智能计算新范式：通感融合与无线神经网的革命性发展

> ### 摘要 > 本文探讨智能计算领域正在兴起的新范式——将无线通信技术深度融入神经网络架构，推动“通感融合”从概念走向实践。该范式以“无线神经网”为核心载体，通过在信号传输层嵌入类脑计算能力，实现感知、通信与计算的原生协同；其本质是突破传统“先传后算”的割裂模式，转向“边传边算、以算促通”的“算力通信”新路径。这一变革不仅提升频谱与能量利用效率，更重塑边缘智能部署逻辑，为6G及未来智能基础设施提供底层支撑。 > ### 关键词 > 智能计算，通感融合，无线神经网，算力通信，新范式 ## 一、通感融合与无线神经网的理论基础 ### 1.1 通感融合的基本概念与理论基础 通感融合，远不止是通信与感知功能的简单叠加——它是一场静默却深刻的范式迁移：当无线电波不再仅承担“搬运信息”的被动角色，而开始自主分辨环境特征、识别运动轨迹、甚至预判信道变化时，信号本身便成了会思考的媒介。这一理念植根于对智能本质的再理解：真正的智能，从不孤立存在于云端或终端，而萌发于物理世界与数字系统持续交互的边界之上。资料中所强调的“通感融合”，正是将通信链路升维为具备感知能力的神经末梢，使基站、终端乃至散射体都成为可训练、可反馈、可协同的认知节点。它悄然消解了传统架构中“感知归雷达、通信归基站、计算归服务器”的 rigid 分工，在电磁空间里编织一张具有自组织意识的动态认知网络。这种融合不是权宜之计，而是面向6G及未来智能基础设施所必需的底层哲学转向——唯有让通信拥有感知的直觉，感知获得通信的广度，二者才能在不确定的物理世界中，共同生长出稳健的智能。 ### 1.2 无线神经网的架构与设计原理 无线神经网，是通感融合落地的具象载体，亦是这场变革最富诗意的技术隐喻：它并非将神经网络“部署”于无线系统之上，而是让无线系统本身成为神经网络。其核心在于——在信号传输层嵌入类脑计算能力。这意味着调制解调器不再只执行预设算法，而能依据实时信道状态自主调整编码策略；天线阵列不再仅聚焦波束，而可联合多节点完成分布式特征提取；甚至空口协议栈也开始具备轻量级推理能力，在毫秒级延迟约束下完成目标分类或异常检测。这种原生协同的设计逻辑，彻底跳脱出“先传后算”的机械时序，转而拥抱“边传边算、以算促通”的共生节奏。每一个无线单元，既是数据的驿站，也是思考的细胞；每一次电磁振荡，既承载比特，也传递认知意图。 ### 1.3 智能计算新范式的技术基础 智能计算的新范式，其技术根基深扎于对“算力”与“通信”二元对立关系的根本性质疑。资料明确指出，该范式本质是突破传统割裂模式，转向“算力通信”新路径——这短短四字，重若千钧。“算力通信”不是算力+通信的算术相加，而是以算力为通信的语法、以通信为算力的血脉，重构整个信息处理的时空逻辑。它要求硬件层面支持存算一体与射频-基带联合优化，算法层面发展适用于稀疏、非平稳、低信噪比无线信号的轻量化神经模型，系统层面构建跨层可微、端到端可训的联合优化框架。这一基础，不单关乎性能提升，更指向一种新的技术伦理：让算力不再远离物理世界，而是沉入电磁肌理；让通信不再沉默传送，而是主动参与理解。这，正是智能计算走向真实、可感、可信赖的必经之路。 ## 二、智能计算新范式的需求背景 ### 2.1 通信与计算分离的传统模式 在过往数十年的信息技术演进中，“先传后算”早已不是一种技术选择，而是一种刻入系统基因的思维惯性。数据从终端出发，经由信道艰难跋涉至云端或边缘服务器，在那里才真正开始它的“思考之旅”——解码、缓存、调度、推理、反馈。这一过程看似井然有序，实则暗藏断裂：通信层只问“能否送达”，计算层只问“如何处理”，二者之间横亘着协议栈的层层壁垒、时延的不可逆累积、能量的重复耗散，以及最关键的——语义鸿沟。当毫米波穿透雨幕、当多径信号相互撕扯、当终端电量跌至临界，通信系统仍固执地执行香农极限下的最优传输，却对“此刻该传递什么、为何要传递、是否值得传递”一无所知；而计算系统纵有万般模型，亦只能面对被截断、被压缩、被失真的二手数据徒然推演。这种割裂，不是效率问题，而是认知失联——它让智能始终悬浮于物理世界的表层，无法触达电磁波动中蕴藏的原始直觉与瞬时因果。 ### 2.2 当前智能计算面临的挑战与局限 智能计算正站在一个微妙的临界点上：算力持续跃升，模型愈发庞大，但落地的步履却日益沉重。在边缘侧，轻量化模型常以牺牲感知粒度为代价；在云端，高精度推理又受限于回传带宽与端到端时延；更深层的困境在于——现有架构难以应对无线环境固有的非平稳性、稀疏性与强不确定性。当信道状态在毫秒间剧烈起伏，传统闭环控制尚未来得及响应，场景已悄然迁移；当传感器数据天然稀疏、噪声远超信号，依赖完整标注与静态分布的训练范式便显苍白。这些局限并非孤立存在，而是彼此缠绕：计算越依赖高质量数据，通信越难保障其质量；通信越追求极致吞吐，系统越难嵌入实时感知与动态决策。于是，智能在实验室里熠熠生辉，在真实街角却频频失焦——它缺的不是更强的GPU，而是一双能听懂电波低语、能看懂信号褶皱的眼睛。 ### 2.3 通感融合对智能计算的必要性分析 通感融合，因此不再是一项可选项，而是一把打开智能计算下一阶段的密钥。它必要，是因为唯有将感知能力内生于通信过程本身，智能才能真正“在场”——不是事后复盘，而是同步理解；不是隔空指挥，而是共频呼吸。当基站天线阵列在发射波束的同时完成人体微动特征提取，当车联网终端在交换位置信息的刹那完成碰撞风险联合推理，当散射体表面反射的不再是无意义的杂波，而是可被神经网络解码的空间语义图谱，智能计算才终于挣脱了“数据搬运工”的宿命，成为电磁空间中主动的诠释者与协作者。这种必要性，深植于物理世界不可回避的约束之中：频谱不会无限扩张，能源无法持续堆叠，时延不容反复博弈。通感融合所催生的“无线神经网”，正是对这些硬约束最谦卑也最锋利的回应——它不奢求更多资源，只求让每一赫兹、每一焦耳、每一纳秒，都同时承载信息、感知与意图。这不仅是技术路径的转向，更是智能哲学的回归：真正的智能，本就生长于感知与行动交织的当下。 ## 三、总结 智能计算新范式正推动通信与计算从“松耦合”走向“深内生”，其核心在于以通感融合为哲学指引、以无线神经网为技术载体、以算力通信为运行逻辑，实现感知、通信与计算在信号层的原生协同。该范式并非对既有架构的局部优化，而是对“先传后算”惯性思维的根本性扬弃，旨在回应频谱稀缺、能量受限、时延敏感等物理世界硬约束。通过将类脑计算能力嵌入无线传输链路，使基站、终端乃至环境散射体转化为可训练、可反馈的认知节点，智能得以真正扎根于电磁空间的动态肌理之中。这一转向，不仅提升系统级效率，更重塑智能的本质——它不再悬浮于数据之上，而生长于感知与行动交织的当下。