基于人工智能的电子信息处理技术研究

引言

电子信息处理技术是现代信息社会的基础，广泛应用于通信、医疗、工业等领域。但随着数据量呈指数级增长，传统基于规则和统计的处理方法难以应对复杂场景下的信息提取、分析与决策需求。人工智能通过模拟人类智能行为，具备自主学习、自适应优化等能力，为电子信息处理提供了全新范式。从语音识别到图像分析，从数据挖掘到智能决策，人工智能正推动电子信息处理向更高效率、更高精度、更智能化方向发展，研究二者的融合应用不仅能突破传统技术瓶颈，更能为各行业数字化转型提供核心动力，具有重要的理论与实践价值。

一、基于人工智能的电子信息处理技术的重要性

（一）提升信息处理效率

传统电子信息处理依赖人工设计的算法，面对多源异构数据时需反复调整参数，处理周期长且成本高。人工智能技术，尤其是深度学习，可通过海量数据训练自主优化模型，直接从原始数据中提取特征，省去复杂的人工特征工程。例如，在海量文本信息分类中，基于 Transformer 的预训练模型能自动捕捉语义关联，处理效率较传统机器学习方法提升 3-5 倍，同时大幅降低人工干预成本，让信息处理从繁琐的人工调参中解放出来[1]。

（二）增强复杂场景适应性

现实中的电子信息往往存在噪声干扰、数据缺失等问题，传统技术因依赖固定规则而鲁棒性不足。人工智能技术具备强大的容错能力，通过神经网络的非线性映射可有效过滤噪声，对不完整数据进行补全。在无线通信中，智能信号处理算法能在强干扰环境下准确解调信号，误码率较传统方法降低一个数量级，即使在复杂电磁环境中也能稳定传输信息，确保通信质量不受极端条件影响。

（三）拓展信息处理边界

人工智能使电子信息处理从被动响应转向主动决策，打破了传统技术仅能完成数据记录与简单分析的局限。例如，在工业传感器数据处理中，传统技术仅能记录设备状态，而基于深度学习的预测模型可通过历史数据提前识别故障征兆，实现预测性维护，将设备停机时间减少 20% 以上，让信息处理从 “事后记录” 升级为 “事前干预”，拓展了应用维度与价值空间。

二、基于人工智能的电子信息处理核心技术

（一）深度学习在特征提取中的应用

深度学习通过多层神经网络自动学习数据的层级特征，突破了传统手工特征设计的局限，能从原始数据中挖掘出更抽象、更本质的信息。在图像信息处理中，卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层逐级提取边缘、纹理、语义等特征，在人脸识别、目标检测等任务中精度远超传统方法，错误率可低至 0.1% 以下；循环神经网络（RNN）则适用于时序信息处理，在语音识别中通过记忆单元捕捉上下文关联，使连续语音识别准确率提升至 95% 以上，即使在口音差异、背景嘈杂的情况下也能保持稳定性能。

（二）强化学习在动态优化中的应用

强化学习通过 “试错 - 奖励” 机制实现动态决策优化，特别适用于实时性要求高、环境动态变化的电子信息处理场景。在通信资源分配中，智能体可根据网络负载变化实时调整频谱、功率等参数，使信道利用率提升 30% 以上，避免资源浪费与网络拥堵；在机器人控制系统中，通过强化学习优化传感器数据的反馈策略，可使机械臂操作精度达到毫米级，即使在外部环境扰动下也能保持稳定运行[2]。

（三）知识图谱在语义理解中的应用

知识图谱将碎片化电子信息关联成结构化知识网络，通过实体与关系的建模提升语义处理能力，让机器更精准地理解信息背后的含义。在医疗信息处理中，知识图谱整合患者病历、医学文献等数据，构建疾病 - 症状 - 治疗关联模型，辅助医生诊断的准确率提升 15%-20% ；在智能客服系统中，通过知识图谱理解用户 query 的深层意图，问题解决率提高至 85% 以上，减少了因语义歧义导致的沟通障碍。

三、基于人工智能的电子信息处理典型应用场景

（一）智能通信领域

在 5G/6G 通信中，人工智能赋能全链路信息处理，实现了通信系统的智能化升级。发射端通过生成对抗网络（GAN）优化信号调制方式，能自适应复杂信道环境，减少信号衰减；接收端利用深度学习实现盲均衡，无需已知信道参数即可准确解调，降低了对先验信息的依赖；网络层通过强化学习动态路由，使数据传输时延降低 40% 。例如，华为提出的 “智简 5G” 方案，通过 AI 驱动的信号处理技术，使小区容量提升 50% ，有效满足了物联网时代海量设备接入的需求[3]。

（二）医疗电子领域

医学影像处理是人工智能在电子信息处理中最成熟的应用场景之一。基于 CNN 的CT/MRI 影像分析系统可自动识别肿瘤、出血等病灶，检测灵敏度达 92% ，辅助医生将诊断时间缩短一半以上；可穿戴设备采集的生理信号（心电、脑电等）通过 LSTM 网络实时分析，能快速识别心律失常、癫痫等疾病的异常特征，响应时间小于 1 秒，为急救赢得宝贵时间，尤其在偏远地区医疗资源不足的场景中发挥重要作用。

（三）工业电子领域

工业物联网产生的海量传感器数据通过人工智能处理，推动了智能制造的深度升级。在汽车生产线，振动、温度等传感器数据经深度学习模型分析，可提前 3-6 个月识别轴承磨损、电机异常等早期故障，避免生产线突发停机；在智能电网中，AI 算法对负荷数据的预测精度达 97% ，能根据用电高峰与低谷动态优化电力调度，减少能源浪费 10%-15% ，同时降低电网运行压力。

四、面临的挑战与发展对策

（一）主要挑战

1.数据依赖与隐私安全

深度学习模型需大量标注数据才能保证性能，但电子信息中包含大量敏感数据（如医疗记录、工业机密），其采集与共享受隐私保护法规限制。例如，跨医院的医疗数据共享常因患者隐私问题受阻，导致模型训练数据覆盖范围有限，泛化能力不足，在面对罕见病例时容易出现误判。

2.模型部署与算力瓶颈

复杂 AI 模型（如大语言模型）参数达百亿级，对硬件算力需求极高，而电子信息处理场景中大量边缘设备（如传感器、嵌入式终端）受限于体积与功耗，无法承载 heavy模型，导致实时处理需求难以满足，限制了 AI 技术在边缘计算场景的落地。

结语：源于人工智能的电子信息处理技术正全面改造信息产业发展路径，在提高效能、强化适应性、延伸范畴等维度彰显出庞大潜能，经由深度学习、强化学习、知识图谱等关键技术与通信、医疗、工业等行业深度嵌合，已得到显著的应用成效反馈，推动各行业生产力进步与模式革新。迎接数据隐私、算力阻碍、可解释性等诸多挑战，应依靠隐私计算、轻量化技术、可解释框架等相关创新突破，助力技术自实验室进入规模化落地阶段，伴随算法的优化、硬件的升级以及场景的深化，人工智能进一步推动电子信息处理朝智能化、自主化、泛在化方向前行，为数字经济建设充当核心支柱，协助社会走向更高效、更具智能水平的信息时代。

参考文献：

[1]张宇.基于云计算的电子信息技术在大数据处理与分析中的应用研究[J].科技资讯,2025,23(06):65-67.

[2] 李 超 毅 . 基 于 人 工 智 能 的 电 子 信 息 处 理 技 术 研 究 [J]. 中 国 高 新 科技,2025,(04):14-16.

[3] 王 明 洁 . 虚 拟 现 实 与 电 子 信 息 处 理 技 术 的 融 合 分 析 [J]. 电 子 技术,2025,54(02):306-307.