聚焦 2025：AI-RAN 联盟创新奖颁奖盛典！
这些奖项旨在表彰对 **AI 原生 RAN（无线接入网）**研究与开发做出杰出贡献的项目。从通过边缘 AI 控制仿生肢体，到创建用于基础设施的自然语言 AI 副驾驶，这些获奖项目有力地证明了。，以挖掘更多新颖的理念，支持深入的产业合作，并表彰来自整个生态系统的突破性贡献。这场开放的创新之旅才刚刚开始。AI-RAN 联盟承诺在。请与我们一起，向定义行业未来的。让我们继续突破一切可能的边界！
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好的，这是对 AI-RAN 联盟 2025 年亮点，尤其是首届 AI-RAN 创新奖的中文扩展和总结：
🎉 聚焦 2025：AI-RAN 联盟创新奖颁奖盛典！🚀
回首近期在波士顿举行的成员大会，我们激动万分地宣布 2025 年最鼓舞人心的亮点之一：首届 AI-RAN 联盟创新奖成功举办！
这些奖项旨在表彰对 **AI 原生 RAN（无线接入网）**研究与开发做出杰出贡献的项目。提交作品的多样性和深度令人赞叹，涵盖了 AI-RAN 融合的关键主题，包括：
- AI-for-RAN (AI 赋能 RAN)： 关注安全性、切片优化等。
- AI-on-RAN (AI 运行在 RAN 边缘)： 聚焦 XR 扩展现实、工业自动化等应用。
- AI 原生集成： 涵盖数字孪生、基础模型等前沿技术。
请与我们一起，向定义行业未来的 10 位优秀获奖者表达热烈的祝贺！
🏆 2025 AI-RAN 联盟创新奖获奖名单 🏆
| 获奖机构 | 获奖人 | 获奖项目名称 | 核心主题与创新点 |
|---|---|---|---|
| GlobalLogic | Serhiy Semenov | Visual-Based Positioning for Industries with AI-on-RAN (基于视觉的工业定位与 AI 边缘 RAN) | 利用 RAN 边缘的 AI 实现高精度工业定位。 |
| Laude Technologies | Miquel Farreras Casamort | Slice Mobility Guardian (SMG) (切片移动性卫士) | 针对网络切片的移动性管理和优化。 |
| Florida Atlantic University | Georgios Sklivanitis | Real-Time AI Radio Frequency Fingerprinting (RFFI) in O-RAN dApps (O-RAN dApp 中的实时 AI 射频指纹识别) | 在 O-RAN 架构中利用 AI 实时识别无线电信号源。 |
| Worcester Polytechnic Institute | Christo Kurisummoottil Thomas | Emergent Semantic Communication for Resource-Efficient AI-RAN (面向资源高效 AI-RAN 的涌现语义通信) | 关注通信效率的语义通信技术。 |
| 美国东北大学 | Mallesham Dasari | AI-RAN Orchestration for XR Glasses Connectivity (面向 XR 眼镜连接的 AI-RAN 编排) | 利用 AI 优化 XR 设备在 RAN 中的连接和体验。 |
| 英国爱丁堡大学 | Mahesh Marina | Enabling Foundation Model Training with the RAN (利用 RAN 赋能基础模型训练) | 探索在无线网络边缘训练大型基础模型。 |
| University of Oulu | Dileepa Marasinghe | Multimodal Sensor-Driven Closed-Loop Vision-Radio Digital Twins (多模态传感器驱动的视觉-无线数字孪生闭环) | 创建融合视觉与无线数据的闭环数字孪生系统。 |
| 丹麦奥尔堡大学 | Hossam Mohamed Farag | AI-RAN-Enabled Control of Bionic Limbs (AI-RAN 赋能的仿生肢体控制) | 利用边缘 AI 和 RAN 实现仿生肢体的实时控制。 |
| zTouch Networks, Inc. | Salvatore D’Oro | Automated Testing Platform for AI-on/for-RAN (面向 AI 运行于/赋能于 RAN 的自动化测试平台) | 提供用于 AI-RAN 解决方案的自动化测试环境。 |
| Ennoia Technologies | Sridhar Rajagopal | AI Co-Pilots for Intent-Driven AI-RAN Infrastructure (面向意图驱动 AI-RAN 基础设施的 AI 副驾驶) | 使用自然语言 AI 助手管理和优化 RAN 基础设施。 |
🚀 展望未来：AI 与 RAN 融合已是现实
从通过边缘 AI 控制仿生肢体，到创建用于基础设施的自然语言 AI 副驾驶，这些获奖项目有力地证明了 AI 与 RAN 的融合不再是一个抽象概念，而是正在被付诸实践的现实。
🔮 展望 2026：持续开放创新
这场开放的创新之旅才刚刚开始。AI-RAN 联盟承诺在 2026 年继续开展此项计划，以挖掘更多新颖的理念，支持深入的产业合作，并表彰来自整个生态系统的突破性贡献。
让我们继续突破一切可能的边界！
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