iPhone 15 Pro核心芯片信息图解

今天看到朋友圈有同学转载的二维码普林斯顿大学展示的一款基于AI辅助设计的滤波器，非常像现在随处可见的二维码。特转发到此处，大家一起欣赏一下。 论文声称，基于AI设计滤波器要比传统的滤波器设计过程快十倍以上，而且你不比拥有很深的射频功底就可以实现。从曾引发热议的“汉字辐射片天线”，到如今研究者将目光投向二维码，射频设计的方法 正在不断创新，各种新型结构也在不断突破。此前，有研究将汉字作为辐射片设计天线——那些横平竖直、撇捺交错的笔画，在特定频率下形成了独特的电流路径，意外地满足了天线对阻抗匹配、辐射方向图的要求。这种设计不仅赋予了天线文化内涵，更证明了非传统结构在射频领域的潜力：只要精准掌控结构与电磁波的相互作用，任何形态都可能成为功能器件的载体。 如今，这一思路延伸到了更具现代感的载体——二维码。作为随处可见的信息载体，二维码密集的黑白格子、交错的定位图案看似与“射频滤波”毫不相干，但研究者发现，其复杂的几何结构恰恰为调控电磁波提供了丰富的“变量”。通过调整二维码中黑白模块的分布、尺寸和连接方式，能够形成特定的谐振回路，从而对不同频率的信号产生选择性透过或抑制作用，这正是低通滤波器的核心原理。将二维码改造成低通滤波器，听起来充满巧思，但背后的设计过程曾是巨大挑战。传统射频设计依赖工程师的经验积累，需要反复调整结构参数、进行电磁仿真，耗时且难以穷尽所有可能性。而二维码的结构复杂度远超普通滤波器，人工设计几乎无从下手。 此时，人工智能的介入成为了关键突破口。借助类似“Dall-EM”这样的生成式AI模型（基于扩散模型的电磁结构合成技术），研究者得以跳过繁琐的人工试错：只需输入低通滤波器的性能指标（如截止频率、插入损耗、带外抑制等），AI就能自动优化二维码的结构细节，在数百万种可能的图案组合中，快速找到符合要求的设计方案。 这种AI驱动的设计流程，不仅将开发周期压缩了数倍，更打破了“经验壁垒”——无需深厚的射频理论功底，就能让二维码这样的非常规结构精准实现滤波功能。有测试显示，基于AI设计的二维码低通滤波器，其性能表现，已可与传统工艺制造的滤波器相媲美。 从汉字天线到二维码滤波器，这些创新背后，是“万物皆可谐振”理念的生动实践，更是AI与射频技术深度融合的缩影。当AI能够快速解析任意结构与电磁波的作用规律，射频设计的边界将被彻底打破：或许未来，一张海报、一块地砖，甚至一件衣物的纹理，都能在AI的优化下，兼具信息传递与射频功能，成为物联网、智能家居中隐形的通信节点。 我觉得对于射频人来说，无论这个二维码滤波器有没有实际意义，但是AI时代的到来却是实实在在的，如何利用AI来改善我们的设计，这个非常关键。 奇妙的“汉字”天线！ 文章截图来自公开网络。 来源：射频学堂