为助力无线通信与信号处理领域师生洞悉AI-RAN与AI空口技术发展前沿，把握网络计算效率与资源优化的行业趋势，提升学术视野与科研创新能力，6月12日15:00，学院在学海社区爱特楼1602报告厅顺利举办“AI-RAN到AI空口”专题博导论坛。本次论坛特邀中国科学技术大学陈力教授担任主讲，作题为《无线通信网络中的有限精度计算》的学术报告。本次讲座现场学术氛围浓厚，90名师生代表积极参与。

　陈力教授在报告中指出，随着无线通信系统（如大规模MIMO）和智能超表面的规模不断变大，信号处理中的计算复杂度问题日益凸显，尤其是高维矩阵计算面临着严峻挑战。报告系统梳理了调制与波束成形、数字预失真模型等场景中的算力瓶颈。陈力教授以ZF预编码为例生动地展示了硬件压力：当基站天线数达到1024、用户数为100时，所需的计算量将达到约1012∙FLOPS的惊人量级。针对这一痛点，报告回顾了解决高维矩阵计算的演进思路，包括经典的Strassen算法，以及近年来基于AI的AlphaTensor和结合大语言模型（LLM）的AlphaEvolve在矩阵乘法优化上的突破。

　面向网络算力瓶颈，陈力教授重点剖析了一种更通用的研究思路——有限精度计算。报告详细对比了IEEE双精度（FP64）、单精度（FP32）、半精度（FP16/bfloat16）以及更低精度的FP8等数据格式的特点，并深入探讨了有限精度在标量计算与矩阵计算（如向量内积、矩阵乘法）中引发的误差挑战及统计分析理论。在此基础上，陈力教授分享了有限精度计算在三大前沿方向的典型应用突破：一是应用于大规模MIMO中的有限精度收发机设计，论证了混合精度架构能在大幅降低复杂度的同时保持系统性能；二是应用于FIR滤波器的设计，结合带有惩罚项的粒子群优化（PPSO）算法解决混合精度下的量化优化难题；三是探索了有限精度在量化梯度下降（GD）算法中的高效实现，进一步赋能AI在通信中的应用。

　本次学术报告内容翔实、逻辑严密且前沿性强，为学院相关学科师生搭建了极佳的学术交流平台。报告不仅全面剖析了无线通信网络中有限精度计算的理论基础与工程实践，更为下一代AI-RAN与AI空口技术的算力优化、低功耗设计提供了清晰的思路与方向指引。学院将继续依托博导论坛等高端学术交流活动，深化前沿学术探讨与行业优质资源联动，助力师生拓宽学术视野、强化科研攻关能力，推动学术育人与科研创新深度融合，为培养具备系统思维与核心创新能力的高素质通信技术人才筑牢根基。

　　（撰稿：张俊；编审：闫天歌；终审：刘浩杰）