二氧化硅（SiO₂）作为辐射冷却材料，其红外发射率受限于Si-O键振动导致的界面阻抗失配。现有微结构存在制备复杂、成本高及效率不足等问题，且应用多局限于太阳能电池降温，限制了光能利用潜力。针对上述挑战，本研究提出仿生超表面设计策略，结合时域有限差分法（FDTD）和机器学习技术，系统优化SiO₂表面微结构几何构型（圆柱、圆锥、圆台）及其特征参数。通过引入占空比（0.33~0.58）作为关键参数，揭示其红外发射率随占空比先增后减的规律，并确定圆柱阵列（占空比0.37）可将SiO₂发射率从0.79提升至0.94。进一步研究表明，多尺度圆台阵列通过梯度折射率设计显著增强阻抗匹配，发射率稳定在0.95以上，并展现角度依赖的虹彩色特性。户外测试中，优化后的SiO₂辐射冷却器日间实现平均5.5~7.1℃温降。此外，将其与商用温差发电片耦合，发电电压提升至15.1 mV（2.5倍），结合光热片后，复合器件最高输出达108 mV，功率密度提升5.5倍，展现全天候发电能力。本研究为高性能辐射冷却器设计及温差发电应用提供了创新路径，兼具理论深度与实践价值。
 

二氧化硅；辐射冷却；红外发射率；仿生微结构；声子极化共振