AI技术在电子信息技术领域的实施

引言

在数字经济蓬勃发展的当下，电子信息技术作为现代社会的基础设施，正面临着技术迭代与应用拓展的双重挑战。从 5G 网络的普及到 6G 技术的前瞻布局，从芯片制造工艺的不断精进 到信息安全需求的日益复杂，传统技术路径逐渐难以满足产业发展的新要求。

一、AI 技术在电子信息技术各细分领域应用

1.1 微电子与芯片设计

在微电子与芯片设计领域，AI 技术正重塑传统研发流程。芯片架构设计阶段，传统试错法需反复验证电路布局，效率低且成本高。谷歌旗下 DeepMind 开发的AlphaFold 算法经迁移，衍生出用于芯片设计的 AI 模型，可基于性能需求自动生成电路拓扑结构，通过强化学习优化晶体管排列，使芯片性能功耗比提升。台积电也将 AI 引入后端设计，利用机器学习算法预测布线拥塞风险，提前调整布局，缩短设计周期。芯片制造环节，缺陷检测是保障良品率的关键。AI 计算机视觉技术通过训练大量缺陷图像数据，构建高精度检测模型。科磊半导体（KLA）采用深度学习算法，可在晶圆表面检测到纳米级缺陷，识别准确率高，相比传统人工检测效率提升百倍。

1.2 通信网络领域

AI 成为通信网络优化性能提升的核心要素。在网络优化方面，华为运用机器学习算法处理 5G 基站的流量数据，分析未来时段的流量高峰期和流量分布，从而动态规划路由路径，减少网络时延。对6G 网络超密集的异构组网场景，AI 可实时监测节点的状况，从而对频谱进行智能分配，为网络提供更高效的容量。在信号处理方面，AI 的降噪与信道均衡技术可获得更好的通信效果。

1.3 信息安全保障

AI 既是信息安全防护盾，也是信息攻防矛。在入侵检测技术中，机器学习构建异乎常态行为模型，阿里云态势感知自动分析用户登录、数据访问行为，自动化检测暴力破解、数据窃取等攻击，误报率低。在数据加密技术中，基于AI 的同态加密算法可在不泄露密文的情况下计算数据，在微软提出的保密计算方法中，结合可信执行环境和AI 算法，以保护数据全生命周期安全。漏洞挖掘属于主动防御，谷歌 AI 安全团队研发的AI 模型，在 Chrome 浏览器上发现了几百个高危漏洞。

二、AI 技术实施面临挑战

2.1 技术难题

电子信息技术AI 应用技术上的瓶颈。算力上，AI 复杂的算力要求大量的计算资源，现有的传统 GPU 难以支撑电子信息场景中对于海量数据进行实时处理的能力。芯片设计AI 仿真，对模型所进行的纳米级晶体管行为模拟需要高算力，现有的传统硬件经常会造成任务运行等待时间过久，影响研发进度。算法上，AI 模型的泛化性与可解释性差。信息安全入侵检测任务中，机器学习模型识别攻击的行为是通过构建模型的训练集学习得到的，面对针对模型进行变种的新型攻击时，模型的泛化能力差，容易出现误判；AI 黑箱的特性造成了对于模型如何作出决策解释不清楚，从而影响其在电子政务等安全性的要求更高的电子信息场景的应用。数据上，电子信息的数据具有海量、多源异构和隐私敏感的特征。通信网络场景中，5G 基站产生的海量流量包含用户行为信息，在流量数据采集与处理中既要保证流量数据的可用性，也要满足严格的数据隐私法律要求，因此数据的合规治理难度较大。

2.2 人才短缺

一是专业人才的缺乏。人工智能技术人才较少，信息电子技术与人工智能结合需要具备芯片设计、协议通信以及机器学习算法等技能的复合型人才，而高校现有专业课程缺少学科交叉，缺少相关培训体系，毕业生技能不能满足企业需要。了解人工智能辅助设计技术的工程师缺口达 20 万人。二是行业人才流失较为严重。人工智能等新技术、新能源企业能获取的人才流向更多的是互联网巨头，不仅高薪、还具较强的资源匹配性，其他公司难以吸引相应的高级研发人员。三是自身培养体系不健全，自身培养体系缺少人工智能新技术的教育培训，现有人员对新技术更新速度较慢，无法满足自身的技术升级需求。

2.3 产业协同困境

AI 技术应用存在产学研融合困境和产业链协同不紧密的问题。产学研合作不通畅，高校及科研院所科研成果丰富，但在成果转化方面进展缓慢。有些科研院所自主研发的先进技术 AI 算法由于没有对硬件进行工程化适配，无法直接搭载到企业芯片设计流程上。产业链上下游之间缺乏有效协作，芯片企业、通信设备商以及 AI 技术服务商之间都存在数据“隔离墙”和不同的技术标准问题，在研发 6G 网络时，需要基站设备商和 AI算法公司共享网络流量信息，用于网络频谱分发方案优化。但由于两者商业利益关系及数据安全保护等原因导致共享进展缓慢，拉长了技术商用化研发周期。中小企业由于自身规模小，资金和技术实力都相对薄弱，AI 技术改造难以自行开展，行业中又缺乏相关的资源整合平台，因而导致整个产业无法自我升级。

三、AI 技术实施应对策略

3.1 技术研发突破

对于 AI 在电子信息的应用痛点，首先需要解决的是如何实现技术突破与创新。在算力上，我们需要加快新型计算机体系结构研究，提升量子计算、类脑计算在电子信息环境中的适用性，如中科院自主研制的九章量子计算机在某算法中运算能力比超算计算机快百万亿倍，可用于芯片设计中的复杂仿真计算，能够将芯片研发周期缩短 25% ，提高了芯片研发速度；加强异构计算，在传统CPU 计算之外，辅助以GPU、FPGA 等计算能力，提高对数据的综合处理能力；算法上，提升解释性AI(XAI)研究，开发面向规则推理与基于深层学习相结合的混合模型；安全方面，在信息系统、基础设施层面充分利用知识图谱研究解决深度学习的决策机制问题，使基于知识图谱的入侵检测模型，其决策机制能被外界所知晓，提升模型的安全性、可信性；在泛化方面，利用联邦学习、迁移学习等可有效改善模型的泛化能力，缓解大容量标注数据的压力；对于数据而言，建立起安全、高效的数据治理体系，利用区块链技术，落实数据权属与数据溯源，保障5G 基站流量数据等涉密数据的隐私保护。

3.2 人才培养与引进

针对人才不足，需培养、引进多维层次的人才架构。改革教育制度，高校开设 AI/电子信息交叉学科专业，例如“AI 芯片设计”“智能通信工程”等，并协同企业开设实践课程，将AI 辅助芯片设计、通信网络智能优化等实际项目引入课程教学中。建立企业人才建设，电子信息企业需建立企业培训制度，定期进行 AI 技术培训，组织企业技术创新小分队，以提高当前员工的人才技能，制定优厚的薪水与股权激励，引回互联网大厂AI 人才。

结语

AI 技术与电子信息技术的融合已成为产业发展的必然趋势。尽管在技术攻关、人才供给与产业协同等方面仍面临挑战，但通过持续的技术创新、完善人才培养体系与强化产业生态协作，能够有效推动 AI 技术在电子信息领域的深度落地。未来，随着技术的不断突破与融合深化，二者将为电子信息产业的智能化转型注入强劲动力，重塑行业发展格局。

参考文献

[1]金峰.AI 手机启航从模块智能到协同智能[J].通信世界,2024,(04):5.

[2] 张宇航. 人工智能在电子信息技术领域的应用研究[J]. 中国战略新兴产业,2024,(20):67-69.