E-mail：
乔畅，清华大学精密仪器系助理教授、博士生导师。本、博毕业于清华大学自动化系，长期从事智能光子学方向的研究，通过光学工程与人工智能交叉创新，突破传统光学显微成像时空带宽极限与现有电子计算的算力与能效瓶颈，以第一作者在Nature Methods（2篇）、Nature Biotechnology（2篇）等期刊发表论文10余篇，相关成果授权中国发明专利、PCT优先权、海外专利20余项。担任PhotoniX期刊青年编委，主持国家自然科学基金原创探索计划项目、面上项目、中国博士后特别资助等科研项目，入选国家级青年人才计划、中国科协青年人才托举工程等，曾获福布斯中国U30、世界人工智能大会云帆奖、中国电子学会优秀博士学位论文、清华大学本科、研究生特等奖学金等。
清华大学自动化系 ， 控制科学与工程 ， 学士学位 ， 本科(学士)
清华大学经管学院 ， 工商管理 ， 管理学学士学位 ， 双学士学位
清华大学自动化系 ， 控制科学与工程 ， 博士学位 ， 研究生(博士)毕业
清华大学精密仪器系助理教授
清华大学自动化系博士后
主要从事智能光子学方向的研究，具体包括：
1. AI for Photonics：研究物理模型启发的人工智能算法及基于人工智能的光学器件逆向设计，研制超高时空分辨率成像系统，以AI赋能光子学，突破现有荧光显微成像、高光谱成像等技术的空间分辨率、活体成像时程、时空带宽等物理极限；
2. Photonics for AI：研究基于新工艺、新材料的光计算器件与原理，研制高算力、低能耗、紧凑集成的光电计算芯片与系统，发展立体光芯片、三维光互联、光量子计算等方向，以光子学赋能AI，实现低成本、高能效的人工智能模型部署与计算。
测控技术与仪器挑战探索课（本科，主讲）
光学工程英文科技论文写作（研究生，主讲）
现代光学导论（本科，合教）
测控技术与仪器设计与应用探索课（本科，合教）
测控技术与仪器设计与验证探索课（本科，合教）
科技创新与挑战2B（本科，合教）
C. Qiao, S. Liu, Y. Wang, W. Xu, X. Geng, T. Jiang, J. Zhang, Q. Meng, H. Qiao*, D. Li*, and Q. Dai*. A neural network for long-term super-resolution imaging of live cells with reliable confidence quantification, Nature Biotechnology, 1-10, 2025.
C. Qiao, Z. Li, Z. Wang, Y. Lin, C. Liu, S. Zhang, Y. Liu, Y. Feng, X. Yang, W. Fu, X. Dong, J. Guo, W. Xu, X. Wang, T. Jiang, Q. Meng, Q. Wang, Q. Dai*, D. Li*. Fast-adaptive super-resolution lattice light-sheet microscopy for rapid, long-term, near-isotropic subcellular imaging. Nature Methods, 1-11, 2025.
C. Qiao, D. Li, Y. Liu, S. Zhang, K. Liu, C. Liu, Y. Guo, T. Jiang, C. Fang, N. Li, Y. Zeng, K. He, X. Zhu, J. Lippincott-Schwartz*, Q. Dai*, D. Li*. Rationalized deep learning super-resolution microscopy for sustained live imaging of rapid subcellular processes. Nature Biotechnology, 41(3): 367-377, 2023. (Cover article, ESI highly cited paper)
C. Qiao, D. Li, Y. Guo, C. Liu, T. Jiang, Q. Dai*, D. Li*. Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy. Nature Methods, 18(2): 194-202, 2021. (ESI highly cited paper)
C. Qiao, Y. Zeng, Q. Meng, X. Chen, H. Chen, T. Jiang, R. Wei, J. Guo, W. Fu, H. Lu, D. Li, Y. Wang, H. Qiao, J. Wu, D. Li*, and Q. Dai*. Zero-shot learning enables instant denoising and super-resolution in optical fluorescence microscopy. Nature Communications, 15: 4180, 2024. (Top 25 Physics paper of the Jounal in 2024)
C. Qiao, H. Chen, R. Wang, T. Jiang, Y. Wang*, and D. Li*. Deep learning-based optical aberration estimation enables offline digital adaptive optics and super-resolution imaging. Photonics Research, 12: 474, 2024. (Cover article)
C. Qiao, X. Chen, S. Zhang, D. Li, Y. Guo, Q. Dai*, D. Li*. 3D Structured Illumination Microscopy via Channel Attention Generative Adversarial Network. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 27(4): 1-11, 2021.
C. Qiao, H. Qiao, J. Wu, X. Li, J. Fan, Q. Dai. Deep learning based tomographic phase microscopy with blind structured illumination. Biophotonics Congress: Optics in the Life Sciences Congress 2019. (Oral)
X. Chen, C. Qiao*, T. Jiang, J. Liu, Q. Meng, Y. Zeng, H. Chen, H. Qiao, D. Li*, and J. Wu*. Self-supervised denoising for multimodal structured illumination microscopy enables long-term super-resolution live-cell imaging. PhotoniX, 5: 4, 2024.
2025 世界人工智能大会云帆奖·璀璨明星
2024 福布斯中国U30
2023 中国电子学会优秀博士学位论文
2022 清华大学水木学者
2022 北京市优秀毕业生
2021 清华大学研究生特等奖学金
2016 清华大学本科生特等奖学金
1. 团队每年招收博士生若干，欢迎光学、信息、电子等专业同学申请；
2. 团队长期招聘相关专业方向博士后与工程师，提供优厚待遇，支持评奖评优、项目申请；
3. 团队长期接收本科生开展学术研究与科研训练，表现出色者可优先留组读博或者推荐至国内外知名院校深造。
清华主页
教师登录
