传统的通信技术受到单模块优化的约束，急需打破瓶颈，改变通信的范式。

9月26日，6G协同创新研讨会在北京召开，大会以多天线的演进与发展为主题，旨在从技术与场景出发，探讨6G的需求与实践。

中国工程院院士张平表示，从3G到5G我国走出一条自己特有的发展道路，6G提出了更高的需求，AI与整个通信系统的结合，特别是在无线空口完成AI的贯通是一件极具挑战的工作，传统的通信技术受到单模块优化的约束，急需打破瓶颈，改变通信的范式。

当前，通信发展往往遇到两大瓶颈。

一是信息压缩层面，基于统计概率，香浓建立了信息无失真压缩理论与限失真压缩理论；但已经逼近信息熵/率失真函数极限，继续压缩复杂度开销巨大但收效甚微。

二是信息传输方面，语法通信通过增加信息传输物理维度、改变资源挖掘利用方式等提升通信系统容量性能；且天线数目多、优质频谱稀缺、能量消耗巨大等，难以可持续发展。

对此，张平提出，语义通信为范式的改变提供了一条思路，以AI为辅助，分别优化各模块，局域注意力机制使得AI无法贯穿整个系统。

据悉，人工智能在算法、算力、数据方面巨大进步，能够提取图像、文本、语音的语义信息，使语义通信在工程层面成为可能，与经典语法通信相比，传统语义通信以AI为辅助，局域注意力分别优化各模块，性能提升有限，现代语义通信以全局注意力(语义基)贯通式优化信源信道，具有划时代的意义，为6G AI新空口开辟新的可能性。

在张平看来，语法通信的评估准则是比特级的无差错传输，而语义通信是与信源模态、传输目的或任务有关。在处理方法方面，语法通信以信源信道的分离设计为主，语义通信是以信源信道的联合设计为主。

张平表示，现代语义通信以紧耦合机制主动利用信息的天然冗余，匹配信道状态，将信源压缩和信道传输协同设计，补偿传输差错，非线性处理的新范式信息变换和信息编码模块均采用非线性方式实现，实现端到端的全系统优化，在6G智能简约演进和6G万物智联方面，推动全域通信、感知交互自主机器人等发展，赋能更多垂直行业，重塑健康产业生态。

采写：党博文

编辑、校对：博文

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