面向新质新域强对抗的高效高逼真物理场仿真与人在环协同感知演进技术

随着新质新域作战样式不断发展，强电磁压制、声场畸变、定向声学攻击等新型对抗手段不断涌现，作战环境正由相对稳定、可预设的条件向多域耦合、动态变化和强对抗环境演变，传统装备感知与仿真体系面临新的挑战。尤其是在电磁、声学等多物理场深度耦合的情况下，环境建模复杂度和仿真计算开销快速增长，使传统高精度机理仿真难以同时满足高逼真度与实时性要求。基于这一背景，本报告重点介绍面向新质新域强对抗环境的物理场仿真研究，探讨如何借助人工智能与数据驱动方法突破传统仿真瓶颈，实现复杂物理环境的高效、高逼真建模与动态演进，为新型对抗环境下的大规模仿真提供支撑。

CCF物联网专委会委员，长期从事物联网、人工智能、智慧感知方向的研究工作，主持参与国自然基金项目3项，上海市自然科学基金面上项目1项。发表CCF A/B类论文20余篇，多篇文章发表在USENIX SECURITY、NSDI、MOBICOM、UBICOMP、IEEE INFOCOM、TMC等国际知名期刊会议上。曾获2025年上海计算机学会科技进步奖一等奖、2021世界人工智能大会优秀论文提名奖。