和题主有同样的疑惑中。。看到说物理层paper各种出题解题感同身受，这种工作科研做下去的确是蛮无聊的。然后现在在菊花厂，发现3gpp里边更多的还是在吃以前的老本，大家都放不开，做个nr的标准还都想把自己几年前的专利往里塞。。不过说到机器学习之类的，我自己倒是感觉可以利用ai这一波浪潮给物理层好好的换个血。比如用了几十年的信道模型，跟实测数据真的就差个十万八千里啊。。。比如massive mimo里的一堆假设，什么矩阵是对角的，实测数据一看真就是扯淡啊。基于数据和训练的模型可以在这里有所作为。另外最近手机端各种ai硬件厂商都在圈地，那是因为移动端有应用，有计算机视觉神马的需要这些芯片加速，基站这里要是没有特nb的学习算法把这个蛋糕做大估计ai还是部署不起来。
所以做物理层的伙伴们，拿起机器学习的剪刀把传统的物理层理论都捯饬一遍吧~说不定你就火了哈哈。不过和计算机比起来，我们没有行业的统一数据的确是一个很大的问题。像菊花厂这种就应该把他们外场的测试数据啥的公开出来嘛~

作者：没事儿吃个小核桃
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来源：知乎
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