C114訊 9月12日消息（苡臻）9月10-12日，CIOE中國光博會同期舉辦的中國國際光電高峰論壇在深圳國際會展中心成功舉辦。作為產、學、研、用四位一體多層次國際交流平臺，本次論壇圍繞學術、產業、應用等會議方向，全面深入探討光電領域的最新技術和研究方向。
期間，北京郵電大學信息光子學與光通信全國重點實驗室副主任張杰發表題為“具身智能通信與光傳輸技術探討”的主題演講，從技術本質、核心需求、光網絡支撐到未來趨勢，帶來了一場兼具深度與前瞻性的學術分享。
具身智能通信從“指令傳輸”到“多模態通信”
張杰指出，具身智能是能通過與物理環境的實時感知-行動交互來學習和完成任務的智能體，以各種形態的機器人為載體，其中人形機器人最具代表性。相比網絡空間中的“離身智能”，具身智能具備物理世界感知、交互、學習能力，形成動態的閉環反饋。
隨著人工智能技術的深化，具身智能對通信的需求正發生根本性轉變，即具身智能通信從“指令傳輸”到“多模態通信”。張杰指出，傳統的工業控制通信主要依賴CAN、Modbus等總線系統，承載低頻、單向、指令式控制信號。而如今，工業設備被賦予更復雜的“視覺感知”“多模態判斷”能力。
針對具身智能通信的兩大核心命題，張杰教授展開分析。其一，能否實現“類人”甚至“超人類”的動作？他認為在高度具身化的系統中，通信能力的提升不僅關乎效率，更是決定系統能否完成關鍵任務（例如平衡運動）的能力上限。其二，能否實現仿生的高密度智能“觸覺感知”？他認為，電子皮膚（E-Skin）是觸覺實現的載體，觸覺單元陣列與集成，助力靈巧手實現復雜物體的操作能力，將沿著指尖、指節、手掌的順序逐漸滲透，關鍵也在于通信系統如何支持具身智能機器人的高密度智能觸覺感知需求。
在此基礎上，張杰教授進一步總結了具身智能通信的四大核心需求：
一是交互實時性，在動態環境下，具身智能系統要求通信具有極低的延遲和高精度的時鐘同步，以確保實時交互和精確控制。二是能效平衡性，在資源受限的移動設備上，高能效設計至關重要。系統需通過硬件加速和智能調度降低功耗，同時保持高性能。三是傳輸可靠性，在關鍵任務應用中，高可靠性的通信鏈路和控制機制能夠保證在關鍵任務中信息傳輸無誤，并能抗干擾，確保系統穩定運行。四是數據融合性，具身智能通信系統還需具有將視覺、聽覺、觸覺等多源信息整合的能力，從而構建出對環境的綜合認知，并支持自適應決策。
光網絡與空芯光纖：支撐具身智能的底座
“光網絡是支撐中國數字經濟發展和推動社會數字化轉型的關鍵底座，決定國家數據基礎設施建設的加速度。”張杰強調，在具身智能與AI大模型快速發展的背景下，光網絡的價值愈發凸顯。
當前，移動流量增長面臨“用戶天花板”“時長天花板”“體驗天花板”與“視頻低濃度”的困境，而新一代AI正為流量增長注入新動能。張杰指出，AI將重塑生產力、突破用戶數瓶頸、升級內容生產模式、打破業務體驗極限，這也對網絡帶寬提出了更高要求。
然而，人工智能應用涉及海量數據與復雜計算，現有云基礎設施架構難以滿足其“高帶寬、低延遲”的傳輸需求，“AI競爭背后，本質是算力加運力的博弈”。
張杰指出，AI智算集群化離不開“高能級承載+品質運力供應”，需確保數據流通“聯得暢”，高通量算力需求亟待突破“互連帶寬瓶頸”，需確保數據流通“跟得上”。
作為新一代光傳輸載體，空芯光纖能有效迎接AI智能體通信需求與挑戰，有望突破傳統光通信系統（主要基于實芯光纖）的限制，成為AI智能體通信新引擎，具有更低時延、更高帶寬、更低損耗、更強抗擾的優勢。
此外，空芯光纖還具備“無可替代性”——空氣介質與廣場增強帶來的靈敏度躍升、全介質光子傳輸的抗電磁干擾能力、一纖復用的高集成度，以及光能即能源的無源化優勢。
未來趨勢展望：網絡驅動智能
在演講的最后部分，張杰圍繞具身智能的演化路徑、復雜應用挑戰與技術創新方向，提出了未來發展的展望。
從具身智能演化路徑來看，他將其分為三個階段：第一階段是“小腦”主導的單體體內通信，如機器人內部攝像頭、傳感器等通過EtherCAT等通信協議與主控單元交互；第二階段是“初級大腦+小腦”的簡單體間通信，如FigureAI在兩個機器人上同時部署Helix模型，實現機器人之間的“共大腦”協作；第三階段是“超級大腦+小腦”的網絡驅動智能通信，基于本地算力及大模型能力的融合、重構與再分配，通過低延遲、高可靠的通信網絡，形成具備自組織、自適應、自進化能力的智能集群。
同時，這一演化過程需適應三大復雜應用環境：一是極端物理環境，如輻照、干擾、寬溫場景；二是高動態環境，如應急搶險救災、智能體多域作業、無人機集群作業；三是非確定性環境，如高山叢林、極地環境、地外空間。
在此背景下，多智能體通信與協作場景面臨新命題：機器人種群解決高動態場景下的任務分工和智能協作；空間機器人編隊在極端環境下高的可靠性和群體智能，執行復雜的空間任務；高速飛行器編隊解決高速運動中的通信和智能協同問題，提高非確定環境的生存和服務能力。針對這些挑戰，張杰提出了兩大技術創新融合方向：一是光電芯片，滿足大帶寬、強算力要求；二是車載光網絡應用。
“網絡驅動智能將成為未來核心方向。”張杰總結道，網絡不僅傳輸數據，還能主動優化智能體協作和決策，智能體不僅依賴算法決策，還能通過智能網絡增強感知、執行和進化能力，大規模具身智能網絡具備更強的自組織、自適應以及高效協同能力。“個體發起的意圖驅動廣播到網絡大腦中并引起群體感知，網絡大腦的群體決策系統根據意圖與感知的輸入生成決策方案，進一步驅動協同行動系統生成控制指令和協同操作，完成整個意圖驅動過程；與此同時，該過程形成的任務經驗反饋給網絡大腦，實現了群體進化。”
