5月16日，电磁频谱认知与利用论坛在北京国家会议中心举办。作为国内电磁频谱领域权威学术交流平台，大会以如何利用新技术“获取电磁频谱优势”为主线，集聚行业专家围绕AI、大数据、数据孪生等新技术研究和落地应用，展开深入的交流与讨论，探索高效、智能、安全、可信的电磁频谱应用生态体系建设。
会上，中孚信息高级工程师罗圣美发表《基于大模型的电磁信号调制方式识别技术研究》专题演讲，系统分享了公司在AI与电磁融合方向的自研技术成果及典型应用场景。
传统调制识别方法通常依赖人工设计的特征，在低信噪比、多径衰落等复杂信道环境下泛化能力有限，难以有效应对新型调制方式与自适应调制技术带来的挑战。近年来，深度学习技术凭借其强大的数据驱动能力，在抗噪声与干扰方面展现出显著优势，并已在计算机视觉、自然语言处理及通信等多个领域实现广泛应用，展现出良好的跨领域迁移能力与开发效益。
罗圣美在演讲中介绍了公司基于大模型平台，开展面向真实环境的信号调制智能识别研究进展。通过改造模型输入输出结构，将该语言模型成功适配于信号IQ数据，实现了从自然语言处理到信号分类任务的跨域迁移，并在公开数据集及自采集的真实信号数据上进行了充分实验，结果表明，该方法不仅在多调制类型、低信噪比条件下表现出较强鲁棒性，更在集群和广播信号等实际场景中展现出优异的工程适用性与泛化能力。
借助本次电磁频谱认知与利用论坛的行业交流契机，公司将进一步迭代完善信号处理和智能识别一体化技术，不断优化大模型的应用创新能力，打磨部署便捷、运行稳定的安全解决方案，规划轻量化、可落地的产品发展路线，助力行业冲破电磁迷雾，筑牢技术屏障！
