信道测量结合人工智能、机器学习与深度学习，能把传统依赖精细物理建模和密集采样的流程变成数据驱动的高效认知：通过从大规模、噪声多变的测量数据中自动提取低维特征和时空规律，AI可实现快速的信道估计、插值与压缩、抗噪重建与时序预测，显著降低测量与反馈开销并提升实时性；
同时它能处理非线性、多径与高维天线阵列（如mmWave/Massive MIMO）带来的复杂性，支持环境感知的波束控制与自适应通信策略，从而将信道测量从被动记录转为主动预测与智能决策，推动无线系统更高效、鲁棒与自适应的发展。
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同时它能处理非线性、多径与高维天线阵列（如mmWave/Massive MIMO）带来的复杂性，支持环境感知的波束控制与自适应通信策略，从而将信道测量从被动记录转为主动预测与智能决策，推动无线系统更高效、鲁棒与自适应的发展。
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