C114訊 4月9日消息（岳明）當前，全球6G研究已從“遠景需求定義”進入“關鍵技術收斂和與標準化”階段。3GPP已逐步啟動6G國際標準制定，未來3-5年將成為技術突破和產業培育的關鍵時期。
“現在6G的關鍵詞就是AI與通信。” 中國工程院院士張平在近日由中關村泛聯院主辦的“6G技術與產業創新論壇”期間接受采訪指出，傳統2G-5G通信系統過功能堆疊逐漸復雜化，導致系統“熵增”（無序性增加），未來6G需通過引入AI技術實現“熵減”，即從無序向有序演化，核心是“由智生簡，以簡促智”。
為了推動這一目標的實現，張平院士團隊提出了“語義通信”這一兼具突破性與前沿性的信息基礎理論，一方面為AI與通信的深度融合奠定了有據可依的數學理論和物理模型基礎，同時也為6G全球標準的制定過程貢獻了非常重要的中國智慧。
“通信是人類在人造的系統里工程性最龐大的，解決了人最基本的需求，通信一直是剛性需求。隨著即將迎來6G標準，其范式包括通信對象等都在發生變化，包括AI原生、超高帶寬、超低時延、更高頻譜效率與空天地一體連接等6G特性，其帶來的邏輯必然是熵增的。而對于一個耗算系統來講，所有的發展都應該熵減，不應該熵增，人類智慧應該使系統朝著熵減方向發展。”張平院士表示，傳統通信系統在香農理論框架下面臨諸多挑戰，而AI的引入為解決這些挑戰提供了新的思路。
具體來看，當前通信領域面臨著三大瓶頸。首先是理論性瓶頸，香農定理劃定了通信性能的理論極限，傳統技術依賴帶寬、功率和天線的堆疊已接近物理極限，導致高功耗與低覆蓋。其次是智能性瓶頸，現有AI技術與通信設計理念不兼容，AI強調數據處理而非信息無損傳輸，需探索兩者的深度融合。再者是靈活性瓶頸，傳統通信模型（信源、信道、信宿分離）缺乏靈活性，難以支持實時交互與動態感知。
針對于此，張平院士團隊通過語義通信、同義映射等創新方法提出了一種智簡（Intellicise：Intelligent Concise）通信系統架構，旨在降低系統復雜度、功耗和成本，同時提升頻譜效率和覆蓋能力。他強調其中的“類生智能”框架，期望能夠模仿人類信息系統的感知-認知-決策過程，通過語義通信和同義映射減少冗余信息，突破香農極限。
他談到，“AI有AI的邏輯，通信有通信的邏輯，這兩個邏輯是不一樣的。如何讓AI在通信系統里有效地工作，同時通信系統如何有效支撐AI發展都是很重要的，二者不能孤立處理而是要相互結合。6G最主要的是如何把AI和通信結合起來，也就是ComAI的概念。”
張平院士強調，6G+AI的融合需以熵減為核心目標，通過多學科交叉（信息論、控制論、系統論）實現智能簡約化。而Intellicise意味著在系統架構中引入智能，簡化設計而非復雜化，例如通過自適應機制和智能體（Agent）實現通信效率的提升。他指出，這一理念與今年MWC25聚焦的“Agent通信”國際趨勢一致。
C114了解到，此前，張平院士團隊在《通信學報》上發表的《語義通信的數學理論》建立了語義信息理論的數學框架，是經典信息論的自然延伸。論文提出兩個語義通信的基本假設：一是語法表征性，即任意可觀察信息都是語法信息，語義信息表征必然依賴于語法信息；二是語義同義性，即同義性是語義信息根本特征，同義映射是語義到語法映射的基本方式。最后通過縝密的數學推導，證明語義通信容量突破了經典。
在技術實驗驗證方面，其團隊開發了支持語義通信的原型系統，驗證了其在衛星通信等場景中的增益，并通過標準化進程推動技術落地（如數據平面與控制平面的分離）。其中的一項關鍵技術模分多址（MDMA）利用模型而非自然資源實現多址接入，實驗證明可顯著提升頻譜效率與覆蓋能力。
據悉，目前語義通信關鍵技術已經成為6G標準化組織關注的候選關鍵技術，并推動成立IMT-2030語義通信任務組，成員超過30家，共同推進面向6G的國際標準化工作。
關于語義通信未來的研究方向與挑戰，張平院士分析稱，在理論擴展方面，要從語法、語義信息論向語用信息論延伸，探索更高維度的信息表征。在技術融合方面，要深化AI與通信的實時交互能力（如感知、工具操控），優化系統級架構。在實踐問題方面，要兼容現有通信系統、保障語義信息安全（如加密語義提�。⒔档退懔π枨蟮取� 
