科技日报记者 付丽丽
近日，中国电信人工智能研究院撰写并出版专著《噪声分析及利用》，重点围绕噪声的基础理论、形成机制以及在信号处理中的建模方法，从噪声的“有害性”出发，进一步思其“有益性”，即噪声如何在特定条件下作为“正激励”因素，为信号处理提供新途径与新思路。
在传统领域被视为干扰的噪声，正逐渐被理解为一种可以被操控，甚至加以利用的特殊信号。越来越多的研究表明，噪声并非完全有害。在某些特定条件下，噪声也可以在增强信号处理性能等方面发挥积极作用，即“正激励噪声”。
此前，中国电信人工智能研究院已在正激励噪声方向取得了多项科研进展，相关成果先后发表在多个国际顶级期刊。
在机器学习、大模型和具身智能等前沿领域，噪声不再是需要消除的干扰因素，而是可以被利用的特殊信号，推动着技术创新和应用拓展。合理利用噪声的特性，通过特定技术保留或引入噪声中的有益分量、有效抑制其有害分量，能提高信号处理系统的可靠性，将为成像探测、图像表征、多模态融合等前沿技术提供全新方向。
例如，在音频信号处理中，适当添加噪声可有效减少量化失真，提高音频信号的质量。在图像处理任务中，适量噪声能降低量化误差对图像质量的影响，使图像更平滑、自然。在通信系统中，正激励噪声可以提高数字信号的传输质量，减少误码率。
在计算机视觉中的经典任务“图像分类”中，引入正激励噪声能简化任务，提高分类的准确性等。通过注入正激励噪声遮挡无关的干扰背景，可以增强与任务相关的视觉元素，降低其他标签的概率，进而减少分类标签的不确定性，降低分类任务的难度。
此外，正激励噪声在具身智能机器人的应用中也将发挥重要作用。例如在具身动力学方面，噪声驱动的动力学建模能够逐步从噪声恢复出对智能体下一状态的精确预测。
在临地安防领域中，噪声分析为低空安防、水下安防、跨域安防等诸多场景的创新和应用带来了全新的思路和解决方案，为构建安全、稳定的现代社会环境带来有力保障，奠定坚实的技术基石。
随着相关研究的推进，研究者们逐渐认识到噪声并非单纯的干扰，它在特定条件下也可以成为提高系统性能的有效资源。未来，噪声分析将进一步拓展其应用领域，特别是在人工智能、量子计算、多模态学习等新兴技术中，噪声的作用愈加重要。
《噪声分析及利用》不仅可以作为信息系统科学与技术相关学科专业的教学参考书，也可成为从事智传网、涉水光学、临地安防、机器学习、具身智能相关科研工作者的实践指导书。同时，该书对企业的技术管理者、大模型研发人员也将带来重要的启发和参考价值。
（受访单位供图）
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