金。获得国家优秀青年基金（首届），教育部“新世纪优秀人才”支持计划，广东省“特支计划”领军人才，IET Fellow。获2015年教育部自然科学二等奖（排名第一）。任著名国际期刊IEEE Transactions on Signal Processing编委（2015.3-2019.3）和高级领域编委（2019.4-）。
伍楷舜，国家青千，现任深圳大学特聘教授，广东省无线大数据与未来网络工程中心主任，英国工程技术学会会士、教育部新世纪优秀人才、广东省珠江学者特聘教授、广东省科技创新领军人才、首届广东省杰青。近年在国际主要学术期刊和会议上发表论文100余篇。曾获广东省丁颖科技奖，香港青年科学家奖，IEEE通信学会亚太区杰出青年学者奖，中国通信学会首届青年科技奖，深圳市青年科技奖。研究成果获得广东省科学技术奖一等奖（第一完成人），教育部自然科学二等奖（第一完成人），香港资讯与通讯科技奖之最佳创新奖（第一完成人），IEEE Globecom 2012、IEEE ICPADS 2012、IEEE MASS 2014、IEEE SECON 2018的最佳论文奖。
周学昌，国家优青，1982年出生，博士，副教授/特聘研究员。2005年毕业于中国科学技术大学并获高分子化学专业学士学位，2005-2010年在香港中文大学化学系学习获硕士、博士学位。2010年8月至2014年1月在香港理工大学从事博士后工作。2014年3月起，作为副教授受聘于深圳大学化学与环境工程学院。2017年1月起，任特聘研究员。研究背景和兴趣主要包括液态金属表界面性能调控、柔性电子和柔性智能传感器、功能韧性凝胶的制备与应用等。主持国家自然科学基金项目2项，深圳市基础研究项目3项，深圳市孔雀计划启动项目1项，深圳大学新进青年教师启动项目1项。迄今在国际知名期刊上发表学术论文70余篇，包括：Angew. Chem. Int. Ed.、Adv. Mater.、Adv. Funct. Mater.、Mater. Horiz.、Nat. Commun.、Adv. Sci.、Small、J. Mater. Chem. A/B/C、Anal. Chem.、Nanoscale、Macromolecules、Macromol. Rapid Commun.、langmuir、ChemPhysChem、J. Phys. Chem. B等期刊论文；论文被引用1400余次，H 因子为20； 2项美国专利，申请20余项中国发明专利（2项已授权）；研究成果被英国皇家化学会的Chemistry World、Nature出版集团的NPG Asia Materials、MaterialsViews China、ChemistryViews等期刊媒体报道。
该方向研究团队先后组建了“广东省光纤传感技术粤港联合研究中心”、“深圳市物联网光子器件与传感系统重点实验室”和“深圳市光学材料飞秒激光制备技术工程实验室” ，“深圳市先进导航技术重点实验室”，“南山区北斗导航与位置服务创新平台”，“广东省（深圳大学-达实智能）位置感知与探测工程技术研究中心”，深圳大学包为民院士工作站。已立项校外科研项目100多项。本研究所已发表SCI论文300多篇，其中IEEE Transactions 100多篇；申请授权国家发明专利100多项。近年来，研究所获得国家优秀青年自然科学基金、国家教育部“新世纪优秀人才”支持计划、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、深圳市“孔雀计划”项目、深圳市科技创新计划等项目，累计总经费达3000余万元。团队与腾讯、中兴、中国航发、华为等企业开展了项目技术合作。
(1)科学研究
积极申请和承担国家级科研项目，包括国际自然科学基金会重点项目和科技部重点研发计划等，获得国家级项目不少于10项。积极发表高水平学术论文，力争发表SCI论文120篇以上，保证其中JCR二区以上期刊论文，CCF A类期刊或会议论文在50篇以上。申请国家专利30项，授权10项；申请国际专利2项，授权1项，获得省部级自然科学奖1项。
(2)产业应用
在产业应用上，积极推动与高新企业的产学研合作，将采用整体规划、分步实施、循序将进的技术路线，逐步攻克关键问题，完善已有工程项目，力争尽快将科研成果和前沿技术转化为生产力，为国家和珠三角地区的信息技术产业的发展提供创新能力和人才输出的全面支持，根据市场调研需求研发新的项目，要达到的目标是：并与至少4家相关企业深度合作，以加快科研成果的推广和核心技术的应用，形成新产品1个以上。
与华为技术有限公司合作研发成功基于长周期光纤光栅的EDFA增益平坦器件；与中国航发东安发动机合作研发面向航空发动机的超高温光纤光栅传感器；成功研制800℃高温光纤光栅，并实现小批量生产。将基于柔性智能电力传感器的无线充电系统逐步应用到智能家居系统，对各种家用电器进行无线充电，包括电脑、电视、手机、台灯等等，预计产值达200万人民币；将基于液态金属的智能信号传感器应用于可回收电子标签（RFID/NFC），打造智能绿色环保标签产业，预计产值达500万人民币。
(2)人才培养
本团队计划参与培养高年级本科生共30人，培养硕士研究生80名或以上；博士研究生20名或以上，并积极推动与国内外顶尖高校的合作，联合培养博士后20人。
(1)科学研究
形成稳定的传感器与物联网关键技术攻坚团队，在传感器与物联网相关技术的研究上达到国际领先水平；积极申请和承担国家级科研项目，获得国家级项目不少于50项，其中重点项目、杰青项目或优青项目不少于8项。积极发表高水平学术论文，力争发表300篇以上的学术论文，保证其中JCR二区以上期刊论文，CCF A类期刊或会议论文在200篇以上。申请发明专利120项或以上，其中获授权不少于70项。申请国家级自然科学奖或技术发明奖1项。
(2)产业应用
积极推动与高新企业的产学研合作，力争尽快将科研成果和前沿技术转化为生产力，为国家和珠三角地区的信息技术产业的发展提供创新能力和人才输出的全面支持，并与至少10家相关企业深度合作，形成新产品3个以上，以加快科研成果的推广和核心技术的应用。
成功研制1800℃超高温蓝宝石光纤光栅传感器，解决航空发动机高精度实时温度检测需求，并实现小批量生产。将基于柔性信号传感器的智能可穿戴设备用于人体生理信号的健康大数据的检测和采集，应用于医疗检测和运动监测等领域，预计产值达2000万人民币；基于柔性电力传感器的智能可穿戴设备用于随身电子器件的智能电力传输，预计产值达500万。
(2)人才培养
本团队计划参与培养高年级本科生共100人，培养硕士研究生200名或以上；博士研究生40名或以上，博士后50名或以上，其中积极推动与国内外顶尖高校的合作，联合培养博士后20人。从事相关产业的工程师5名或以上。