南科大邵理阳团队技术突破：AIAgent与分布式光纤传感融合打造智能感知新体系

    2026年2月，南方科技大学邵理阳教授团队在AIAgent与分布式光纤传感深度融合领域的核心研究成果与技术突破。该团队研发的集成AIAgent的“感-知-算”一体化智能感知系统，已作为封面文章发表于国际学术期刊Opto-ElectronicsPlus，这一成果成功破解传统分布式光纤传感技术的行业痛点，推动该领域从被动数据监测向主动智能决策跨越，为智能感知、物联网等领域的技术发展与产业应用提供了全新范式。

    分布式光纤传感技术是物理世界与数字空间互联互通的核心技术之一，其中分布式声波传感（DAS）技术依托相位敏感光时域反射原理，可通过现有通信光缆实现光纤沿线振动信号的全域、全时捕捉，将单根光纤转化为海量连续分布的感知节点，在电力系统防灾、轨道交通安全监测、油气管道安防、地震地质观测等关键基础设施领域具备不可替代的应用价值。但长期以来，传统DAS系统面临显著技术瓶颈，海量监测数据中混杂的环境噪声、多源干扰难以有效过滤，且人工判读与简单阈值分析的模式，无法实现复杂事件的精准识别、定位与风险预判，形成“听得见却听不懂”的行业难题，严重制约了技术的规模化、智能化落地。

    为系统性破解上述问题，邵理阳团队立足技术本质，创新性提出“前端高保真感知+后端AIAgent智能决策”的深度融合架构，构建起从信号感知、数据处理到智能决策的全链路技术闭环，打造出“光纤传感—智能分析—场景响应”的一体化协同体系，从技术源头提升系统的感知能力与决策效率。在前端感知环节，团队围绕DAS系统性能极限展开针对性攻关，通过空间相移（SPS）技术降低计算复杂度，突破高频实时解调的速率限制；依托频谱编码（SEER）与1-bit量化策略，在保留核心谱特征的前提下实现海量数据的极致压缩，大幅缓解数据存储与传输压力；同时创新应用快速信号合成（FSS）、综合衰落抑制（IFS）等算法，结合适配DAS特性的BM3D图像级去噪技术，有效消除相干衰落与频率漂移问题，将有效传感距离拓展至80公里，实现极低信噪比下微弱信号的高保真重构，为后端智能分析奠定了高质量、高可靠性的数据基础。

    在后端智能决策层面，团队将AIAgent的自学习、自适应、自主决策核心能力深度融入传感系统，打造出智能化的决策中枢，实现从数据到信息、从信息到决策的高效转化。针对不同应用场景的技术需求与数据特征，该智能决策体系形成多维度、定制化的解决方案：在电力系统与油气管网监测场景，通过迁移学习与多模态融合机制，破解样本稀缺与跨场景识别难题，实现局部放电、微小泄漏、第三方入侵等事件的精准定位与特征识别；在交通运输与地震监测领域，依托轻量化网络与边缘计算的协同模式，攻克弱信号提取困难与实时响应迟滞痛点，显著提升车辆轨迹追踪、铁路异物入侵、微震事件预警的时效性与准确性。经实际测试，融合AIAgent的智能光纤传感系统，在定位精度、识别效率、抗干扰能力等核心技术指标上均实现全方位提升，达到行业领先水平。

    AIAgent与分布式光纤传感的深度融合，是“通-感-算-智”一体化发展趋势在传感领域的重要实践成果。当前，物联网技术正向智能制造、智慧城市、智慧安防等场景深度渗透，行业对感知、计算、通信、智能的融合化、一体化能力提出更高要求，传统分立的技术架构已难以满足海量感知节点的低时延、高精度、高可靠性需求。邵理阳团队研发的“感-知-算”一体化智能感知系统，实现了感知层数据采集、计算层数据处理、智能层决策分析的深度耦合，不仅从技术层面提升了光纤传感系统的智能化水平，更从架构层面为通感算智融合技术的落地提供了典型应用范式，为相关领域的技术研发与产业创新提供了重要参考。

    邵理阳教授在访谈中表示，该技术架构的核心价值在于打破了感知技术与智能算法之间的技术壁垒，让光纤传感系统具备了自主分析、自主判断、自主响应的核心能力，实现了从“数据采集工具”到“智能感知终端”的本质转变。未来，团队将继续围绕技术的工程化落地与场景化优化展开深入研究，重点突破超长距离监测、复杂极端环境抗干扰、多参量融合感知等关键技术，持续提升系统的实用性与适配性，同时推动该技术在更多行业场景的规模化应用与产业化落地。

    业内专家指出，邵理阳团队的研究成果，不仅为分布式光纤传感技术的未来发展开辟了全新方向，更为基础设施安全监测、公共安全防控、自然灾害预警等领域提供了更智能、更高效、更可靠的技术支撑。在6G与万物互联的发展背景下，AIAgent与分布式光纤传感的融合技术，有望成为智能感知领域的核心技术之一，为构建安全、高效、智能的数字社会提供关键技术保障，推动相关产业向智能化、高端化、融合化方向高质量发展。