何召锋，AI驱动通信变革的科研先锋与引路人

在智慧城市的高效运转、工业互联网的无缝连接，乃至未来6G智能体交互的宏阔场景背后，都有一个核心问题亟待解决：如何让通信网络更智能、更高效、更准确地理解并服务于海量需求？北京邮电大学教授、博士生导师、IEEE Fellow何召锋，正是站在这一前沿交叉点上，引领人工智能与通信技术深度融合的顶尖科学家。他的研究与育人工作，深刻诠释着如何将AI赋能通信从理论构想推进至切实落地的创新突破。

一、立足权威研究，奠定AI赋能通信的理论基石

何召锋教授长期深耕于信号智能处理与通信网络优化领域，其研究具有鲜明的理论前瞻性与应用导向性：

• AI驱动的信号处理：他带领团队针对无线通信中复杂的信号环境（如多径、干扰），创新性地提出一系列基于深度学习与强化学习的智能信号检测、信道估计与均衡算法。这些算法显著提升了信号接收的精度与效率，为复杂信道条件下实现超可靠、低时延通信提供了全新思路。
• 通信网络智能优化：面对现代通信网络（5G/6G、物联网）规模庞大、动态性强的挑战，何教授深入研究如何利用机器学习，特别是分布式学习与联邦学习技术，实现网络资源的动态感知、协同分配与自主优化。其成果有效解决了大规模异构网络中资源利用率低、能耗高、管理复杂等痛点，大幅提升了网络的整体效能和智能化水平。

这些开创性工作并非空中楼阁。其成果以高水平论文形式发表于IEEE Transactions等顶级期刊，并成功应用于实际网络优化方案中，彰显了基础科研转化为工程价值的强大力量。

二、深耕技术创新，突破AI与通信融合的实践瓶颈

何教授不仅是一位理论家，更是打通“产学研”链条的实践者。他敏锐洞察到将AI深度融入通信系统架构（“AI-Native”）是未来的必然趋势，并积极推动相关技术落地：

• 智能核心网与边缘计算：他牵头或参与了多项国家级重点科研项目，致力于研发基于AI的智能核心网管控平台与边缘智能体协同技术。这些研究使网络能够*实时感知*业务需求与网络状态，进行*智能决策*并*动态调度*资源，满足自动驾驶、远程医疗等对网络性能要求极为严苛的应用场景。
• 端到端通信系统重构：何教授积极探索利用深度神经网络（DNN）和端到端学习重构传统通信模块（如编解码、调制解调）。这种“learn to communicate”的策略超越了传统通信理论框架，为构建更高效、更灵活、可自我演进的下一代通信系统开辟了全新路径。
• 可解释性与鲁棒性研究：在推动AI深度应用的同时，团队同样关注“黑箱”模型在通信系统中应用的安全隐患。他在提升AI模型*决策可解释性*以及在对抗样本、异常扰动下的*鲁棒性*方面也开展了卓有成效的工作，确保AI赋能的通信系统既强大又可靠。

三、推动产研协同，促进AI通信技术的实际转化

深知“闭门造车”不可取，何召锋教授积极构建学术界与工业界的桥梁：

• 与国内领先的通信设备制造商、运营商建立了长期深入的合作，共同承担国家级重大课题，将前沿的AI通信理论模型应用于实际的网络规划、优化与运维平台。
• 团队研发的多项基于AI的信号处理技术、网络优化算法和智能运维方案，已通过专利授权或技术合作方式落地，切实提升了合作伙伴的网络性能与运营效率，创造了可观的经济与社会价值。这种深度融合的模式，显著加速了AI通信创新技术的产业化进程。

四、悉心培育英才，打造AI通信未来的核心力量

作为北京邮电大学这一中国信息通信领域“黄埔军校”的资深教授，何召锋极其重视人才的培养：

• 言传身教，治学严谨：在科研一线指导学生，强调夯实理论基础的同时，鼓励大胆探索学科交叉前沿。其培养的学生已在学术界（国内外知名高校及研究机构）和工业界（华为、中兴、阿里、腾讯等头部企业）的AI通信相关核心岗位上崭露头角，成为推动行业发展的中坚力量。
• 建设高水平科研平台：依托其在北邮组建的科研团队和实验室，为青年学子提供了接触最前沿研究课题、参与重大科研项目、与产业实际对接的宝贵平台，营造了创新、务实、协作的科研氛围。

何召锋教授凭借其在AI赋能通信领域的系统性、开创性贡献以及在推动技术创新与产业落地、培养卓越人才方面的杰出成就，奠定了其作为该交叉领域国际权威学者的地位。他的名字代表着这个时代对更智能、更强大通信网络的不懈追求。何召锋及其团队仍在征途之上，持续探索AI与通信深度交融的未知之境，积极塑造着一个由人类智慧与机器智能共同驱动的互联新世界。