人工智能赋能电子信息工程智能化转型路径与实践分析

一、人工智能与电子信息工程的融合路径

（一）智能感知技术在信息采集与处理中的应用

人工智能的发展给电子信息工程带来了很强的感知能力，智能传感器和感知算法的大量使用使系统可以有效捕捉物理世界的光、声、电、热等多种信号，在雷达探测、图像识别、语音分析等领域。带有AI 算法的信息采集设备有着更高的分辨率、更好的自适应性和更快速的实时性。比如在智能交通方面，基于人工智能的图像识别系统可以对车牌、行人行为、交通信号等进行精确识别。在工业检测中，红外成像和视觉检测系统可以利用卷积神经网络快速识别微小缺陷，提高生产良品率。

人工智能赋能的信息处理方式也从“ 规则式” 转向“ 模型式” 。对多源异构数据进行融合处理后，智能感知可以提取出目标的特征，也可以预测环境变化的趋势，提高系统的前瞻性和预警性，给工程系统提供更加精细化的运行数据。

（二）深度学习赋能通信、控制与信号处理系统

人工智能模型在通信系统里可以用于信道估计、调制识别、干扰抑制这些关键部分，从而改进信号传输的稳定性和效率。拿循环神经网络（RNN）来预测高速移动场景中的信道状况，做到动态的频谱资源分配。控制系统当中，智能算法像强化学习和自适应神经网络之类的被大量应用到非线性系统的动态建模以及智能控制策略之中，进而改进自动化水平。在复杂的工况或者不确定性较高的工程系统里面，深度学习模型经过对以往控制数据的训练，可以学习到最佳的控制途径，改良系统响应时间和稳定性。

信号处理上，传统依靠傅里叶变换或者滤波器的处理手段正和深度神经网络融合起来，借助端到端的训练模式，AI 模型可以高效地完成信号去噪，压缩，增强等任务，在医疗图像，雷达信号，卫星遥感等领域取得了不错的效果。

（三）AI 芯片与智能硬件推动终端设备智能升级

AI 芯片快速发展，促进了智能硬件设备广泛融入到电子信息系统中，传统通用计算架构很难达到深度神经网络所需计算并行能力，专门设计用于 AI 芯片的 TPU、NPU 等具有很大算力和较低功耗特点的边缘端设备得到了广泛应用。

集成AI 芯片的智能硬件被大量运用到安防摄像头、工业传感器、通信模块、便携设备这些场景里。这样就让终端不用依靠中心服务器就能独立开展本地的数据处理、特征提取和决策执行工作。在物联网应用当中，AI芯片加持下的边缘节点做到了“ 边采集边智能” ，数据回传量变少，时延也下降了，从而减轻了网络的负担。

智能硬件的发展促使电子系统结构升级，软硬件协同设计成为主流，工程师不仅要关注硬件资源的分配情况，还要考虑AI 模型部署的协同性，才能使嵌入式AI 系统稳定、高效地运行。

（四）大数据与边缘计算协同提升系统运行效率

大数据同边缘计算技术融合起来以后，正在深刻改变电子信息工程的运行逻辑，传统工程系统依靠中心化架构来处理数据。随着设备数量增多并且应用变得复杂，系统的性能压力非常大，边缘计算把计算资源往前移到数据源头，这样就能让大量分散的设备具备本地分析和判断的能力，做到“ 数据就在身边，结果立刻反馈” 。

人工智能模型于边缘端运行，结合云端的大数据分析平台，“ 云-边-端” 结构便得以形成，系统在边缘侧进行初步判断和控制。云端则负责模型训练，策略优化以及全局资源调度等工作，在智慧能源、智能建筑和远程医疗等领域均有广泛应用。其整体运行效率和资源利用度明显提升，依靠AI 算法对大数据进行实时分析，系统运行规律可以被挖掘出来，故障预判与调度方案优化也能完成，电子信息系统由此从可控向着可预见、可优化的方向发展。

二、电子信息工程智能化转型的实践探索

（一）智能通信系统的集成与优化

通信工程领域是电子信息系统最早完成智能化布置的范畴之一，凭借AI 的信道塑造及传输改良技术已经应用到 5G 以及未来 6G 网络当中。系统的频谱利用效率和信号抵抗干扰的能力有所提升，网络流量预估，用户行为剖析以及动态资源分配这些功能都是通过机器学习模型得以达成。

运营商采用智能天线阵列和智能基站来达到通信链路自适应调整以及动态功率控制的效果。在此过程中既改善了服务又节约了能源消耗，在一些比较复杂的环境如应急通信、卫星通信当中，AI 算法同样可以辅助达成快速组网、自主维护、故障自愈等功能性目标。

（二）工业自动化与智能制造工程中的应用实践

工业上，AI 技术渗透到生产过程控制，质量检测等关键部分，利用工业物联网收集设备运作数据。借助AI 模型分析之后，企业可以做到预知维修，能耗改善，流程再造等，自动化产线上，计算机视觉系统配合深度学习来分辨产品瑕疵，检测速度显著加快。

制造执行系统（MES）与AI 融合之后，工厂能够达成订单同设备的智能匹配并开展任务排程。从而减轻传统产线由于突发需求或者设备故障造成的波动状况，提升柔性生产能力，将来伴随工业数字孪生及虚拟调度技术的不断发展，电子信息工程将在智能制造领域起到更为关键的作用。

（三）AI 驱动的智能监控与安全防护系统建设

安全防护属于电子信息系统中的重点应用范畴，AI 技术在视频监测，网络防御，环境感知等环节取得了重大进展。智能摄像头凭借图像识别及行为分析技术，可以做到自动报警，人流量分析，危险动作识别等功能，被大量布置在交通，校园，社区，工业园区等地方。

从网络安全角度来说，AI 系统持续学习流量特征和行为日志之后，可以找出潜藏的异常行为和攻击模式，从而对付勒索软件，恶意代码，内网渗透之类的威胁。在国防和关键基础设施方面，依靠人工智能的多维态势感知系统增强了对复杂攻击的防御反应能力。

典型企业与工程案例分析

华为在通信设备里大量嵌入AI 模块，达成智能信号调度和自动优化组网，中车集团把AI 故障预测模块加入到列车控制体系当中。削减运维成本，改进运行安全性，阿里云和许多地区联手创建智能城市平台。凭借AI 对城市基础设施实施统一调节和信息整合，这些企业案例表明，AI 同电子信息工程融合的落地途径渐渐成熟，存在可推广性和可复制性。

从工程角度看，在北京冬奥会场馆里布置了依靠AI 控制的智能照明、智能安防以及能耗改良系统。做到绿色高效运作，粤港澳大湾区不少港口采用AI 帮忙调度系统，促使传统物流向智慧物流转变，这些例子很好地显示了人工智能给电子信息工程转型带来的重大影响和实际成果。

结论：

可见，从智能通信、工业自动化、智慧安防等领域中可以看出有着不错的应用成果。但是转型过程中也存在着核心技术依赖、数据安全隐患以及复合型人才匮乏等问题，未来要强化技术攻坚与标准创建工作，完善数据治理机制，促进产学研用协同推进，全面加速电子信息工程智能化转型进程。

参考文献：

[1]王莎莎.数字化转型背景下产教融合助推文旅专业人才培养进路审思[J].教育理论与实践，2024，44（15）:27-30.

[2]许世杰，崔发周，张帅.构建行业产教融合共同体服务中国式现代化建设——全国产教融合共同体建设工作研讨推进会综述[J].中国职业技术教育，2023（30）:58-63.