SCIENTIFIC RESEARCH
研究方向
面向6G与未来信息技术，探索通信与智能的深度融合
AI内生的无线空口
面向6G无线网络智能化演进需求，探索人工智能与无线空口深度融合的新型技术体系，研究覆盖无线信道、物理层传输及上层无线功能的AI内生关键技术，推动无线系统由传统模块化设计向智能化、自适应和协同优化演进。围绕复杂动态环境下的泛化性、可靠性与实时性等关键问题，开展智能算法、系统架构及高效实现技术研究，形成从算法设计、系统验证到软件与算子优化的完整技术链条，为6G智能空口及其产业化应用提供技术支撑。
AI EDGE系统与新终端
AI技术的快速发展推动无线网络从单一连接基础设施向通信与智能融合的综合基础设施演进，对网络边缘算力的通用性、灵活性与实时性提出新的要求。探索基于通用异构算力的AI EDGE架构与关键技术，通过软硬件解耦和统一资源调度，实现RAN与AI任务的算力共享与协同优化，构建开放、可扩展、持续演进的AI EDGE边缘算力基础设施，为6G网络智能化演进及AI应用的泛在部署提供统一算力底座。
智能体通信网络
AI应用的快速发展，催生海量智能体的泛在接入与协同需求，为6G网络演进带来新的机遇与挑战。探索面向智能体的6G网络内生能力及开放机制，研究连接、计算与智能协同的新架构、新机制，推动网络从“连接设备”向“支撑智能体交互与协同”演进。通过关键技术攻关与原型验证，探索6G网络成为智能体互联“神经中枢”的实现路径，为Physical AI发展构筑网络底座。
任务驱动型智能通信新范式
面向人工智能业务形态变革、通信对象由传统人和终端向智能体及其协作群体拓展，以及多模态数据规模持续爆炸式增长带来的新需求与新挑战，突破传统通信网络以比特可靠传输为核心的设计理念，研究面向任务执行的信息获取、语义表达、价值评估与高效传输机制，揭示不同模态信息在感知、认知、决策与执行过程中对任务价值形成与实现的作用机理，探索信息价值、通信资源消耗与任务执行效果之间的内在关联，建立以任务需求为牵引的信息处理、传输与资源配置协同优化方法。以计算换带宽、以语义替代冗余传输、实现从面向比特传输的通信资源优化向面向任务价值的通信、感知、计算与智能协同优化转变，推动通信网络由“比特搬运”向“语义传递、意图理解、行为引导、任务达成”的新型通信范式演进。
通感智算融合应用场景
Physical AI的快速发展推动人工智能从数字空间向物理世界延伸，对复杂动态环境下的智能感知、自主决策与多智能体协同作业提出了新的要求。探索面向复杂动态场景的异构具身智能体端边云协同作业新模式，研究面向具身智能的机器人能力接入与可信验证、基于能力约束的分布式组件复用与异常任务协同，以及面向物理世界的6G多模态融合全息环境重构、电磁-几何耦合建模与动态感知等关键技术，构建通信、感知与智能深度融合的具身智能体协同作业系统。通过真实场景下的系统验证与任务成效评估，推动通智融合技术向仓储物流、园区楼宇等行业应用拓展，为Physical AI规模化应用提供技术支撑。