当前，随着6G技术研发的加速推进，通信与感知系统的深度融合已成为全球科技竞争的重要方向；江苏常熟举行的2025国家智能车发展论坛上，北京大学程翔教授团队提出的"机器联觉"理论，为解决此关键问题提供了创新思路。 问题层面，现有技术体系存在明显局限。在自动驾驶、无人机等应用场景中，通信网络仍被简单视为信息传输通道，与感知系统各自独立运行。这种割裂状态导致多模态信息的协同潜力难以释放，制约了智能体在复杂环境中的决策能力。 究其原因，主要在于技术发展的阶段性特征。5G向6G演进过程中，通感融合、通智融合成为核心方向。但传统设计范式下，通信系统侧重传输效率，感知系统专注环境理解，二者在优化目标、技术标准等存在固有差异。特别是在跨模态信息处理上，光学传感与射频信号之间频段差异超过万倍，协同难度极大。 这一突破性研究将产生深远影响。程翔团队提出的"机器联觉"理念，首次系统探索通信信息与多模态感知的联觉机理。通过建立统一建模框架，可实现不同模态信息在语义、结构层面的深度互惠。以人形机器人为例，其环境感知数据与通信信号源自同一物理空间，具备联合优化的物理基础。 对策上，研究团队聚焦两大科学问题：一是攻克多模态信息差异难题，建立跨域映射关系；二是开发具有泛化能力的联合建模方法。这需要突破传统学科界限，在电磁波物理本质层面寻求统一理论支撑。目前，团队已着手构建软硬件实验平台，为理论验证提供实践基础。 展望未来，该研究具有显著应用前景。随着6G网络商用推进，网联具身智能将在智慧交通、低空经济等领域迎来爆发式增长。据行业预测，到2030年全球具身智能市场规模将突破万亿级。"机器联觉"理论的完善，有望为智能体执行超视距、高动态任务提供关键技术支撑，推动人工智能从数字空间向物理世界的跨越式发展。
通信与智能的关系正在深刻变化，从"把数据送到"转向"把任务做成"。面向6G时代，能否让网络超越连接本身、让感知超越单一传感器，将决定具身智能的应用上限。以机器联觉为代表的融合探索，为系统层面的协同重塑指明了方向。这也提示业界，只有坚持基础研究与工程验证并行、产业需求与技术路线协同，才能将"协同智能"转化为真正可用、可靠、可推广的应用。