《数字通信的计算机仿真》（大三下学期）、《Matlab实践》（大三短学期）、《人工智能通识导论》（大一上学期）

王俊波教授团队持续追踪产业前沿需求，致力于构建面向实际产业需求的“可落地”科研新模式，针对未来无人装备的产业发展趋势，聚焦“通感智算一体化”中的核心关键技术，深入开展基础理论创新与产业应用研究。

⑴  在无线通信方面，重点研究基于电磁信息理论的下一代无线通信技术，聚焦超大规模MIMO的信道建模、高精度信道信息获取等关键问题，支撑边缘节点间的高效互联与精准信息交互。

⑵  在多模感知方面，围绕图像、声音与电磁信号等多源信息的边缘感知与处理需求，研究低延迟、高鲁棒性的多模融合与目标识别算法，提升无人装备在复杂环境下的任务理解与快速响应能力。

⑶  在边缘智算方面，聚焦资源受限、实时性强的无人应用场景，开展边缘AI架构优化、智能算法轻量化、端侧AI加速等方面的研究，实现通信、感知与智算的一体化融合，推进核心技术的国产化突破。

最新论文成果：Jun-Bo Wang@Google Scholar.

王俊波教授及其课题组积极建立与行业龙头企业长期稳定的合作关系，建立校企联合实验室，推动研究成果产业落地，同时协助解决产业应用遇到的实际问题。已成功转化的成果包括：通信调制解调器、雷达信号处理软件、微型光电吊舱、全国产AI处理板等。

王俊波教授及其课题组承担多项国家重大研发课题及企业重点攻关项目，秉承“问题驱动”的科研理念，致力于构建“可落地”的科研模式。

目前，课题组根据学生的兴趣与特长，开设了两个培养方向：

⑴ 6G移动通信：围绕6G“通感一体、全域覆盖” 目标，开展智能超表面（RIS）、近场无线通信及电磁信息理论研究；课题组与通信行业龙头企业建立了长期稳定的科研合作。针对产业界的最新技术需求，推动学生在通信产业的前沿领域进行深入研究。近年来，该方向学生发表了大量的高水平论文。表现优异且志在深造的学生，有机会被推荐至国际知名学者及院士团队。

⑵边缘人工智能：在智能化浪潮驱动下，未来社会对高效、敏捷的智能电子设备需求将持续激增，边缘AI作为突破传统算力瓶颈、实现设备端实时智能决策的核心技术，正成为支撑这一发展愿景的关键支撑。本研究方向立足国家战略与产业升级需求，聚焦电力、交通等重点领域的实际场景痛点，以国产化算力平台与行业专用无人设备为核心载体，主攻“声光电磁”多源异构数据感知、边缘端轻量化AI算法、无人机自主飞控与协同作业等关键技术的工程化落地研发。通过技术研发，学生将获得独特的技术优势和就业竞争力。

研究生毕业去向包括高校、行业龙头（华为、中兴、电信、高通、展锐）和互联网大厂（京东、阿里、字节、美团）。依托团队研发技术积累，毕业生竞争力突出，常快速成长为技术骨干，如20届硕士毕业生5年晋升某大厂18级；25届直博毕业生毕业破格某211高校副教授。

每年计划招收2名博士生，硕士研究生8-10名（含卓工计划、鲁汶专项）

欢迎积极认真、踏实稳重的本科生和研究生同学加入本课题组交流学习，请将简历发至jbwang@seu.edu.cn。