2025年9月18日，南洋理工大学（Nanyang Technological University, NTU）计算与数据科学学院Dusit Niyato教授应我室邀请，通过线上平台，面向我院师生开展了一场主题为“Generative AI-enabled Wireless Communications for Robust Low-Altitude Economy Networks”的高水平学术报告。
首先，Dusit教授介绍了低空经济网络（Low-Altitude Economy Networks, LAENets）的发展现状及应用前景，包括包裹投递、医疗物资运输等多样化低空服务场景。同时，他指出与传统地面网络相比，LAENets具有控制机制复杂、运行环境多变等特点，对网络鲁棒性提出了更高要求。
围绕“如何提升低空经济网络鲁棒性”这一核心主题，Dusit教授系统分析了LAENets的关键需求，并梳理了从无线物理层角度出发的稳健QoS指标。在此基础上，他深入探讨了生成式AI在增强网络鲁棒性方面的潜力，介绍了基于扩散模型和Mixture-of-Experts Transformer 的优化框架，为未来构建智能、可靠的低空经济网络提供了新思路。
本次报告还分享了大语言模型与强化学习结合的最新探索，并提出大语言模型可在LAENet的强化学习框架中扮演信息处理、奖励设计、决策制定及生成等四种角色，从而帮助强化学习智能体在复杂动态环境中更高效地学习最优策略。该方法为处理不确定、多模态的真实低空场景提供了灵活性和泛化能力。
报告结束后，参会师生通过线上平台踊跃提问，并围绕生成式AI在无线网络中的适用性、QoS与能效平衡、以及大语言模型驱动的决策与优化等话题展开深入讨论。
主讲人简介
Dusit Niyato 教授是国际知名学者，现为新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院的校长讲席教授，同时担任 IEEE Transactions on Network Science and Engineering 主编。他在学术期刊编辑领域经验丰富，曾长期担任 IEEE Communications Surveys & Tutorials主编及多个国际权威期刊的领域编辑。此外，Dusit Niyato 教授是IEEE Fellow和IET Fellow，并连续多年入选计算机科学领域“高被引学者”榜单，研究领域涵盖移动生成式人工智能、边缘智能、量子计算与网络等方向。