行业趋势与科研模式变革 - 深度学习和大数据时代导致科研资源向工业界倾斜，大公司凭借算力和数据优势主导前沿研究[20] - 传统学术研究面临天花板，真实产品落地需工程团队支持，工业界能收集多样化真实数据推动突破[21][39] - 信号处理领域为现代AI奠定基础，Hinton、LeCun等先驱的研究多发表于信号处理期刊[27][28] 技术创新与商业化应用 - 无线感知AI通过分析环境无线电波实现无接触监测，检测跌倒准确率达95%，远超可穿戴设备25%的水平[42][43] - 技术已应用于医疗监护、汽车安全等领域，日本校车采用该技术防止儿童遗留车内事故[44] - 公司累计申请250项专利，真实场景数据驱动持续创新，学术环境难以实现同等产出[39][41] 人才培养与学术理念 - 30余年培养70余位博士/博士后，其中14人当选IEEE Fellow，20位女性学者[11][30] - 培养方法强调自主发现问题能力，博士生需发表4篇IEEE顶级期刊论文方可毕业[31] - 学术评价应注重实质贡献而非头衔，荣誉体系存在地域偏见但正逐步改善[33][34] 6G与AI未来展望 - 6G时代将实现"数字孪生"生态，个人虚拟代理可处理各类事务，依赖超高带宽实时通信[54] - AI工具普及将重塑职业结构，工程师可转向生物医药等跨学科领域创造新岗位[51] - 无线感知技术有望成为人类"第六感"，改变生活方式定义[45] 创业与科研选择 - 60岁放弃终身教职全职创业，认为公司环境比学术机构更利于突破性创新[20][39] - 早期学者若选择工业界高薪路径往往难返学术界，学术道路需明确初心[19][25] - 科研模式从理论驱动转向数据驱动，合成数据仅能有限弥补真实数据不足[22][24]