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作 者

通信产业研究中心

概念定义

语义通信（Semantic Communications）是以任务为主体，“先理解，后传输”的通信新范式。具体来说，语义通信在通信双方具有“语义共识”前提条件下，对原始信号进行有选择的特征提取、压缩编码和传输，再利用语义层面信息进行通信。

图1 语义通信概念图

发展背景

无线通信需求持续增长，通信技术日新月异，通信系统信息传输速率稳步提升，然而，通信系统的信道容量逐渐接近香农极限。与此同时，通信频谱资源愈加稀缺，新兴应用需要在有限带宽上传输更多的数据，亟需探索新的通信方式。传统通信是基于符号的源内容的语法编码传输，越来越多研究人员将信息传输研究重心从语法通信转向语义通信，结合知识图谱等技术，推动语义通信的发展和应用，以期为解决通信系统容量不足等问题提供有效的解决方案。

发展历程

语义通信可以追溯到香农在1940年代所做的开创性工作，其发展与通信系统计算、存储能力提升密不可分。语义通信的发展可分为经典语义信息论和现代语义信息论两阶段。经典语义信息论阶段：1952年，Carnap和Bar-Hillel提出具有命题逻辑的语义信息理论，用概率测量语义信息。现代语义信息论阶段：近十年来，语义信息论的概念已经超越了Carnap的框架，语义通信与人工智能深度结合，向自适应、自演进、自驱动发展。

技术和应用现状

目前，学术界和产业界积极开展语义通信理论研究，探索未来产业应用。斯坦福大学、南洋理工大学、北京邮电大学等国内外多所高校就语义信息提取、表征、编码、传输及度量等开展语义通信理论研究，鹏城实验室等国内科研单位在典型场景已开展试验验证与示范应用。中国移动、华为、中兴、爱立信等企业在语义识别、语义交互协议设计等方面探索语义通信关键技术及其未来产业应用。语义通信关键技术已在车联网、卫星通信、视频传输等多个领域进行了试验，IMT-2030（6G）推进组无线技术工作组成立了语义通信任务组，开展面向标准化的相关工作。

语义通信的颠覆性影响

语义通信大幅节省带宽资源、提升网络容量。语义通信的核心在于从源信息中精准地提取含义或特征，通过高度简化信息，仅传输所需的语义信息。这一过程实现了通信双方按需传输，消除了冗余部分，从而明显减少了信息的传输量和能耗。这不仅极大地节省了带宽资源，还显著提升了通信的效率。语义通信在带宽资源管理、网络容量提升等方面展现出了革命性的发展潜力。

语义通信突破信息维度的边界。在传统的通信方式中，信息的传递主要依赖于语法的层面，在通信过程中引入语义域，可以实现语法信息到语义信息的扩展。在语义通信的框架下，有助于从信源中提取并利用高维度的信息，进而构建一个针对多模态信源和信道特征的模型信息空间。语义通信既丰富了信息的表达形式，还为各种复杂的信息传递任务提供了强大的支持，在语音、图像等多模态的信息传递中，语义通信都能够充分发挥其优势，大幅促进信息的准确、高效传递。

语义通信具有更好的兼容性和灵活性。面对多模态信息的语义提取和表征，语义通信可以叠加在传统通信系统上，具有更好的兼容性与灵活部署的优势。另外，传统的通信方式在低信噪比环境下通常难以保证信息的有效传输，而语义通信凭借其灵活的信息处理能力，支持低信噪比下的信息有效传输，这一特点也成为语义通信在网络环境复杂多变的情况下具有更高的适应性的有力证明。

语义通信新理念的应用场景

全息智能通信：在全息智能通信过程中，需要传输大量的多维度全息场景信息且需要保证清晰度和低延迟，利用语义通信技术对多模态数据的联合处理能力，实现对全息场景信息目标的驱动压缩，仅保留与用户体验相关的信息，展现更为智能的上下文感知交互和理解，增强沉浸式环境的整体交互体验。

自动驾驶：自动驾驶决策过程要求极高的感知准确性和低延迟，语义通信可以理解任务目标，只传输面向接收端任务的必要信息，增强车辆、道路基础设施和其他设备实体之间的信息交换和数据分析决策，实现车路协同的高效语义通信，极大提高传输效率和可靠性。

卫星通信：卫星通信过程中星地链路距离长、延时大，信号在传输过程中容易受到各种干扰，导致信噪比降低，语义通信能够在低信噪比环境下实现信息的有效传输，大幅提高卫星通信的可靠性。同时，语义通信通过对信息进行深入的语义分析，实现了信息的精准传输，可以提高卫星通信的频谱利用率和链路裕量，保障卫星通信在更广范围的应用。

工业互联网：语义通信在数据特征提取方面具有显著优势，在工业互联网海量数据中，快速准确地提取出数据的核心特征，服务于后续的数据处理与分析。语义通信技术在工业互联网的设备、系统间信息交互环节发挥着重要作用，同时在智能决策环节为工业生产过程的优化提供有力支持。此外，语义通信还在辅助柔性制造系统、预测性维护、人机协作、实时数据分析等方面起到关键作用。

技术发展面临的挑战

一、“冷门”工业软件的重要性

语义通信基础理论体系有待完善。相对于语法通信，作为新一代通信方式的语义通信在数学表征和理论依据方面尚不成熟。由于语义的复杂性和不确定性，建立一套严谨的数学模型来描述语义通信的过程是一项具有挑战性的任务。同时，从信息论的角度出发，如何构建高维语义的语义信息论也是当前研究的难点。未来，需要基于人工智能技术，更深入地探索语义通信的内在机制，逐步建立起完善的语义通信理论体系。

语义通信的信息度量方式需要明确。当前，语义通信的信息度量方式面临诸多挑战。不同信源如图像、视频、文本和语音等具有各自的特性，使得评估方法难以统一。此外，各研究机构对相同模态的信源评估指标也存在差异，这在一定程度上影响了研究的可比性和交流。亟需明确语义通信的信息度量方式，深入研究不同信源的特性及传输需求，结合实际应用场景，建立起一套科学、统一的评估体系，为语义通信技术的发展提供有力支持。

语义通信对算力需求提出更高要求。语义通信的普及和发展对算力提出了更高要求。从数据特征提取、模型构建到实时信息提取、处理与恢复，每一个环节都需要强大的计算能力作为支撑。传统的计算架构难以满足语义通信对算力的大规模、高效率需求，同时，随着大模型时代的到来，模型训练和推理所需算力呈指数级增长，对算力网络的构建也提出了新的挑战和机遇。

未来展望

语义通信赋能全域通信发展，促进垂直行业智能升级。随着人工智能、下一代信息通信和网络技术的深度融合，语义通信在面向垂直领域的应用的传输过程中展现出显著的优势，其准确理解与解析信息的能力、高效的压缩效率，能够有效地对抗无线信道传输中的差错，这使得其在诸多领域中具有巨大的潜在技术优势。语义通信与人工智能的结合，通过深度学习和自然语言处理技术，更加深入地理解信息的含义，进一步提高信息处理的智能化水平，促使语义通信在智能交通、远程医疗、智能制造等垂直领域中发挥更大的作用。

语义通信将引领信息通信系统发展范式的变革。语义通信作为6G的关键候选技术，具有革命性的潜力。语义通信通过基础理论体系的创新和多层面技术的突破，将引领信息通信系统发展范式的变革。在6G网络中，语义通信将成为一个核心组件，为各项应用提供更高效、准确的信息传递服务。结合人工智能、大数据和物联网等先进技术，语义通信的性能和应用范围将得到进一步优化和扩展。在空口技术和网络架构等方面，语义通信为6G网络提供新的思路和方法，以满足未来通信的极高要求。

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