浅析通信技术与电子信息技术在人工智能领域的应用

引言

人工智能从实验室走向产业化的关键，在于解决 “数据传输效率” 与 “硬件算力瓶颈” 两大核心问题。通过通信网络切片技术实现 AI 数据优先级传输，利用神经形态芯片重构 AI 硬件架构，借助自适应信号处理算法提升数据质量。

一、通信技术、电子信息技术与人工智能基础理论

1.1 通信技术核心概述

通信技术作为信息交互的桥梁，正朝着高速率、低时延、广连接方向演进。5G 技术凭借高达 10Gbps 的峰值速率与 1ms 的超低时延，实现了人与物、物与物的高效互联，为自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的人工智能应用提供网络支撑。而 6G技术已进入预研阶段，其太赫兹频段通信、智能超表面等创新技术，将进一步突破传输速率与覆盖范围的限制，理论速率可达 1Tbps，为 AI 模型的云端协同训练与边缘计算提供更强大的网络基础。在异构通信网络领域，卫星通信通过同步轨道与低轨星座组网，填补地面网络覆盖盲区，支撑海洋监测、极地科考等场景下的 AI 数据回传。

1.2 电子信息技术核心概述

AI 芯片的基础是电子信息技术，AI 芯片的“地基”也就是各种电子信息技术的发展。其中微电子芯片主要是在缩小制程工艺， 14nm 向3nm 甚至是更小，台积电、三星这些公司通过 EUV 技术来增加芯片晶体管的密度指数倍增长。英伟达的 A100GPU 中有着超过540 亿个晶体管，FP16 算力高达 19.5TFLOPS，从而使深度学习模型训练与推理的速度得到极大提升。

1.3 人工智能技术基础

AI 以数据与算法为基础，包括机器学习、深度学习等。机器学习包括监督学习、无监督学习以及强化学习算法，在数据中提取规律并形成预测模型。深度学习的多层神经网络结构在较为复杂的数据中占有优势。卷积神经网络（CNN）利用卷积与池化层学习并提取图像特征，在人脸识别和医学影像诊断上的准确率在 95% 以上；循环神经网络（RNN）与LSTM、GRU 是循环网络的变体，擅长于序列处理，应用在语音与自然语言处理。

二、通信技术在人工智能领域的应用

2.1 通信网络为人工智能提供数据传输支持

传感器，即通信网络是人工智能的数据采集和交互“神经脉络”。高速率和低时延是5G 网络的主要特征，这为 AI 的使用提供可靠的数据传输通路，5G 网络 10Gbps 的峰值速率和1ms 的超低延时，可以让自动驾驶汽车实时接收来自云端的 AI 决策指令并将行驶中的路面信息、速度信息等数据迅速回传给AI 数据库，实现自动驾驶汽车对复杂路面状况的毫秒级回应。低功耗广域物联网通信技术是人工智能系统与大量设备连接的“中介”，NB-IoT、LoRa 等技术可以使智慧城市建设中城市中数以万计的智能水表、电表、环境监测设备接入物联网，将城市运行大数据持续传导至AI 调度服务器。

2.2 通信技术优化人工智能系统架构

边缘计算以及分布式网络是借助通信技术优化 AI 系统的响应速度及可靠性。边缘计算把AI 计算能力分散至网络边缘，降低端到端时延和负担到云端的数据。软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)支持通信网络智能地根据 AI 需求进行带宽分配。SDN 控制单元能够对 AI 模型训练任务的带宽进行分析和判断，可以将带宽资源调度分配给需要的模型训练，满足模型高带宽训练任务的需求。

2.3 智能交通系统中车联网通信与 AI 算法协同实现交通调度优化

AI 算法+V2X（车与万物互联）彻底改变了传统的交通调度模式，V2X 技术能使车辆与道路设施、车辆、云端服务器直接进行数据交互，AI 算法结合从路侧感知单元（RSU）和车载单元（OBU）等系统获得的流量、事故预警、天气情况等数据，制定动态的交通调度决策。如阿里城市大脑用车联网通信所收集的实时交通流信息；车联网通信还可用于辅助的自动驾驶车辆编队行驶，车辆通过近距离通信，实现行驶的车辆队列的行驶速度、车辆间距协同控制，从而提升道路通行能力及运输效率。

三、电子信息技术在人工智能领域的应用

3.1 微电子技术为人工智能提供硬件基础

人工智能硬件性能的主要推动力是芯片制造技术，特别是微电子技术的进步。芯片制程工艺从 14nm 向 3nm 甚至更先进的工艺节点迁移，芯片中晶体管集成的数量不断增加，在AI 芯片上提供了充沛的算力支撑。同时针对人工智能所做应用而研制的专用AI芯片（如谷歌 TPU）对人工智能硬件架构进行了优化，在图像识别、自然语言处理等领域，基于脉动阵列架构，采用矩阵乘法加累加运算的并行方式，其计算能力比传统GPU 提高了 15～30 倍。

3.2 信号处理技术助力人工智能数据处理

人工智能需要进行有效的信号处理，才能完成对数据的有效处理。数字信号处理技术包括滤波、去除噪声、特征提取等，数字信号处理算法有效提高了信号源数据的有效性。在语音处理中，使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）算法通过对语音信号进行频率分析处理，并通过提取有效的数据，有效提高语音识别的正确性；在图像数据处理中，将图像数据通过离散余弦转换（DCT）技术压缩，降低了图像数据的体积，降低了图像数据存储和传输的费用，但对图像进行数据压缩处理时能够保留图像关键部分信息，可用于辅助计算机视觉算法的目标检测和识别。自适应信号处理技术可以根据不同的环境条件自动选择信号处理方法。

3.3 智能手机中 AI 芯片与电子电路协同实现智能拍照、语音助手功能

智能手机的智能功能是电子信息技术和人工智能技术相融合的典型体现，以苹果 A系列芯片及华为麒麟芯片为代表，集成 NPU 与 CPU、GPU 一起配合为智能拍照提供强力算力，其拍照过程中的AI 算法利用图像信号处理器，实时获取景物的曝光、色彩、构图，自动对曝光、白平衡等进行调整；通过深度学习模型检测场景，对场景进行针对性的优化提升，实现“一键出片”。语音助手依赖于 AI 芯片和电子电路的高效配合，当发出语音指令时，通过麦克风阵列获取人声，经过模数转化和数字信号处理，进行 NPU对人声进行实时分析识别。

结语

通信技术与电子信息技术作为人工智能发展的基石，在数据传输、硬件支撑与系统优化方面发挥着不可替代的作用。尽管当前面临算力瓶颈、标准缺失等挑战，但随着5G/6G、先进芯片制程等技术的持续突破，以及跨领域协同创新机制的完善，三者深度融合将不断拓展人工智能的应用边界，为智能交通、智能制造等领域注入新动能，重塑未来科技发展格局。

参考文献

[1] 韩琦 . 通信 技术 与电 子信 息技 术在 人工 智能 领域 的应 用[J]. 通讯 世界,2024,31(12):22-24.

[2]孙波.计算机与电子信息技术在人工智能领域的应用[J].软件,2024,45(01):107-109.