多天线技术（MIMO/阵列）之所以要结合AI机器学习与深度学习，是因为在日益密集、异构且信道动态剧变的现代无线环境中，传统依赖预定义码本、精确信道估计与静态波束成形算法的方案，已难以应对实时用户分布、复杂干扰与空间信号“混叠”的挑战。
AI能够直接从海量的阵列接收数据、信道状态信息与用户业务流中，端到端地学习空间频谱特征、关联干扰模式与最优波束向量，从而实现智能信道推测、抗干扰空间滤波与多用户资源的动态精准投送。
更重要的是，通过深度学习与强化学习，系统不仅能隐式地挖掘信道互易性、克服模型失配，还能在极有限的导频与反馈开销下，“无模型”地直接寻优——让多天线系统从“依赖完美模型的理想发射机”向“具备环境感知与自主决策能力的空间智能体”演进。
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更重要的是，通过深度学习与强化学习，系统不仅能隐式地挖掘信道互易性、克服模型失配，还能在极有限的导频与反馈开销下，“无模型”地直接寻优——让多天线系统从“依赖完美模型的理想发射机”向“具备环境感知与自主决策能力的空间智能体”演进。
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