特斯聯(lián)近期在智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（AIoT）領(lǐng)域取得最新科研成果，主要包括：優(yōu)化智能物聯(lián)網(wǎng)的能耗、延時(shí)與交互，算力網(wǎng)絡(luò)的資源管理和任務(wù)調(diào)度，以及多智體反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架和應(yīng)用。以上技術(shù)突破由特斯聯(lián)前不久任命的首席科學(xué)家楊旸博士帶隊(duì)完成，該科研成果已被IEEE國際學(xué)術(shù)期刊和國際頂級(jí)會(huì)議收錄。

由于蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的封閉性，以及缺乏有效的現(xiàn)場測量工具，NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的許多重要指標(biāo)一直以來都沒有被深入地研究，例如：無線接入性能和能耗等。基于實(shí)際應(yīng)用場景中完成的扎實(shí)研究工作，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步給出了提升智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)規(guī)范和芯片設(shè)計(jì)方向的優(yōu)化建議。

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景中，無線傳感器設(shè)備無需鋪設(shè)專門的有線網(wǎng)絡(luò)，具有靈活性和可擴(kuò)展等優(yōu)勢。但是，工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中復(fù)雜時(shí)變的無線衰落信道會(huì)導(dǎo)致無法預(yù)測的隨機(jī)服務(wù)時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)，降低了工業(yè)生產(chǎn)閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，這是無線傳感器設(shè)備和無線通信技術(shù)應(yīng)用于高精度、高可靠的自動(dòng)化工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的最主要技術(shù)挑戰(zhàn)。

針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景中的嚴(yán)苛?xí)r延要求，楊旸博士及團(tuán)隊(duì)提出了在無線多徑衰落信道中對時(shí)延分布進(jìn)行塑形的新方法，通過對原始最優(yōu)化函數(shù)的解耦分析，設(shè)計(jì)了“雙層閉式反饋控制算法（TACAN）”，實(shí)現(xiàn)了時(shí)延分布方差的最小化，從而顯著提高了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

在智能物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景中，邊緣計(jì)算資源的廣泛部署可以及時(shí)有效地滿足終端用戶的低時(shí)延、強(qiáng)計(jì)算、快響應(yīng)等服務(wù)需求。針對復(fù)雜多變的無線信道環(huán)境和多層次的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，楊旸博士與團(tuán)隊(duì)提出了基于大規(guī)模多天線中繼節(jié)點(diǎn)輔助的多層次算力系統(tǒng)，來增強(qiáng)復(fù)雜用戶任務(wù)的計(jì)算能力和效率。

此外，楊旸博士及團(tuán)隊(duì)提出了“多智體反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（MAFENN）框架，包含三個(gè)充分合作的智能體，其中的反饋智能體模擬了靈長類動(dòng)物大腦中的信號(hào)反饋和錯(cuò)誤糾正機(jī)制，有效提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的反饋學(xué)習(xí)能力、特征提取能力、噪聲和干擾消除能力。

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