AI赋能射频信号处理技术新突破
射频（Radio Frequency, RF）信号处理是当代无线通信、雷达探测、电子对抗及物联网的核心技术支撑。随着5G/6G网络、认知无线电和智能感知技术的迅猛发展，射频通信系统正面临信道复杂、信号密集、调制方式多样化、设计非线性程度高、优化成本昂贵等显著挑战。基于专家经验的传统特征工程与电路设计方法，在复杂动态场景下表现出效率低下、泛化能力不足的缺陷，难以满足大规模、高实时性的工程应用需求。与此同时，深度学习与机器学习方法凭借其卓越的非线性拟合能力和模式识别优势，正在深刻改变射频研究的技术范式。本课程
AI数据中心面临“铜缆极限”挑战
展望2026年，初创公司计划改用能够传输射频及太赫兹频率的塑料线缆。加速训练大型AI模型的途径，主要取决于两个核心概念：纵向扩展与横向扩展。所谓横向扩展，指的是通过增加具备分段处理能力的人工智能计算机数量来协同工作；而纵向扩展则是将尽可能多的图形处理单元（GPU）塞进单台设备中，通过互联使其宛如一台超级GPU，以提升大规模计算效率。这两种架构依赖于截然不同的物理连接手段。横向扩展主要借助于光子芯片和光纤，实现数百米甚至数公里的传输；纵向扩展则多使用铜缆，尽管传输距离短至一两米，却能构建出密度高出约10倍的