服务碳中和战略需求，光电材料的设计面临多维度、多尺度与多目标的复杂挑战。本报告将介绍我们在光电材料设计中，融合理论计算、机器学习与大模型技术，开发新型表界面分子与新型半导体材料的研究成果，重点包括：（1）开发自动化多维筛选方法，以数据驱动构建静态分子特征与精准缺陷钝化关系的模型，设计新型表界面分子实现载流子高效产生和输运；（2）利用时间尺度吸附动力学，揭示杂化半导体在多种老化环境下的缺陷动态演化机制，基于此提出具有针对性的分子结构优化策略，为抑制表界面降解提供全新的理论思路；（3）提出“双性掺杂”和“翻转带边”的能带结构设计新方法，指引实验合成多种无铅层状双钙钛矿新材料；（4）初步搭建钙钛矿光电领域的垂类大语言模型PerovXpert，在文献语义抽取等多个任务中展现出优于通用大模型的表现，有助推动钙钛矿材料研究的信息智能化进程。