人工智能与电子信息工程的跨界融合：现状与未来

人工智能与电子信息工程的跨界融合：现状与未来

人工智能与电子信息工程的跨界融合正在改变我们的世界。从信号处理到数据传输，再到系统集成，这两个领域紧密交织在一起。通过结合计算机科学的基础知识，人工智能得以高效处理和分析海量数据，实现智能化决策和预测。这种学科交叉不仅促进了教育资源的优化配置，也为学生提供了更广阔的学术视野，使他们能够在多个领域游刃有余。

智能网联汽车是人工智能与电子信息工程融合的典型应用领域。它不仅需要传统的汽车工程技术，更需要先进的传感器技术、通信技术和人工智能算法。通过融合这些技术，智能网联汽车能够实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。

河北工业大学的“智能网联汽车智慧教学平台”就是一个很好的例子。该平台由机械工程学院牵头，电子信息工程学院、人工智能与数据科学学院共同建设，基于超星汇雅大模型建成了智能网联汽车专业知识图谱。平台聚焦汽车工程学、汽车试验学、智能汽车环境感知、智能汽车定位技术等主干课程，建立了立体化的课程知识图谱，并利用AI大模型为每一门课程设置专属AI助教，实现了学生自主学习的针对性指导。

此外，学校还与中国汽车技术研究中心、长城汽车股份有限公司深度合作，建设了“智能驾驶虚拟仿真实验室”“实景交互智能交通沙盘”“智能网联汽车示范校区”三位一体的智慧实践教学平台，有效解决了专业人才培养中实践场景少、实操难等问题。

在人工智能领域，大语言模型的研究进展令人瞩目。最新研究表明，自回归大型语言模型具有计算通用性，无需外部干预或修改模型权重就能实现通用计算。研究者通过考虑语言模型如何处理任意长输入的有界上下文，证明了一个通用图灵机可以通过一个具有2027个产生规则的Lag系统来模拟，现有的大型语言模型可以在确定性（贪婪）解码下模拟这种行为。

在模型编辑方面，研究者提出了一种新的神经元级序列编辑（NSE）方法。这种方法通过优化目标层的隐藏状态来防止模型失败，并迭代选择多层中的神经元进行编辑，以减轻模型遗忘。实验表明，NSE在GPT2-XL、GPT-J和Llama3模型上显著优于当前的模型编辑方法。

在运动生成领域，研究者提出了MotionBase，这是一个百万级别的运动生成基准数据集，提供了比以前最大数据集多15倍的数据量。基于这个数据集，大型运动模型在广泛的运动上表现出色，包括以前未见过的运动。研究者还介绍了一种新颖的2D查找自由运动量化方法，进一步增强了大型运动模型的表示能力。

随着技术的不断进步，人工智能与电子信息工程的融合将向更深层次发展。未来的智能系统将更加注重多模态信息的融合，包括视觉、听觉、触觉等多种感知方式。这将推动机器人技术、虚拟现实和增强现实等领域的创新。

同时，边缘计算与云计算的结合也将是重要趋势。边缘计算能够提供低延迟、高带宽的数据处理能力，而云计算则提供强大的计算资源和存储能力。这种结合将使智能系统能够在本地进行实时处理，同时利用云端的计算资源进行复杂计算。

人工智能与电子信息工程的跨界融合不仅推动了技术进步，更改变了我们的生活方式。从智能驾驶到智能家居，从虚拟助手到医疗诊断，这种融合正在为各行各业带来创新机遇。无论是AI驱动的智能化转型，还是物联网支撑的万物互联，都展现了两者结合的巨大潜力。随着研究的深入和技术的发展，这种融合必将为人类社会带来更加美好的未来。