近日，由香港中文大学（深圳）、华为技术有限公司、深圳市大数据研究院共同承担完成的“面向5G/6G的智能反射面大规模控制算法及技术”项目，荣获2023年度深圳市科技进步奖一等奖。

该项目紧密围绕国家、广东省、深圳市的重大战略需求，聚焦智能反射面大规模控制算法及技术取得重大创新突破。项目整体技术难度大，总体技术水平和主要技术指标达到国内领先以上水平，已在深圳市内完成主体研发工作且实际应用满2年，为相关领域取得显著的经济效益及社会效益。

奖状图片

获奖团队介绍

该项目的核心技术发明人为罗智泉教授，现任香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长、香港中文大学（深圳）-深圳市大数据研究院-华为未来网络系统优化创新实验室主任。研究团队成员包括港中大（深圳）理工学院助理教授沈闓明，以及来自港中大（深圳）、华为、深圳市大数据研究院的任书仪、李鑫、王明敏、陈昕、张楠、李哲、陈爱军。

罗智泉教授带领团队针对无线通信网络中的覆盖弱区与盲区问题，提出了基于智能反射面（IRS）的盲波束赋形（Blind Beamforming）技术，旨在实现无线通信网络的全场景覆盖。该技术显著提升了现有5G系统的覆盖性能，相关效果已在华为与中国移动（深圳）联合开展的现场测试中得到验证。

这是智能反射面（IRS/RIS）技术在公共5G网络中的首次现网应用测试。项目技术方案具备低成本、大规模推广部署的优势，适用于现有5G网络。

项目介绍

项目名称：面向5G/6G的智能反射面大规模控制算法及技术

项目简介：《深圳市培育发展网络与通信产业集群行动计划（2022-2025年）》里制定的目标之一是“行业应用全面铺开”，包括建设下一代网络来支撑虚拟现实、自动驾驶、智慧工厂等物联网新兴应用，而信道衰落一直是制约网络性能的主要因素。诸如分集、编码、调制等传统方法本质上并不能改善无线环境，都属于被动策略。解决该问题的一个全新思路是通过智能反射面来主动重构无线环境。具体而言，智能反射面是由大量低成本、亚波长结构、独立可控的反射单元组成，通过动态改变反射单元的电磁性质来实时调控无线信道。智能反射面被广泛认为是下一代无线网络的关键技术，包括华为、中兴、中国联通、爱立信、国际电联IMT等国内外重要厂商和机构都将其列入6G技术白皮书。

然而，智能反射面（IRS）技术在实际部署中仍面临诸多挑战，其核心难题之一在于如何高效优化大规模反射单元的相移参数。

现有研究主要基于模型驱动的传统网络优化方法，但该方法面临三重关键挑战：首先，在理论层面，IRS引入的反射路径间级联耦合效应使得信道建模与估计本身即构成一个复杂的数学难题，导致极高的计算复杂度。其次，在工程实现层面，现有信道估计方法耗时显著，且难以与当前网络协议栈及商用硬件设备兼容。此外，在经济成本层面，高精度的信道估计通常需要部署大量信号接收传感器，这将大幅增加设备成本与系统故障率，进而阻碍新技术的规模化推广与应用。

本项目突破了“先建模后优化”的传统范式，首创性地提出“盲波束赋形”（Blind Beamforming）方法，实现了从模型驱动到数据驱动的范式转变。该方法的核心思想在于：直接从无线信号采样数据中提取隐含的环境特征，并基于所提取的特征对智能反射面进行端到端的优化配置。

本项目与华为深度合作，首次对智能反射面技术进行了5G现网应用测试，并且首次实现基于智能反射面的室内非视距链路的高清视频实时传输。以上成果不仅获得了华为创新与技术突破奖（华为内部最高奖）等高度认可，也被第三方机构中国移动广东公司认定具有很大的商用价值。

总体来看，网络性能优化是极具挑战性的工程难题，网络优化的数学基础理论和方法亦是前沿科学问题。罗智泉教授团队与华为开展了十多年的合作，在解决这一通信业界的“卡脖子”难题上取得了一系列突破，多项技术被定义为华为根技术并获得华为内部大奖。智能反射面及其控制方法是实现下一代无线网的关键技术路径，本项目为该技术建立了坚实的理论基础，在关键工程应用上取得了突破，未来有望推动规模化落地。

奖项介绍

深圳市科技进步奖是深圳市政府设立的市级科技奖项，表彰完成和应用推广创新性科学技术成果，为推动科技进步和社会发展做出突出贡献的个人、组织。创新性科学技术成果评选范围覆盖技术创新性突出关键技术攻关，经科技成果转化应用创造显著经济效益、社会效益或者生态环境效益，在推动行业科技进步、改善民生等方面有重大贡献。

获奖教授简介

罗智泉教授，中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士，现任香港中文大学（深圳）副校长及深圳市大数据研究院院长。他毕业于北大数学系，获麻省理工运筹学博士，为SIAM和IEEE会士。罗教授在应用数学和信息科学等领域成就斐然，多次荣获IEEE等顶级学会的最佳论文奖，以及Farkas奖、Tseng纪念奖与王选应用数学奖。他开创性地将数据驱动网络统计模型与AI技术融合，成果成功应用到30+国家无线网络，优化超180万基站，显著提升网络性能，惠及全球1/4人口，为电信运营商大幅削减成本与碳排放。

沈闓明教授，2011年本科毕业于上海交通大学（信息安全专业与数学专业），2013年和2020年依次获得加拿大多伦多大学电子与计算机工程专业的硕士及博士学位。博士毕业后暨加入香港中文大学（深圳）理工学院担任助理教授。是IEEE高级会员，并担任IEEE Transactions on Wireless Communications期刊编辑。

沈闓明教授的研究兴趣集中在数学优化、无线通信、信息论、人工智能。学术成果包括分式优化、多用户信道容量分析。2021年获得了IEEE信号处理学会最佳青年论文奖，2024年获得了国际基础科学大会前沿科学奖。