智能电磁感知是电磁探测与成像的系统化和智能化延伸，它通过分析经目标相互作用的电磁波信息，学习目标环境、推断目标特性、适应目标行为，是安全检查、生物医学、物联网等领域的基础性、关键性和共性问题。为解决现有感知体制在性能、成本、能耗和效率等方面的难题，在国家重点研发计划变革性关键技术项目的支持下，北京大学李廉林教授团队和东南大学崔铁军教授合作，通过将人工材料(信息超材料)和人工智能有机结合，构建了智能电磁感知新框架(如图a所示)，研制了若干高效率、低能耗、低成本的智能感知系统。

 例如，他们将信息超材料与经典机器学习方法相结合，研制了3.2 GHz智能感知系统，实现了kHz帧率的微波成像(如图b所示)。

 再如，他们研制的2.4 GHz智能感知系统通过一块2.2 平方米的信息超材料调控室内空间中无处不在的2.4 GHz Wi-Fi信号，结合他们自主开发的三个深度学习网络进行实时数据处理，实现了高性能的微波成像、肢体语言识别、生命体征监测和无线通信(如图c和图d所示)，为改变未来探测与成像、通信、人机交互等提供了新思路。

(a) 面向智慧家庭应用的智能感知原理示意图   (b) 经典机器学习驱动的智能感知系统的成像结果

(c) 深度学习驱动的智能感知系统的成像、手语识别及呼吸监测结果   (d) 智能感知系统的无源通信结果