2024年10月23日，工信部宣布“我国将探索建立通感一体的低空经济网络设施，当前，我国主要信息通信企业及动力电池、电机等企业都积极布局参与到低空经济中来。”这里面有两个关键词，通感一体，低空经济。这一系列的技术的背后，庞大的数据流整理、蜂窝无人机决策、智能驾驶、优异的机器学习能力，均能看到人工智能（AI）的推动与发展。本文从功放这个邻域来看看AI发展的冰山一角，笔者仅为论文观点的搬运工，不对观点对错负责。
1. 人工智能（AI）是什么
人工智能，是“Artificial Intelligence”的缩写，简称AI。第一次和人工智能概念挂钩要追述到1950年艾伦·麦席森·图灵提出机器具备思维的可能性和“图灵测试”概念。正式提出“人工智能”概念的AI之父则是1956年达特茅斯会议上的约翰·麦卡锡博士。
AI不是一种技术性的概念，而是一种实现的效果，和实现方式无关。目标是完全自动化的实现原本只有人类才能完成的较为复杂的任务，理论上通过庞大的查找表来实现无人自动化也能称为AI。包括数据分析、建模预测、智能检索、集群决策、自动翻译、图像识别、语音聊天等。
AI根据其智能程度被人为的分为三大类：NAI，GAI和SAI。
—Narrow AI：弱人工智能，仅能完成特定任务，针对特定的输入完成输出。如智能家居中的语音助手、汽车中的辅助驾驶、功放领域的自动化设计等，事实上，目前科技下的AI都是这一范畴。
—General AI：通用人工智能，具备推理和学习的能力，掌握人类的所有现有的知识与架构，具有胜任所有人类目前工作的能力。随着Open AI发布了GPT路线，人类总算是触碰到了该阶段的入门券，机器拥有了一部分推理和学习的能力，但离达到该阶段还有很长的路。
—Super AI：超人工智能，超越人类的所有能力和智力，这是未来发展的前景，不是单一学科能达到的方向。到时候人类可能已经实现了机械飞升。
2. AI射频电路发展
尽管AI之父图灵将AI概念引入大众视野追溯到1950年，但AI与射频微波行业正式产生联系是在40年后的1993年左右，从此后到如今，AI射频行业发展呈现出蓬勃生机。在之前，当时射频仿真软件处于稀缺状态，该行业更接近于一种传承行业，有着很高的门槛，且随着实验的积累个人会越来越有经验，俗称“老师傅”。随着HFSS软件发布于1990年后，涌现出了使用AI来进行射频无源匹配网络设计的研究，如下图所示
该阶段主要是针对于射频无源部分的基础原理部分进行研究，1993-1995年间大部分在“路”层面的原理图部分使用AI完善其微带建模、自动化匹配等[1-3]；而1996年-1999年则是在“场”层面的电磁仿真部分使用AI完善了微带、通孔、滤波器等的拟合建模与设计[4-7]。
2000年后，随着人们需求逐渐增加，射频也以各种方式进入平常百姓家，在此之后，AI射频电路大部分围绕着应用设计壮大，如下图所示
2000年-2011年之间，采用AI射频设计包括但不限于自动化设计贴片天线[8]、微波炉匹配网络[9]、芯片互联的电磁模型[10]、无反射通孔的建模与设计[11]、有源振荡器的优化设计[12]等等。
很快时间来到2015年，我们的主角AI功放设计也逐渐登上历史舞台。
3. AI功放发展现状
目前AI功放的发展主要是两条路线，建模与设计。建模是指针对晶体管本身的IV曲线、S参数、频率参数、负载牵引参数等建立模型，使得其能用在之后功放的设计中；设计则是指利用已有的晶体管模型，设计合适的功放架构和匹配网络参数达到设定的性能指标。
3.1 功放设计
从功放的角度原本应该先了解建模再介绍设计，但从AI功放发展历史角度来看，功放设计是最先进入大众视野的。第一次提出自动化功放概念的是东南大学的陈博士，其本职的方向是雷达与通信的信号处理与算法研究。在2015年-2016年前往美国哥伦比亚大学联合培养时，结合自己的算法专业和联培单位的功放专业进行了研究，撰写了两篇基于贝叶斯优化算法自动化设计宽带单管[13]和宽带Doherty功放的论文[14]，文章主要是将优化算法和功放设计两个领域的前沿研究进行了巧妙的融合，达到自动化无人设计功放的功能。
2021年，电子科技大学的李博士在多年的功放研究中发现，不同功放架构存在统一的设计难点，即采用传统优化算法设计时会出现不收敛和陷入局部最优解的弊端，需要资深人员经验来弥补。针对自动化功放存在的难点，撰写了模拟退火粒子群算法自动化设计宽带、三带与[15]LMBA功放的论文[16]，文章结合功放理论对功放设计的边界条件、惩罚函数等单独进行了研究与应用。
同年，青海大学的林博士在国际会议上发表了采用人工神经网络算法自动化设计F类功放的论文，使用8个隐藏神经元的多层感知器模型实现了微带长度和指标的非线性建模[17]。
AI功放研究真正爆发式增长是在2022年，那么这一年发生了什么重要的事情呢？ 这要回溯到2017年，谷歌老大哥发表了一篇论文，提出了一种新的自然语言处理模型[18]，叫做Transformer。看过我前篇文章的同学们应该记得，数字处理模块分为FPGA+CPU的架构，FPGA由于其并行架构处理速度相较于逐条执行的CPU大大增加，能够用于信号流的处理。Transformer一样，将循环顺序训练的方式改进到并行训练并引入自注意力机制，可以效率的完成序列到序列的学习。从此，只要GPU设备数量不滑坡，迭代速度能无止尽的增加。
再次将时间回溯到2015年，一家名为Open AI的公司成立，顾名思义，开源人工智能研究机构。2018年，基于谷歌发布的模型架构，发布了一个语言模型，Generative Pre-trained Transformer (GPT)。从此就开始了他的堆料之旅：
2018年，推出GPT-1，参数量1.5亿；
2019年，推出GPT-2，参数量15亿；
2020年，停止开源，购买了大量算力资源。推出GPT-3，参数量1750亿；
2022年，推出GPT-3.5与ChatGPT；
2023年，推出GPT-4。
ChatGPT的出现，第一次让大众重新认识了人工智能发展的可能性，他本身不是很深奥的东西，但却第一次出现了一丝真正的“智能”，第一次让人相信机器面对复杂信息不仅能整理，还能推理甚至学习。也正因如此，AI的研究又一次爆火，这期间也包含功放。
杭州科技大学团队分别基于多目标贝叶斯优化、聚类引导贝叶斯估计、双重贝叶斯算法、多目标粒子群算法、遗传算法分别设计了多倍频程宽带功放、非对称Doherty功放、Ku波段MMIC功放、直接版图优化功放、序列LMBA功放[19-26]。
美国普林斯顿大学团队创新性的提出了采用神经网络算法自动规划非规则性的匹配网络。第一次尝试打破原有微带和变压器理论，充分发挥算力资源达到人类很难实现的结构[27-29]。
葡萄牙阿威罗大学团队提出了基于神经网络自动化设计LMBA架构功放[30-31]；瑞典斯德哥尔摩大学团队提出了基于神经网络预测宽带功放性能[32]；英国格拉斯哥大学团队提出结合代理模型辅助的全局优化算法设计MMIC功放[33]；江苏大学团队提出基于双态阻抗目标函数的宽带Doherty功放设计[34]。
3.2 功放建模
AI功放建模部分的研究相较于设计部分少很多。美国贝勒大学团队使用非常少的负载牵引测量数据，采用深度学习图像补完技术完善整个史密斯圆图的射频模型[35]；杭州电子科大团队使用粒子群算法对功放的输出功率和效率模型进行预测[36]；美国加州大学团队基于神经网络模型对HBT进行高频大信号进行建模，预测130-135GHz晶体管的性能[37]；美国斯坦福大学团队基于IV曲线、S参数、非线性矢量网分数据，通过神经网络建立功放的非线性模型[38]。
4. AI功放未来发展
在之前的小节中，沿着时间的角度分别分享了AI的诞生、AI射频电路的发展与AI功放的发展，也阐述了GPT模型相对于传统AI的区别性。从AI功放过去的发展我们也能看出，该领域的发展还处于起步阶段，面对日益剧增的性能需求，功放的需求和架构还是需要有经验的工程师来负责，AI仅能作为辅助的工具帮工程师减轻重复劳动的疲惫和压缩时间。
笔者从事射频收发机电路与射频算法，在读书期间，一直觉得人工智能中的智能是一个“伪命题”，当时也诞生出很多段子，如人工智能的核心在于人工而不在于智能。核心是我认为所谓神经网络、深度学习本质上还是人为定义的函数，不可能存在底层架构设定之外的推理和学习能力。随着工作后，见证了ChatGPT的诞生，见识了其展现出的推理和学习能力，突然产生了新的想法，便是计算机在人类的学识框架下如果超过某个人类个体或群体，那无论有没有智能他都会对人类社会产生根本性的颠覆。
功放、AI的未来究竟能发展到什么样，没人能预测。但我相信，AI只有达到能够学习现有文献、公式、项目报告，通过推理创新出当前性能指标的更优架构和匹配网络，甚至在现有射频收发机架构下自主提出功放新的指标并进行实现，才是AI功放设计的终点吧。
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参考文献
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