西安電子科技大學雷達信號處理全國重點實驗室內，一塊屏幕上跳動著密集的雷達信號。張昊站在屏幕前，手指輕劃：“這里的每個光點都可能是一架無人機，也可能是鳥群，甚至是氣象干擾。如何讓雷達‘看懂’這些信號？這就是我們正在攻克的智能密碼。”

這位“90后”教授的身上，交織著多重身份：國家自然基金委優(yōu)秀青年基金（海外）獲得者、雷達智能化實踐者、醫(yī)學AI創(chuàng)新者…… 從美國頂尖醫(yī)學院的博士后，到回國扎根雷達信號處理，他始終手握同一把“鑰匙”——可解釋性人工智能，用代碼搭建起人與AI信任的橋梁。

一場橫跨醫(yī)學與雷達的思維實驗

2019年，張昊赴美從事博士后研究時，原本計劃延續(xù)博士期間的方向：雷達信號處理與可解釋AI理論。然而，國際環(huán)境讓他不得不重新審視自己的科研路徑。“當時意識到，純電子信息的國際合作空間正在收縮，但AI的基礎理論具有跨領域的穿透力。”張昊回憶道。

轉機悄然降臨。一次西電海外校友會的交流中，在康奈爾大學醫(yī)學院工作的西電校友王飛教授向張昊提出合作邀約：“醫(yī)學診斷和雷達探測看似風馬牛不相及，但本質上都在解決兩個問題——小樣本數(shù)據(jù)的困境，以及決策過程的可解釋性。”這番話瞬間點燃了張昊的靈感。

張昊（左）與王飛（右）在美國大紐約地區(qū)西電校友會上的合影

醫(yī)學影像診斷中，AI模型常因“黑箱”特性遭遇臨床信任危機；而雷達信號分析時，操作員同樣需要知道“為何將目標判定為無人機而非飛鳥”。兩者對“可解釋性”的共同需求，成為張昊技術遷移的突破口。他帶領團隊開發(fā)了一套小樣本學習框架，通過挖掘電子病歷中的時序關聯(lián)與特征耦合，讓AI不僅能診斷疾病，還能生成可視化的決策依據(jù)鏈。這項技術很快在紐約多家醫(yī)院落地，幫助醫(yī)生快速定位疑難病例的關鍵指標，相關成果登上《自然·醫(yī)學》并入選年度亮點。“技術本身沒有學科邊界，關鍵在于找到共性問題。”張昊總結道。

張昊關于長新冠子型的研究發(fā)表在《自然·醫(yī)學》（影響因子：87.24）并入選年度亮點，幫助所在的康奈爾大學拿下NIH資助的980萬美元的項目，成果也被財富周刊進行報道

為雷達注入“具身智能”

2022年，張昊回國加入西安電子科技大學，出人意料地將主戰(zhàn)場轉回雷達領域。面對外界“為何放棄醫(yī)學AI藍海”的疑問，他笑著反問：“誰說這是放棄？”

2023年，張昊受邀在我校第八屆華山青年學者論壇上為打算加入西電的海外學子做題為“西電：回到夢開始的地方”的報告，分享了自己不同時期與西電的故事

在他眼中，低空經(jīng)濟浪潮下的雷達智能化，與醫(yī)學AI共享同一套底層邏輯。隨著無人機配送、空中交通等場景爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)雷達面臨嚴峻挑戰(zhàn)：如何在雨霧天氣中區(qū)分無人機與飛鳥？如何從海量雜波中實時識別“黑飛”目標？張昊的答案充滿未來感——打造“具身智能雷達系統(tǒng)”。

“就像人類通過感官自適應環(huán)境，智能雷達應該具備自主感知、學習和決策的能力。”他解釋道。團隊開發(fā)的算法讓雷達能實時采集數(shù)據(jù)、自動清洗標注，甚至根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調整信號發(fā)射參數(shù)，這也是下一代智能雷達的雛形。

研究室內，張昊展示了一段演示視頻：雷達成像畫面中，數(shù)百個光點被自動分類為“物流無人機”“巡檢設備”“候鳥群”，并用不同顏色標注置信度。“操作員不僅能看結果，還能通過可視化模塊追溯判定邏輯。這就是可解釋AI的價值。”

用技術回答“四個面向”

張昊的書架上，珍藏著一本90年代的《密碼學》教材，扉頁上有父親的贈言：“用技術守護國土。”父親讀博期間師從通院“二王一肖”的肖國鎮(zhèn)教授，張昊從小浸染在“務實報國”的家風里。

這種使命感深深嵌入他的科研哲學。每周組會上，他必向學生拋出一個“靈魂提問”：“我們的研究對應‘四個面向’中的哪一個？”在他看來，工科研究必須錨定國家需求：“低空經(jīng)濟管理是新興產業(yè)的安全命脈，而雷達智能化是解鎖這道門的關鍵技術。”

SIGMA實驗室舉行月度頭腦風暴學術研討會

這種理念也塑造了他的人才培養(yǎng)模式。博士生孫健橋回憶，自己曾提出一個創(chuàng)新算法模型，卻被張昊連續(xù)追問三天：“應用場景在哪里？用戶是誰？傳統(tǒng)方法為什么失效？”經(jīng)過半年攻關，這項研究最終融入團隊與華為合作的通感一體化項目，用于實現(xiàn)低慢小目標的實時檢測。“張老師總說，論文不是終點，解決真問題才是。”

智能時代的“修橋人”

“電子信息人要有‘工具箱思維’。”張昊如此定義自己的跨界之路。2014年，在他的博士生導師、西電陳渤教授牽頭下，團隊組建了“SIGMA實驗室”（SIGnal processing and MAchine learning，信號處理與機器學習），將AI的前沿基礎研究引入雷達智能信號及信息處理領域。2022年，張昊從美國回到實驗室，勵志進一步將可解釋AI用于包括雷達、醫(yī)學、農業(yè)等更多領域。

SIGMA實驗室合影

與四醫(yī)大的合作項目中，團隊建立病人大規(guī)模電子健康病歷庫，并基于此研究一些慢性疾病的長時間演變問題；在智慧農業(yè)領域，他們與中國農業(yè)大學合作，正嘗試概率深度網(wǎng)絡驅動的多組學分析等手段，研究下一代抗極端天氣下的玉米新品種。“學科交叉不是簡單的技術疊加，而是從共性問題中提煉新方法，再反哺各個領域。”

2023年，張昊在四醫(yī)大報告分享研究成果，奠定團隊和四醫(yī)大開展后續(xù)合作的機會

打開AI的“透明工具箱”

站在西電主樓的露臺上，張昊望向遠處起降的無人機群。在他的構想中，未來城市上空將織就一張智能感知網(wǎng)：雷達實時解析低空態(tài)勢、AI動態(tài)調度航線、交通管理系統(tǒng)自主規(guī)避風險……“但這一切的前提，是人與機器的雙向信任。”

對于青年科研者，他給出了質樸的建議：“先夯實數(shù)理根基，進而了解所攻克領域的現(xiàn)有問題。通過不斷學習新技術豐富自己的工具箱，從而帶著工具箱走向曠野解決應用問題。當你用技術解決一個具體問題時，可能會發(fā)現(xiàn)它還能解鎖更多未知領域。”

夜幕降臨，實驗室的屏幕上，雷達信號依舊如星河閃爍。這位“AI解譯者”的探索仍在繼續(xù)——用可解釋性撕開模型黑箱，用交叉創(chuàng)新回應時代之問。正如張昊所堅信的：“智能化的終極目標，是讓人類的生活變得更加美好。”

記者、編輯 / 王冠玉

責編 / 王 格

出品 / 黨委宣傳部〔融媒體中心〕

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