噪声，无处不在。

从城市中车水马龙的喧嚣，到精密仪器测量信号时的背景杂波......噪声通常被视为环境中的“声音污染”，或信号处理中的“电磁干扰”。因此，为了确保信号质量与系统稳定性，在应用和研究中会采取一些措施抑制或滤除噪声。

然而，越来越多的研究表明，噪声并非完全有害。在某些特定条件下，噪声也可以在增强信号处理性能、提高系统鲁棒性等方面发挥积极作用，即“正激励噪声（Positive-incentive Noise，Pi/π-Noise）”。

在传统领域被视为干扰的噪声，正逐渐被理解为一种可以被操控，甚至加以利用的特殊信号。噪声的“有益性”不仅改变了科研人员对噪声的传统看法，还为成像探测、图像表征、多模态融合等前沿技术方向提供了全新的思路。

此前，中国电信人工智能研究院（TeleAI）已在正激励噪声方向取得了多项科研进展，相关成果先后发表于 TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI 等国际顶级期刊和会议。近日，TeleAI 撰写并出版专著《噪声分析及利用》，通过大量理论分析与实际案例，展示了噪声在提升信号处理能力、优化算法鲁棒性等方面的独特作用。

噪声分析与利用

在众多科学领域中，噪声通常被视为不利因素，往往会导致信号退化和信息丢失。然而，合理利用噪声的特性，通过特定技术保留或引入噪声中的有益分量、有效抑制其负面分量，则能提高信号处理系统的可靠性和鲁棒性。

例如，在音频信号处理中，适当添加噪声可有效减少量化失真，提高音频信号的质量。在图像处理任务中，适量噪声能降低量化误差对图像质量的影响，使图像更平滑、自然。在通信系统中，正激励噪声可以提高数字信号的传输质量，减少误码率。

在计算机视觉中的经典任务“图像分类”中，引入正激励噪声能简化任务，提高分类的准确性和鲁棒性。通过注入正激励噪声遮挡无关的干扰背景，可以增强与任务相关的视觉元素，降低其他标签的概率，进而减少分类标签的不确定性，降低分类任务的难度。

此外，正激励噪声在具身智能机器人的应用中也将发挥重要作用。在具身感知方面，添加合理的正激励噪声有望提升状态和图像层面观测的鲁棒性；在具身动力学方面，噪声驱动的动力学建模能够逐步从噪声恢复出对智能体下一状态的精确预测。

在临地安防领域中，噪声分析为低空安防、水下安防、跨域安防等诸多场景的创新和应用带来了全新的思路和解决方案，为构建安全、稳定的现代社会环境带来有力保障，奠定坚实的技术基石。

随着相关研究的推进，研究者们逐渐认识到噪声并非单纯的干扰，它在特定条件下也可以成为提高系统性能的有效资源。未来，噪声分析将进一步拓展其应用领域，特别是在人工智能、量子计算、多模态学习等新兴技术中，噪声的作用愈加重要。

《噪声分析及利用》重点围绕噪声的基础理论、形成机制，以及在信号处理中的建模方法展开。从噪声的“有害性”出发，进一步思考噪声的“有益性”，即噪声如何在特定条件下作为“正激励”因素，为信号处理提供新的途径与思路。

本书不仅介绍了噪声分析的传统方法，还深入探讨了如何通过噪声优化信号处理过程、提升系统的鲁棒性。特别是在机器学习、大模型和具身智能等前沿领域，噪声不再是需要消除的干扰因素，而是可以被利用的特殊信号，推动着技术创新和应用拓展。

《噪声分析及利用》不仅可以作为信息系统科学与技术相关学科专业的教学参考书，也可成为从事智传网（AI Flow）、涉水光学、临地安防、机器学习、具身智能相关科研工作者的实践指导书。同时，本书对企业的技术管理者、大模型研发人员也将带来重要的启发和参考价值。