5G基站極高的功耗一直被業內詬病。其主導原因是，基站只能部署在室外，但96%的流量需求卻源于室內用戶。

信號穿墻而過，強度下降了90%~99.9%。

如何服務好主導流量需求的室內用戶，是6G必須要考慮的問題。

回望初代移動通信技術發展到今天的5G，通信行業都在聚焦克服建筑與室內環境的束縛，從優化編碼技術到協調功率頻譜資源，飛速膨脹的基帶指標帶來的真實效能收益卻越來越少。由近場通信技術驅動的更高頻段和超大規模天線陣列，以及以語義通信和智能超表面等技術為代表的內生智能新范式，將要應對千行百業應用場景對網絡的差異性需求。

擺在通信行業面前的，是復雜技術與碎片化需求之間的鴻溝。

建筑設計的「蝴蝶效應」

建筑設計的微小變動可以為信號孤島帶來巨變。

智能超表面被認為是支撐6G移動通信的關鍵創新，標志著主動干預電磁波傳播以優化通信網絡的里程碑；在智能超表面被發明之前，業界只能被動地適應建筑內的無線傳播障礙。

室外超表面一般覆蓋在建筑外表面，從基站射向超表面的波束被重塑并聚焦反射至視距之外的建筑物陰影區域，從而擴大覆蓋范圍。然而，近96%的移動流量發生在室內，這是最智能的室外超表面也無法觸及的領域。

室內無線網絡性能的極限是被建筑材料和結構束縛的，建筑設計卻從來不是無線性能的朋友。東北大學張繼良團隊前期研究表明([1])，墻體建材的相對介電常數與厚度的細微偏差就會導致通信質量14.4%以上的損失。

如不改變被動適應建筑無線環境的慣性思維，下一代移動通信技術能夠為用戶帶來的收益將非常有限。

如圖1所示，如果設計師能夠在安全標準和節能要求的基礎上微調墻體材質和厚度，就能將發射功率降低10倍，卻依然保持25dB信噪比下的網速([2])。

建材的相對介電常數與厚度共同定義了「建筑無線友好性（Building Wireless Friendliness）」指標([1])。

建筑物無線性能是建筑物本身固有屬性，建筑設計師撒在圖紙上的每一筆都在勾勒占總流量96%的數據網絡圖景。

5G到6G的屏障，不只在信息行業，也在建筑行業。

圖1：建筑無線環境友好性

建筑無線友好性

破除建筑與通信行業壁壘的理論基礎「建筑無線友好性」（Building Wireless Friendliness），在2022年被正式提出并付諸實踐。

裝配式建筑技術和建筑材料增材制造技術的涌現，為無線性能沖破建筑束縛提供靈活低成本的加工手段。裝配式建筑可縮短80%施工周期，而混凝土3D打印已經能實現毫米級加工。

為此，張繼良團隊正通過整合復合材料建筑結構和超材料嵌入建筑結構，發掘通過調控復合建筑材料電磁特性提升裝配式工業建筑無線友好性的潛力。

張繼良團隊提出的研究方向已經開始引起業界的關注。2025年3月，英國國民醫療服務體系發布的《健康和護理基礎設施建設指南》明確提出「應該預先規劃無線連接，再開展建筑施工過程」。

圖2：超表面嵌入各類建筑結構與材料

智能墻體

通向無線友好型建筑

通過優化結構和材料得到的無線友好型建筑是靜態的，這還不足以完全應對室內用戶的移動性難題。

張繼良教授團隊最新的研究([4])提出將低成本的無源超表面超表面瓦片嵌入建筑結構中（如圖2的形式），使超表面無處不在，形成智能墻體，進而從根本上提升建筑內網絡的無線性能。

然而，用戶的普遍移動性卻給超表面嵌入建筑的信道引入了復雜的動態變化。若要無線友好型建筑的電磁環境動起來，將反射波束聚焦移動的用戶，深刻理解室內人類行為模式至關重要。

研究首次嘗試給出室內人類行為約束下的超表面嵌入建筑的無線性能潛力。

該研究已被通信領域頂級期刊IEEE Wireless Communications接收，文章第一作者為東北大學吳子揚，通信作者為東北大學張繼良教授，聯合美國田納西理工大學Muhammad Ismail教授以及Ranplan Wireless聯合創始人張杰教授共同完成。

預印本鏈接：https://arxiv.org/abs/2507.14876

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11202168

首先要理解人類移動行為給建筑無線環境帶來什么問題。

用戶設備的移動性是跨尺度的。

在宏觀上受到回溯趨勢（Return tendency）與有界Lévy游走共同約束，用戶總是趨向于在特定時間去特定地點，在選擇目的地時，行程距離明顯存在冪律分布特征。

這一特征是無標度的，也就是說，在任何尺度上都成立。該項研究通過大量的實測統計證實了在室內環境中用戶的宏觀移動性依然受到上述規律約束。

在更小的尺度上，用戶會選擇特定的方式到達目的地，包括躲避障礙物與其它用戶的行為模式，這進一步導致了視線鏈路的頻繁遮擋。

在微觀尺度上，用戶所持設備長期處于微小的震動當中，多項研究都表明行走、站立、坐等不同行為狀態下的設備指向性統計特征有明顯的差別。

上述尺度因素共同主導了超表面嵌入建筑信道的潮汐演化特征。

圖3：超表面嵌入建筑的信道時空演化。（a）和（b）分別是智能墻體表面信道統計的時空分布快照。中每個快照中的分布均已歸一化處理，最亮區域對應最高信道增益或鏈路生存率。智能墻體信道狀態的部分自相關函數顯示出馬爾可夫階數的增加。（c）展示了時變智能墻體信道增益與超表面鏈路存活率的概率密度函數。

群體移動行為帶來的挑戰

由于6G高頻段（如毫米波、可見光）對遮擋和位移高度敏感，用戶移動性成為信道模態演化的核心驅動力，導致不存在普適的超表面嵌入建筑信道模型。

人類行為的不確定性迫使依賴數據驅動的反射波束追蹤，但信道演化呈現潮汐特征，具備可預測性。

利用該特征，可動態激活僅10%超表面面積，通過低復雜度深度強化學習實現區域蠕變式激活，顯著降低控制與供電負擔。

然而，人類行為破壞信道馬爾可夫特性，抬高了信道狀態空間維度。張繼良團隊提出輕量級類MuZero方法，在時間嵌入潛在空間訓練，生成抗環境不確定性的控制策略。

圖4：智能墻體的信道概念漂移。上圖指出了三類信道概念漂移的來源。下圖展示了不同移動階段下智能墻體信道增益的概率密度函數的演化過程。

不同波長下的本征泛化能力存在顯著差異。例如，與可見光通信相比，毫米波具有更好的衍射能力，導致其信道特性具有更強的隨機性。

這種隨機性不僅模糊了陰影區域的邊界，也掩蓋了人類行為模式演化的細節。

因此，為毫米波信道訓練的算法自然表現出更好的泛化性。相比之下，可見光信道清晰地描繪了人類行為在建筑環境中的投影，不可避免地導致多模態信道特征演變和更嚴重的泛化挑戰。

回到建筑本來的使命上。

建筑無線環境的「具身智能」不能以妥協安全性和基礎功能性為代價，這些都是可以被量化的，很容易被作來約束無線友好型建筑。但是人類行為、建筑審美等概念是難以被量化卻無法回避的。

研究團隊初步探索的一系列強化學習和生成式方法天然地在處理不可量化概念上具備優勢，相信行為學、美學等現實約束下建筑設計「端到端」一鍵生成已經見到了曙光。