“未来的系统设计能自动为不同环境和应用需求提供收发天线与超表面的最优联合设计方案，以满足不同场景的目标，赋能智能环境的创新。”
3月21日上午，第37期AIR学术沙龙如期举行。本期活动荣幸地邀请到了微软亚洲研究院副院长邱锂力，为我们作题为《创新智能环境：无线通讯和感知的新视角》的报告。本次活动由AIR首席科学家赵峰教授
主持。
Dr. Lili Qiu is an assistant managing director of Microsoft Research Asia and is mainly responsible for overseeing the research, as well as the collaboration with industries, universities, and research institutes, at Microsoft Research Asia (Shanghai). Dr. Qiu is a leader in the fields of Internet, wireless networking, and sensing. She began her career at Microsoft Research Redmond, working as a researcher in the System & Networking Group from 2001 to 2004. In 2005, she joined the University of Texas at Austin as an assistant professor in the Department of Computer Science. Recognized for her outstanding achievements, she was later promoted to a tenured professor. Her significant achievements have earned her several prestigious honors, including National Academy of Inventors (NAI) Fellow, ACM Fellow, and IEEE Fellow. Additionally, she serves as the chair of ACM SIGMOBILE. She has been recognized as an ACM Distinguished Scientist and received the NSF CAREER award, among many other honors.
在今天，无线技术不仅深入到我们生活的方方面面，也在人工智能领域的发展中起到了重要的作用。一方面，无线通讯技术可以将数据从资源受限的边缘设备传输至计算能力更强的云端，将实时的人工智能处理能力带到边缘侧；另一方面，无线感知技术能够在边缘侧捕捉超越人类感知范围的视、听、以及物理化学信息，成为我们的“第六感官”，为人工智能应用提供丰富且隐私安全的数据。
不过，根据香农极限（Shannon capacity）和克拉默-拉奥下界（Cramér-Rao bound），无线通讯与感知的能力是存在理论极限的。已有的工作通过提高发射和接收的天线数，例如使用大规模 MIMO （Multiple-Input Multiple-Output, 多输入多输出）等技术，有效提升了无线传输速率和无线感知的分辨率。但与此同时，更多的天线数量也会显著提升硬件成本、计算开销与功耗，人们希望寻找更低成本、更高效的解决方案。
邱教授指出，除了提升天线数目外，改善信道同样能够提高无线传输速率与无线感知分辨率，并且有机会降低额外开销。例如将信号按照规划好的路径进行反射，可以使背对接入点（Access Point, AP）的用户更好地接收到信号，而无需增大发射功率。然而传统材料在反射信号时严格遵循一定的物理规律，如出射角等于入射角，因此在特定环境中可能存在无法到达的盲点。而超表面（Metasurface）作为光学领域近年来的新突破，其基本组成单元可以等效为无源天线，在局部改变信号的相位与幅度，进而在宏观上改变波束的传播行为，如方向控制、聚焦、偏振转换等。通过超表面材料，可以低成本、低功耗地控制无线信号的传输，改善不同环境中的信道条件，实现高效的无线通信与感知。
接下来，邱教授为我们介绍了团队在不同场景下应用超表面技术，赋能智能环境的例子。
在当下的互联网时代，尽管我们已经对网络习以为常，地球上却仍有三分之一人口没有接入互联网，而近地轨道卫星通讯则是解决这一问题的有效方案。但由于这些卫星距离地面基站仍然较远，如何在地面接收高质量的信号仍是一个挑战。一个解决方案是使用机械转向天线，但它们往往较为笨重且高成本；邱教授团队则提出使用体积小且低成本的无源2D 超表面来加强信号接收。
由于超表面制造后其光学性质无法动态调整，为了动态地适应卫星信号方向的变化，邱教授团队创新性地将小型的相控阵列天线与无源的超表面结合，从而以低成本实现了对信号方向的动态适应。为了达到最优性能，需要对超表面进行微观与宏观两方面的设计。微观设计，例如每个基本单元采用的模板几何形状，会影响材料的透射率、反射率与相位偏移等特性，需要根据任务需求选择合适的设计方案。而宏观设计，即确定超表面上每个单元的具体参数，需要根据不同时刻的信号方向求解优化问题。
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除了上述无源天线阵列组成的超表面外，也有声学超表面，可对声学信号进行处理与增强。声学超表面的机理是通过不同形状的微小隧道在局部产生不同的声音传播延时，从而在宏观上改变声音的传播。不同位置的传播延时分布同样可以建模成一个组合优化问题，从而在不同的应用场景与需求下最优化声音传输效果。而为了解决原有声音信号较弱以及方向动态变化的问题，同样可以组合使用小型的相控阵列与无源超表面，从而在有限的成本与功耗下最大化传输效率和可操作角度范围。
除了对单个链路的信号进行增强外，通过多个超表面的组合布局，还可以实现条数据链路对环境内的全覆盖，改善区域内整体网络质量。例如在居住场景中，当用户处于不同房间时，可以动态切换不同的链路与接入点通信，避免部分区域成为盲点。不过，这一方法也面临多个挑战，包括超表面对环境影响的建模，对多个超表面的联合优化，以及低成本的部署等。
为了解决超表面对环境影响的建模问题，邱教授团队设计了首个支持超表面的光线追踪模拟器，可在3分钟内模拟上百万条波束；为了解决联合优化问题，邱教授团队提出使用梯度下降方法进行迭代优化，以给出最大化信号覆盖率的设计方案，且该方案支持在本地用手机采集环境信息；同时，使用低成本的超表面进行部署。
最后，邱教授也提出了对于未来工作的愿景。她希望未来的系统设计，对于任何环境和应用的需求，都可以自动化地给出收发天线与超表面的最优的联合设计方案，从而达成不同场景下不同的目标，进一步赋能创新智能环境
