空中计算：将无线干扰变为计算资源

空中计算利用无线干扰来处理数据

传感器网络可以在不增加通信负担的情况下提升容量。

想象一条联网自动驾驶汽车行驶的高速公路。在晴朗无云的日子里，这些汽车只需相互交换极少量的数据。再想象同样的路段突遇暴雪：汽车需要迅速共享大量关于湿滑路面、紧急制动和不断变化的路况的关键新数据。

这两种截然不同的场景涉及计算负载差异巨大的车辆网络。用业余无线电窃听网络流量，在晴朗平静的日子里你听不到多少静电噪音。而在冬日突发的白茫茫条件下，则会听到传感器读数与网络 chatter 的嘈杂声。

通常，这种嘈杂意味着两个同时出现的问题：通信拥塞和处理所有数据的计算需求上升。但如果网络本身能够随着每一次 chatter 的增强和每一个传感器的信号而扩展其处理能力呢？

传统无线网络将通信与计算分开处理。先传输数据，再处理数据。然而，一种名为“空中计算”（OAC）的新兴范式可以从根本上改变这一局面。OAC 首次提出于 2005 年，最近由包括作者团队在内的全球多个研究团队开发并制作原型，它将通信和计算融合到一个框架中。这意味着，一个 OAC 传感器网络——无论是用于自动驾驶汽车、物联网传感器、智能家居设备还是智能城市基础设施——都可以根据需求承载部分网络计算负担。

该想法利用了电磁辐射的一个基本物理事实：当多个设备同时传输时，它们的无线信号会在空中自然叠加。通常，这种串扰被视为干扰，无线电的设计目的正是抑制它——尤其是具有纠错方案和对低级别噪声具有固有抵抗力的数字无线电。

但是，如果我们精心设计传输，串扰可以使无线网络直接执行一些计算，例如求和或求平均值。当今的一些原型在原本是数字的无线电上使用模拟风格的信号来实现这一点——这样叠加后的波形代表了在数字信号处理发生之前已经相加的数字。

研究人员也开始探索数字空中计算方案，将相同的思想嵌入数字格式，最终使原型方案能够与当今的数字无线电协议共存。这些不同的空中计算技术可以帮助网络优雅地扩展，支持新型实时、数据密集型服务，同时更有效地利用无线频谱。

换句话说，OAC 将信号干扰从一个问题转变为一种特性，这种特性可以帮助无线系统支持大规模增长。

将无线电干扰重新构想为基础设施

几十年来，工程师设计无线电通信协议时只有一个首要目标：隔离每个信号并清晰地恢复每条消息。如今的网络面临着不同的压力。它们必须协调大量设备共同完成任务——例如 AI 模型训练或结合不同的传感器读数（也称为传感器融合）——同时尽可能少地交换原始数据，以提高效率和隐私性。出于这些原因，一种不依赖收集和存储每个单独设备贡献的新的数据传输和接收方法或许值得考虑。

通过将干扰转化为计算，OAC 将无线媒介从竞争战场转变为协作工作空间。这种范式转变具有深远的影响：信号不再为隔离而竞争，而是合作以实现共同的结果。OAC 减少了数字处理的层数，降低了延迟并减少了能耗。

即使是像加法这样非常简单的操作，也可以成为构建强大计算的基础。许多复杂过程可以分解为更简单部分的组合，就像通过组合几个基本音调可以重现丰富的声音一样。通过精心设计设备传输的内容以及接收器如何解释结果，运行 OAC 的无线信道可以执行加法之外的其他计算。在实践中，这意味着通过正确的设计，无线信号可以计算出现代算法所依赖的许多关键函数。

例如，现代网络中的许多关键任务不需要记录和存储每一个单独的网络传输。相反，目标是推断网络流量聚合模式的属性——达成共识或识别流量中最重要的事项。共识算法依赖多数投票来确保可靠决策，即使某些设备发生故障。人工智能系统依赖矩阵约简和简化操作，例如“最大池化”（仅保留峰值），以从噪声数据中提取最有用的信号。

在智慧城市和智能电网中，最重要的往往不是单个读数，而是分布情况。有多少设备报告每种交通状况？各个街区的需求范围是多少？这些是直方图问题——每种类别的设备数量汇总。

通过我们使用的一种称为“基于类型的多址接入”（TBMA）的空中计算方法，报告特定状况的设备在共享信道上一起传输。它们的信号相加，接收器只看到每种类别的总信号强度。在一次传输中，整个直方图就呈现出来了，无需识别单个设备。设备越多，估计就越准确。结果是更高的频谱效率、更低的延迟以及可扩展、隐私友好的操作——所有这些都通过让无线媒介进行聚合和计数来实现。

很容易想象通过叠加对空中传输的模拟值求和。不同信号的幅度相加，因此这些幅度代表的值也简单地相加。更具挑战性的问题是如何保留这种加法特性，但用于数字信号。

以下是 OAC 的实现方式。考虑一种用于传感器网络的 TBMA 方法，它为每个可能的传感器读数分配自己专用的频率信道。网络上每个读数为“4”的传感器在频率四上传输；每个读数为“7”的传感器在频率七上传输。当多个设备共享相同读数时，它们的幅度会叠加。给定频率上的合成信号越强，报告该特定值的设备就越多。

配备有一组调谐到每个频率的滤波器的接收器，读出每个可能传感器值的投票计数。在一次同时传输中，整个网络已经报告了其状态。

这看似矛盾——数字计算建立在看似模拟的物理效应之上。但所有“数字”无线电也都是如此。Wi-Fi 发射器并不会将 0 和 1 发射到空中；它调制电磁波，其幅度和相位编码数字数据。“数字”这个标签最终指的是信息层，而不是物理层。使 OAC 成为数字（在相同意义上）的是，正在计算的值——每个传感器读数、每个频率区间的计数——从一开始就是离散和量化的。并且因为它们是离散的，几十年来使数字通信稳健的相同纠错机制也可以在这里应用。

同步是 OAC 的需求与数字无线惯例差异最大的地方。当今的许多 OAC 变体需要类似纳秒级精度的共享时钟：每个信号的相位必须同步，否则叠加可能会坍缩成破坏性干扰。虽然 TBMA 稍微减轻了这一负担——设备只需要共享一个时间窗口——但在空中计算准备好用于移动世界之前，真正的工程挑战仍然存在。

空中计算在现场将如何工作？

近年来，空中计算已从理论走向初步的概念验证和网络试验运行。我们在南卡罗来纳州和西班牙的研究团队已经构建了能够提供可重复结果的工作原型——无需电缆，也无需外部定时源（如 GPS 锁定的参考）。所有同步都在无线电内部处理。

我们在南卡罗来纳大学（由 Sahin 领导）的团队从商用现成软件定义无线电（某机构的 Adalm-Pluto）开始。我们修改了每个无线电内部的现场可编程门阵列硬件，使其能够响应从另一个无线电传输的触发信号。这个简单的改造实现了同时传输，这是 OAC 的核心要求。我们的设置使用了五个充当边缘设备的无线电和一个充当基站的无线电。任务是训练一个神经网络通过空中进行图像识别。我们的系统（结果于 2022 年首次报告）在从不通过网络移动原始数据的情况下，实现了 95% 的图像识别准确率。

我们还在 2025 年 3 月的一个 IEEE 802.11 工作组会议上展示了我们最初的 OAC 设置，该会议上有 IEEE 委员会正在研究未来 Wi-Fi 标准的 AI 和机器学习能力。正如我们所展示的，OAC 的未来发展不一定需要重新发明无线技术。相反，它也可以建立并重新利用 Wi-Fi 和 5G 中已有的现有协议。

然而，在 OAC 成为商业无线系统的常规功能之前，网络必须提供更精细的定时和信号功率水平协调。移动性也是一个难题。当移动设备四处移动时，相位同步会迅速恶化，计算精度可能会受到影响。目前的 OAC 测试在受控的实验室环境中工作。但使它们在动态的真实世界环境（高速公路上的车辆、散布在城市中的传感器）中变得稳健，仍然是这项新兴技术的一个新领域。

我们两个团队目前正在扩展我们的原型和演示。我们共同的目标是了解随着设备数量超出实验室规模，空中计算的性能如何。将原型和测试平台转化为用于自动驾驶汽车和智慧城市的生产系统，需要预测未来的移动性和同步问题——无疑还有未来的一系列其他挑战。

OAC 的未来方向

为了实现空中计算的技术雄心，纳秒级定时和精妙的射频信号设计至关重要。幸运的是，最近的工程进展在这两个领域都取得了重大进展。

因为 OAC 需要波形叠加，它受益于射频发射器之间在时间、频率、相位和幅度上的紧密协调。这些要求自然而然地建立在为共享接入而设计的无线通信系统几十年的工作基础上。现代网络已经使用高精度定时和上行链路协调来同步大量设备。

OAC 使用蜂窝和 Wi-Fi 系统中已经存在的相同同步技术。但要真正运行空中计算，仍然需要更高的精度。功率控制、增益调整和定时校准是当今的标准工具。我们期望工程师将进一步改进这些现有方法，以满足 OAC 更严格的精度要求。

事实上，在某些情况下，不完美的定时标准可能就足够了。当今 5G 和 6G 无线系统中的设计和新兴标准使用能够容忍不完美同步的巧妙编码。我们预计，轻微的定时误差、频率漂移和信号重叠在某些情况下仍然可以在 OAC 协议内胜任工作。空中计算有时可能不需要对抗混乱，而是能够随其而动。

另一个挑战涉及将处理转移到发射端。与其让接收器尝试清理重叠信号，更好的方法是让每个发射器在发送前修正自己的信号。这种“预补偿”技术已经用于 MIMO 技术（现代 Wi-Fi 和蜂窝网络中的多天线系统）。OAC 只是重新利用已经为 5G 和 6G 技术开发的技术。

材料科学也可以帮助 OAC 的发展。新一代可重构智能表面通过天线中微小的可调元件来塑造信号。这些表面捕获无线电信号并在其反弹时重塑它们。可重构表面可以增强有用信号、消除干扰，并同步原本会失谐的波前到达。OAC 将受益于智能表面将提供的这些及其他新兴能力。

在系统层面，OAC 将代表无线网络系统设计的根本性转变。无线工程师传统上一直试图避免设计同时传输的设备。但空中计算系统将颠覆熟悉的旧设计标准。

有人可能会反对说，OAC 将颠覆几十年来一直假定数据管道仅仅是数据管道（而不是微型计算机）的现有无线信号标准。然而，我们预计将 OAC 与现有无线标准合并不会有太大困难。事实上，从某种意义上说，IEEE 802.11 和 3GPP 标准制定机构已经指明了方向。

一个网络可以预留某些短暂的时间窗口或窄带带宽用于空中计算，其余部分用于普通数据。从无线电的角度来看，OAC 只是变成了另一种操作模式，在需要时开启，其余时间关闭。

在过去十年中，IEEE 和 3GPP 都将曾经是实验性的技术集成到其无线标准中——例如毫米波移动通信、多用户 MIMO、波束成形和网络切片——通过将每一项新技术进步定义为一个可选特性。我们建议，OAC 也可以作为可选服务与传统无线数据流量一起运行。由于 OAC 对定时和精度要求很高，网络将需要能够根据每个应用的基础启用或禁用空中计算。

随着持续进步，OAC 将在 2020 年代及未来十年内从实验室原型演变为标准化的无线能力。在此过程中，无线媒介将从被动的数据载体转变为主动的计算合作伙伴——为未来无线技术将需要的实时智能系统提供必要的基础设施。

因此，在 2030 年代某个时候的雪天高速公路上，车辆和传感器无需等待许可即可共同思考。使用我们正在帮助率先开创的新兴空中计算协议，同时计算将成为新的默认模式。网络将作为一个整体工作。

_本文发表于 2026 年 5 月印刷版，标题为“教无线电波计算”。_FINISHED