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开创了一个学期连续六个100分的纪录
尤肖虎出生于山东省济宁市梁山县的一个教师家庭，父亲曾是梁山一中教师。少年时代的尤肖虎机灵总是旁骛于课本之外。直到高中时才在学业上显示出他聪颖的天资，特别是他的数学成绩，甚至还开创了一个学期连续六个100分的纪录。1978年高考，尤肖虎以优异的成绩进入南京工学院（现东南大学）无线电工程系学习。刚进校，他就在全校数学竞赛中夺得一等奖。那时，他刚满16岁。在四年的大学生活中，尤肖虎就这样凭着顽强的意志和不懈的努力，以优异的成绩完成了学业，而且还吃了不少“小灶”。1982年，尤肖虎在硕士研究生统一考试中，以全系第二的成绩荣登榜眼。
尤肖虎在攻读硕士学位期间，便在学术研究领域显示出他的潜能。除了完成难度较大的数字自适应均衡器的软硬件研制之外，还发表了近10篇科研论文。《一类平滑型快速收敛自适应均衡算法》在权威杂志《通信学报》上发表后，获得了年度优秀论文奖。1985年，尤肖虎又考取了博士研究生。1989年8月，在他赴美参加学术会议期间，国外有人竭力劝他抓住当前难得的“机遇”留在美国，但是他始终不为所动。他明确表示：“我的事业在中国。”他义无反顾地回到了祖国的怀抱，无怨无悔地坚守在自己的岗位上。
1978年——1982年，南京工学院（现东南大学）无线电工程系本科；
1982年——1985年，南京工学院无线电工程系（现东南大学信息科学与工程学院）硕士研究生；
1985年——1988年，东南大学无线电工程系博士研究生；尤肖虎现兼任未来移动通信论坛秘书长。九五期间，担任国家第三代移动通信研究开发重大专项专家组组长。十五期间任国家“863”计划通信技术主题专家组副组长、未来移动通信专家组组长，国家自然科学基金“未来移动通信基础理论与技术”重大项目首席专家。中国电子学会理事，国家自然科学基金专家组成员，《中国科学》、《电子学报》杂志编委，中国通信学会青年工作委员会副主任委员等。
2011年成为IEEEfellow。
2012年由尤肖虎团队领军完成的“宽带移动通信容量逼近传输技术及产业化应用”项目，荣获国家技术发明一等奖。
以“创新预见6G未来（BetterTogether，BetterFuture）”为主题的2024全球6G技术大会本周在南京隆重举行。中国科学院院士、东南大学教授、紫金山实验室主任、未来移动通信论坛副理事长兼秘书长尤肖虎在期间发表了题为“AI与6G如何和谐共生”的主题演讲。
伴随3GPP6G标准时间表的明确，产业界对于6G的/span>
将AI用于6G面临哪些挑战
ITU此前发布的6G愿景中，可持续性与泛在性的智能是两个非常重要的指标。然而，尤肖虎分析道，这两个指标要求实际上是相互矛盾的：可持续性意味着低成本和低功耗，而泛在性的智能则意味着需要在网络中有更多的AI，这将需要更多的算力。
他说到，无论是ChatGPT还是Sora，其训练的算力和利用的数据集都是以指数级增长的。如果要在6G当中实现通信AI一体化，那将需要前所未有的巨大算力。“随着网络的AI能力不断提高，其代价是需要有额外的计算和算力。AI在6G网络中的使用需要大数据和极高的算力，这意味着如果采用的解决方案不当，将会产生非常高的能耗。”
他指出，根据ITU的要求，6G网络的能力需要至少提高一个数量级，而与此同时，需要维持不变的能耗，这样意味着每比特的能耗都应该要降低至少一个数量级，这对未来的6G发展来说是一个非常大的挑战。而根据政府承诺，碳排放量需要在2030年减少一半。因此，在他看来，我们面临的第一个关键挑战将是绿色要求。
此外，尤肖虎认为，实时性要求以及AI在6G网络使用中的不确定性、不可预测性也将是未来发展面临的重大挑战。他解释道，AI一般来说是无法解释也是不可预测的，如果直接把AI部署在物联网络之中，可能会导致网络性能不稳定，所以需要找到一些适当的解决方法来让网络维持稳定。
基于数据知识图谱的AI
针对此，尤肖虎及其研究团队提出了一个包含多层AI的新框架，该框架分为外循环和内循环两个循环，其中外循环是非实时的，也就是说大数据是由无线的知识图谱来去处理，从而得到和提取相关知识，这是一个非实时的过程。
他进一步介绍到，在得到了知识之后就可以构建未来的数据或者框架的数据，这些关于知识的数据是系统KPI所需要的。在此之后，系统会构建部分数字孪生，通过这种方式会把大数据变成小数据，这样一来就只需要轻量级的AI来处理，从而可以使AI的功耗小很多，而且也可以实现实时处理。
尤肖虎向与会观众概述了将大数据转化为小数据做法，并强调“这种小数据是系统优化最为关键的部分”。据其研究和实验成果，“对于实时控制系统来说，我们最终实现了实时的控制。系统支持的优异增加比例达到了50%，这也是整个系统所实现的优化。这全部都是通过实时控制来完成的，达到了毫秒级的实时控制，所以这对于6G网络，对于这个系统来说是非常显著的优化。”
值得注意的是，尤肖虎在其演讲中特别强调了使用网络数字孪生来确保AI在网络中的安全，这是其提出的上述框架中的一个重要组成部分。
“我们要强调的是，网络数字孪生可以服务于物理6G网络。网络数字孪生可以帮助我们实现AI预验证，也能够保障AI的应用，即便AI模型是不可预测并且难以解释的。”他谈到，通过使用特征、数据集、数字孪生可以去学习真实网络的行为，同时通过深度学习和加强学习我们可以制定一个政策，这个政策可以帮助我们去更好地实现预验证。在验证通过之后，由AI提出的方案将最终会被部署到真实的网络世界当中，从而确保网络的性能和安全。C114通信网岳明
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