打破传统边界，让 AI 更快更省能——PhyDNNs 正在重塑通信与智能终端未来！

在智能设备与实时交互应用高速发展的今天，从增强现实 (AR) 到虚拟现实 (VR)，从智能驾驶到无人机，都对实时计算提出了前所未有的要求。然而，深度神经网络（DNN）传统的推理方式，依赖于移动端和云端之间的数据传输与处理，不仅延迟高，而且耗能大，难以满足这些应用对超低时延和高能效的苛刻需求。新的突破来了！由 Northeastern University、University of Padova 与美国空军研究实验室联合发布的前沿论文 —— 《PhyDNNs: Bringing Deep Neural Networks to the Physical Layer》 提出了一种全新的思路：让深度神经网络直接在 物理层（PHY） 运行和推理，而不是传统的应用层处理，从根本上减少通信协议栈带来的延迟与开销。

为什么 PhyDNNs 让人眼前一亮？

极致低延迟

传统分布式推理需跨越多个协议层，耗费大量的封装与解封时间，在 5G/6G 等低时延应用场景下显得力不从心。而 PhyDNNs 则打通了这个过程，直接让神经网络在物理信号处理层执行推理，大幅降低了系统延时。

节能与网络负载优化

把推理过程从网络协议栈中剥离出来，不仅减少了冗余数据传输，还显著降低了终端和网络的能源消耗，这对电池供电的移动设备尤为关键。

适配边缘与未来通信

对于 AR/VR 等对延迟极为敏感的应用而言，传统的边缘推理模式依然面临网络往返时间的瓶颈，而 PhyDNNs 的物理层设计为实时推理提供了更坚实的底层支撑。

不只是“把 DNN 放到更底层”

PhyDNNs 不同于简单的网络迁移，它通过重新设计神经网络使其能适应物理层特性，创造性地融合了通信物理实现与 AI 推理。这不仅是通信工程的优化，更是智能计算与无线通信融合的创新范式。