电子信息工程中的现代智能技术应用

引言

本文梳理人工智能、物联网、大数据等现代智能技术的核心特性及其在电子信息工程中的适配逻辑。聚焦通信、设备制造、系统运维三大核心场景，分析技术创新应用的具体路径。结合实际应用中的现存问题，提出针对性的优化策略。

一、现代智能技术概述

1.1 人工智能技术

人工智能技术以算法模型为核心，具备模拟人类智能活动的能力。其核心特点体现在自主学习与动态决策上，通过对样本数据的训练，算法能自动优化处理逻辑，比如在图像识别任务中不断提升目标检测精度。面对复杂场景时，可基于实时输入调整执行策略，而非机械遵循固定流程。这种特性使其能应对电子信息工程中多变的处理需求。在电子信息工程中，人工智能的适配性主要体现在三个方面：在信号处理领域，能通过深度学习模型识别复杂噪声模式，实现弱信号的精准提取；在设备控制环节，可根据传感器反馈实时调整运行参数，如智能芯片的功耗动态调节。在系统运维中，通过分析历史故障数据构建预测模型，提前发现潜在风险。其优势在于将传统依赖人工设计的处理规则，转化为可自主进化的智能逻辑，大幅提升应对复杂场景的能力。

1.2 物联网技术

物联网技术通过感知设备与通信网络的结合，构建起物理世界与数字空间的连接桥梁。其技术特点表现为分布式感知与协同交互：海量终端节点可实现对温度、电流、位置等多维度信息的实时采集。节点间通过轻量化协议实现数据互通，形成联动响应机制。这种感知、传输、交互的闭环能力，恰好契合电子信息工程对全域状态监控的需求。在电子信息工程中的适配性突出表现在设备互联与数据融合方面，在智能硬件系统中，可通过嵌入式传感器实现设备状态的实时监测，如工业控制中对电机运行参数的采集。在通信网络中，能构建终端间的短距离协作链路，弥补传统集中式通信的覆盖盲区。在数据应用层面，为多源信息融合提供底层支撑，如将设备运行数据与环境数据关联分析。其核心价值在于打破了孤立设备的信息壁垒，使电子信息系统具备对物理环境的全域感知能力。

1.3 大数据技术

大数据技术依托分布式计算架构，解决了海量异构数据的高效处理难题。其技术特点集中在规模化处理与深度挖掘。通过集群化部署实现对 PB 级数据的并行处理，避免单点计算瓶颈。借助关联分析算法发现数据间的隐藏规律，如用户行为与系统负载的关联模式。这种能力让电子信息工程中积累的海量数据转化为决策依据。在电子信息工程中的适配性体现在数据驱动的系统优化上，在通信网络中，可通过分析用户流量分布规律，动态调整基站资源配置。在电子设备研发中，对测试数据的深度挖掘能定位设计缺陷，缩短迭代周期；在能耗管理方面，通过关联设备运行数据与能耗指标，找到节能优化的关键节点。与传统数据处理方式相比，其优势在于能从杂乱的海量信息中提炼出可操作的优化策略，为电子信息系统的精细化运营提供支撑。

二、现代智能技术在电子信息工程中的创新应用

2.1 通信领域

机器学习代替传统信号处理，对复杂的电波环境进行数据分析，对干扰特征建立神经网络模型，实时判别干扰并按照实时判据制定对抗策略在转发的过程中对杂波信号进行干扰过滤，确保信息的高可信度。M2M 技术中，物联网实现万物互联，通过 M2M 技术，比如基站可以远程监测周围 M2M 终端发射信号的强度并及时调整发射功率以避免信号之间的叠加干扰。云计算技术协调组网优化。根据用户使用通讯记录的趋势预测通讯流量，提前配置所需资源，同时通过区域的人口活动频率的变化动态调整基站的覆盖面积，在确保业务使用不受阻的前提下降低能源消耗。

2.2 电子设备设计与制造

设计过程通过人工智能学习过往电路设计经验，设计电路初值，自动计算满足电路功能的电路设计值，优化电路设计，减少设计所需时间。人工智能算法还可以在仿真实验中发现电路设计中存在的问题，例如芯片散热散热不足，自动提出改善措施和解决方案。在制造阶段物联网技术的应用可以实时、动态获取生产线上的机械动作信息，并且通过边缘计算实现对加工精度等的信息提取。数据流包括制造阶段传感器采集加工精度偏差、工艺参数等数据，分析采集的数据流，提取出加工精度、工艺参数与产品质量的相关关系，以指导生产，实现预测制造。

2.3 电子信息系统运维

大数据分析方法建立故障预测模型，通过对系统的运行数据监控找出异常的关键状态，如服务器响应迟缓的预征兆自动启动报修。采用智能诊断辅助技术人员找出故障原因，降低人员查找故障的时间，如通信设备出现故障时自动调出类似故障案例给出解决方案。IoT 设备全览运维系统监控整个设备的状态，通过内置的传感器持续采集温压等参数，一旦发现异常就会自动推送给运维系统。大数据在长时间的数据存储过程中，可以从数据中发现运维资源的利用率较高的设备，如制定差异化的巡检策略，对特定设备增加巡检的频次，最大化资源利用，保障系统的稳定，同时又能减少资源浪费降低运维成本实现感知、分析、处置的闭环运维。

三、现存问题与优化策略

3.1 现存问题

一是技术兼容性差。由于智能、物联、云大数据等技术往往以各系统的方式存在，彼此之间接口、协议的标准不统一，容易形成技术应用中各系统之间的数据“碎片”。例如，在通信链路系统中，人工智能处理的算法模型与物联网获取的数据不能实时进行交换处理，降低了对整体优化的改善效应。二是核心算法的知识产权属于第三方居多，尤其在电子产品的芯片制造、手机芯片以及显示屏制造等领域，容易遭遇专利技术壁垒。三是复合式人才缺失，具备了解和掌握电子信息工程的内核理论，同时又熟悉智能技术应用的复合型人才少，在实际技术推广过程中往往出现理论和实践衔接不到位的情况。四是适用性不强，智能技术目前多为通化型应用，并没有根据电子信息工程具体应用领域进行特别的针对性研制和优化，例如针对特定通信信道的智能抗干扰算法。

3.2 优化策略

需建立技术协同标准体系，制定统一的数据交互协议与接口规范，推动多技术模块的无缝对接，例如构建跨系统数据共享平台，实现通信网络中感知数据与智能决策模型的实时联动。加强核心技术自主研发，聚焦智能算法、关键传感器等卡脖子领域，通过产学研合作突破技术瓶颈，建立自主可控的技术供应链。完善人才培养机制，高校开设交叉学科课程，企业开展定向培训，培养兼具电子信息基础与智能技术应用能力的复合型团队。针对细分场景推进定制化开发，结合通信、制造等领域的具体需求，优化智能技术方案，如为工业电子设备设计专用的物联网能耗监测算法，提升应用精准度。

结语

本文研究了现代智能技术在电子信息工程中的应用，发现人工智能等技术在通信、制造等领域作用显著，但存在技术融合、自主化等问题。推进技术协同，加强核心技术研发与人才培养，深化场景适配。随着技术发展，其应用将更广泛，为电子信息工程高质量发展注入持续动力。

参考文献：

[1] 徐萌 . 人工智能技术在电子信息工程自动化设计中的应用 [J]. 电子元器件与信息技术 ,2024,8(10):102-105.

[2] 李延涛 . 智能技术在电子信息工程自动化设计中的应用研究 [N]. 科学导报 ,2024-07-12(B02).