在通信技术从 “连接万物” 向 “理解万物” 演进的关键期，软件定义无线电与人工智能的深度融合正重塑无线通信的技术范式。2025年IEEE/CIC 国际通信会议（ICCC 2025）聚焦 “塑造融合连接的未来”，威视锐发布的 AIR Studio一体机，以 “FPGA + 射频 + AI 算力” 的一体化架构，成为 AI赋能SDR的标杆性解决方案，为6G预研、认知无线电等前沿领域提供从算法验证到场景落地的全流程支撑。
一、技术融合：从“软件定义”到“智能原生”的必然演进
通信技术的发展史，本质是 “灵活性” 与 “效率” 的持续博弈。传统无线电依赖专用硬件电路，每种通信协议（如 2G、3G、4G）需独立设计芯片与模块，不仅成本高昂，且难以应对多制式共存的复杂场景。软件定义无线电（SDR）的出现打破了这一桎梏 —— 通过FPGA等可编程器件将射频前端与基带处理分离，仅需更新软件即可支持从2G到5G的多模通信，实现了“硬件一次部署，功能持续迭代” 的突破。
然而，面对动态电磁环境，传统SDR的静态参数配置难以满足实时优化需求。此时，AI的融入成为必然：AI算法凭借海量数据处理能力与模式识别优势，可实现通信参数的自适应调整，与SDR的软件化特性形成完美互补。
威视锐AIR Studio正是这一融合趋势的具象化—— 集成FPGA、宽带射频与NVIDIA Jetson ，构建“射频感知-数据处理-AI决策”的闭环。相比传统SDR的离散架构，其统一内存设计将数据交互时延，使AI模型能实时调用射频数据，实现从“被动响应”到“主动预测”的质变。
行业数据印证了这一趋势：根据NVIDIA2025电信AI状态报告，绝大部分的电信从业者已在评估或采用AI技术以提升客户体验；部分企业将AI视为驱动业务增长的核心引擎；IEEE全球调查更显示，近一半的受访者认为AI是2025年最重要的技术，并且明确指向其对电信领域的颠覆性影响。
二、核心应用：AI×SDR的三大场景突破
1.面向6G的语义通信开发平台：从“比特传输”到“意图理解”
6G的核心演进方向之一是从 “传输比特” 向 “传输语义” 跨越 —— 通过提取数据的核心意图而非完整内容，大幅降低冗余传输，尤其适用于卫星通信等带宽受限场景。例如，在智能驾驶视频传输中，传统方式需传输完整画面，而语义通信仅需提取“车辆位置、速度、障碍物类型” 等关键信息，可节省一半以上带宽。AIR Studio可用于构建端到端语义通信验证环境。
2.智能频谱感知：从“手动扫描”到“实时认知”
频谱资源的稀缺性与动态性，要求通信系统具备实时感知 “频谱空洞”的能力。传统SDR依赖手动配置扫描参数，效率低下且易遗漏突发信号；而AI赋能的频谱感知可实现全自动识别与分类。
3.AI模型与通信协议栈深度耦合：从“刚性分层”到“跨层协同”
传统通信协议栈（PHY、MAC、网络层）各层独立设计，难以应对动态网络环境（如高铁移动场景的信道突变）。AI通过跨层优化，可打破层间壁垒，实现全局资源调度。
三、未来图景：从“智能适配”到“自主进化”
AI赋能SDR将从“智能适配”向“自主进化”跃迁。目前，SDR通过AI实时响应环境，如动态参数调整。未来，强化学习和生成AI让SDR自我优化，无需干预。此外，随着6G “通感一体” 需求的提出，AIR Studio可进一步整合雷达信号处理、AI感知算法，实现“通信+感知”的协同优化。
四、AIR Studio：从“组件拼凑”到“无缝协同”的研发革新
对科研人员与企业而言，AIR Studio 的核心价值在于“一站式验证”：
硬件集成：覆盖从射频（支持多频段）、FPGA（实时处理）到AI算力（Jetson Orin）的全链条，无需担心组件兼容性问题；
软件生态：支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，与GNURadio等SDR工具无缝对接，Python接口简化二次开发，使算法从设计到验证的周期大幅缩短；
在IEEE/CIC 2025会议聚焦融合连接的背景下，威视锐AIR Studio正以 “AI 原生 + SDR 灵活” 的双重优势，加速推动通信技术从 “功能实现” 向“智能服务” 的转型，为6G预研与下一代通信系统落地提供重要支撑。
文章来源：威视锐