随着5G在全球范围内构建起数字经济的基础网络，一场指向2030年的通信技术变革已悄然拉开帷幕。6G，作为被寄予厚望的下一代通信技术，其目标已不再局限于速率的提升或连接规模的扩大，而是致力于实现从“万物互联”到“万物智联”的质变。在这一巨大变革的背景下，如何突破经典信息理论中“效益愈大，消耗资源愈大”的固有悖论，成为业界关注的核心科学问题。将人工智能三要素——算力、算法与数据——从原理层面转化为可量化、可突破极限的系统增益，迫切需要建立“AI+通信”的工程创新方法体系。

在这场关乎未来全球数字技术格局的竞赛中，由中国工程院院士、北京邮电大学张平教授领衔的科研团队，提出了以语义信息论为基础、以“智简”为设计导向、以通信与人工智能深度融合为抓手的新型通信范式。该研究揭示了语义信息论与经典信息论之间的内在关联与本质区别，系统阐释了二者在继承与发展中的核心问题，并从信息系统熵减、互信息、编码失真、系统容量等多个维度，提出了推动信息科技创新的方法论。团队进一步创立了“通信与人工智能深度融合”（ComAI）新范式，构建了“内生智能的6G空口”技术体系，涵盖语义基（Seb）、同义变分推断（SVI）、非线性变换信源信道联合编码（NTSCC）、模分多址（MDMA）、语义全双工（SDD）等一系列关键技术，为我国在6G基础理论与核心技术上实现引领性突破奠定了坚实基础。

这一原创性理论与方法体系，为未来通信技术发展奠定了重要基石，在国内外学术界与工业界引起广泛关注。近期，团队核心研究成果已受邀在IEEE旗下多个主流学术刊物上发表，进一步彰显了其国际影响力。

范式革命：从“AI赋能”到“原生共生”，通信系统迎来“智能重生”

长久以来，AI在通信领域的应用始终停留在“外挂优化”的层面——“AI for Communications”模式下，AI更像是一个高效工具，被用来优化信道估计、信号检测等特定模块。这种“头痛医头、脚痛医脚”的方式虽能带来局部性能提升，却从未触及传统通信系统基于香农定理的分层架构与模块化设计根基。其结果是，系统复杂度不断堆叠，整体效能却难以实现质的飞跃，就像给传统汽车加装智能配件，始终无法媲美原生设计的智能汽车。

自然智能启发的 ComAI信息处理框架

《ComAI：通信与人工智能的融合》论文发表截图

张平院士团队深刻洞察这一思想与范式局限，在IEEE Communications Surveys and Tutorials期刊发表的纲领性论文《ComAI：通信与人工智能的融合》中，首次系统性提出“ComAI”新范式，一场通信技术的“范式革命”就此开启。ComAI的核心要义，是让通信与AI摆脱“工具与被优化对象”的从属关系，实现从底层机制到顶层架构的“原生融合”与“协同演进”—— 这如同自然智能中“神经传导”与“认知决策”的共生关系，通信不再是单纯的信号传输通道，AI也不再是附加的优化手段，二者深度交织，共同构成智能信息处理系统的核心。

受自然智能启发，团队构建了完整的ComAI三层信息处理框架，让通信系统如同拥有了“感知-认知-决策”的完整智能体系。

语法层负责信息感知与数据采集，如同人体的眼耳口鼻，精准高效地捕捉物理世界的多模态原始数据，为智能处理提供源头活水；

语义层作为核心枢纽，承担信息认知与智能语义通信的重任——系统不再纠结于比特级的无误传输，而是对数据进行深度理解与提炼，提取核心语义信息后通过智简网络传输，实现“传意而非传数”；

语用层则像大脑的决策中枢，借助大语言模型、多模态大模型等先进AI技术，对接收的语义信息进行推理、规划与决策，最终驱动实体或虚拟Agent完成任务，让通信真正产生应用价值。

更具创新性的是，该框架引入了“短期/长期记忆”与“持续学习”机制。这意味着ComAI系统能够像生命体一样积累经验、适应环境变化，实现动态演进与自我优化，从一个被动的传输工具，转变为一个主动成长的智能信息处理体。

理论奠基：语义信息论破局，6G“原生智简”有了数学根基

任何一次通信技术的代际飞跃，都离不开基础理论的支撑。70多年前，香农信息论的诞生为现代通信奠定了基石，完美解决了“语法层”的精确传输问题。但随着6G向“语义通信”迈进，香农信息论“语义无关”的假设成为了根本性制约——在万物智联场景中，人们需要的不是海量比特的精确传输，而是核心语义的高效传递。

《语义通信的数学理论》专著与以“同义性”为核心的语义信息理论体系

尽管过去数十年学界始终在探索语义信息论，但始终未能形成一套兼具普适性、严谨性且能指导工程实践的理论体系。张平院士团队在Springer出版的《语义通信的数学理论》专著中，开创性地提出了以“同义性”为核心的语义信息论，为6G“原生智简”的目标提供了坚实的数学基础。

团队指出，语义信息的本质特征在于“同义性”——同一语义可以通过多个不同的语法形式来表征，这些形式共同构成一个“同义集”。就像“表达喜爱”，可以是中文的“我爱你”、英文的“I love you”，也可以是一张笑脸图片、一个拥抱的动作，这些不同的表达形式虽语法各异，却承载着相同的核心语义。

基于这一核心洞见，团队成功定义了“语义熵”“上下语义互信息”“语义信道容量”“语义率失真函数”等关键度量指标，并严格证明了语义无损信源编码定理、语义信道编码定理和语义率失真编码定理三大核心定理。这一理论体系并非对香农经典信息论的否定，而是完美兼容与升华——当同义集内只有一个元素时，语义熵便退化为香农熵，实现了新旧理论的平滑衔接与无缝拓展。

更重要的是，该理论从数学上揭示了语义通信的巨大潜力：由于语义熵恒小于等于香农熵，传输语义信息本质上比传输原始比特更高效。这意味着在相同带宽条件下，语义通信能够传递更多有价值的信息；而在带宽受限的极端场景下，也能通过提取核心语义保障有效通信，这正是6G“原生智简”的核心要义。这套理论体系的建立，为语义通信的系统设计、性能评估与极限探索指明了清晰方向，填补了该领域的理论空白。

架构创新：内生智能空口，让6G具备“压缩”与“适应”超能力

空中接口（简称空口）是无线通信系统与终端交互的“前沿阵地”，其设计直接决定了网络的基础能力。面对6G 时代空天地海一体化、设备类型繁多、信道条件剧变的复杂场景，传统空口的固定协议与模块化设计已难以应对。张平院士团队在IEEE Transactions on Network Science and Engineering期刊发表的论文《构建原生AI驱动的6G空口之路》中，明确提出：未来6G空口必须是“内生智能”的，其核心能力体现在“智能压缩”与“智能适应”两大维度。

原生AI驱动的6G空口框架

《构建原生AI驱动的6G空口之路》论文发表截图

“压缩是智能的本质”，团队对内生智能空口的“智能压缩”能力有着深刻的注解。与传统通信追求符号级精确压缩不同，内生智能空口的压缩是“理解式压缩”——系统先深入理解数据内涵，精准提取与任务最相关的语义信息，剔除冗余的无效数据。这不仅是数据量的减少，更是信息的“提纯”。通过引入大模型、语义基模型、同义变分推理等 AI 技术，空口实现了从“传输所有数据”到“传递核心意义”的转变。在极端带宽受限的偏远地区通信、应急救援等场景中，这种压缩能力能让有限的带宽资源发挥最大价值，保障关键信息的有效传递。

而“智能适应”则是6G空口应对复杂环境的“鲁棒之基”。6G网络将面临前所未有的复杂场景：从地面的城市密集城区到高空的卫星网络，从高速移动的交通工具到低速的物联网设备，信道条件瞬息万变。内生智能空口具备强大的环境感知与策略调整能力，能够实时感知信道状态、业务需求和终端能力，动态调整编码、调制、映射乃至整个传输波形。就像一位经验丰富的驾驶员，能根据路况实时调整车速与路线，即使面对未知干扰、快速衰落等复杂情况，也能保持稳健的通信性能，彻底突破传统通信的场景局限。

为实现这两大核心特性，团队在空口架构中创新性地引入“语义知识库”作为智能中枢。这个知识库就像通信系统的“大脑记忆库”，存储着关于信源、信道和任务的先验知识与实时上下文。发射机和接收机基于共同的知识背景进行语义的压缩、编码与重建，让通信从预设的机械协议交互，升华为上下文感知的智能对话，极大提升了通信的效率与可靠性。

技术突破：四大核心技术，架起理论到实践的桥梁

宏伟的理论蓝图需要关键技术的支撑。张平院士团队不仅构建了ComAI的理论体系与空口架构，更研发出一系列具备国际影响力的核心技术，将6G智能通信的愿景推向工程实践。

四大核心技术构建ComAI技术框架

Seb（语义基）物理模型与SVI（同义变分推理）框架：如果说传统通信的基本单元是“比特”，那么Seb就是语义通信的“基本粒子”——它是语义信息的最小表示单元，让抽象的语义得以被精准描述与处理。而SVI则从信息论角度为Seb的提取和表示提供了理论指导与分析工具，确保语义处理过程的理论最优性，为整个语义通信系统奠定了基础。

NTSCC（非线性变换信源信道联合编码）：早期的深度联合编码技术在高信噪比下性能不佳，成为语义通信落地的瓶颈。NTSCC技术通过引入熵模型，能够智能评估语义特征的重要性，实现变速率传输——将宝贵的带宽资源动态分配给最重要的核心语义信息，在高信噪比场景下显著提升端到端传输性能，让语义通信的实用化迈出关键一步。

MDMA（模型分割多址接入）：这是一项革命性的多用户接入技术。团队发现，不同语义模型产生的信号在语义域上天然具备正交性——就像不同声部的歌手合唱时，各自的旋律互不干扰。基于这一特性，不同用户可以共享相同的时、频、空物理资源，仅凭使用的语义模型不同就能实现无干扰接入，极大提升了频谱效率和系统容量，为 6G 支持海量设备接入提供了新路径。

SDD（语义全双工）：全双工通信因能同时收发信号而具备高效性，但自干扰问题始终难以彻底解决。SDD技术提出“语义域干扰抑制”新思路——通过语义模型精准识别并滤除残留自干扰中的语义成分，只保留有用的语义信息，实现了更可靠的双向信息传输，大幅拓展了全双工技术的应用边界。

试验验证：从实验室到落地，6G创新成果加速产业化

理论与技术的价值，最终要在实践中检验。目前，张平院士团队基于通信与AI深度融合的理论与方法，在移动通信、卫星通信等真实环境中开展了大规模验证，取得了一系列突破性进展。

面向6G智能通信融合的外场试验网

团队建成了国际首个面向6G智能通信融合的外场试验网，入选2024年中国信息通信领域十大科技进展，并成功实现了从北京到西安1200公里的语音语义短波通信远距离测通——这一成果标志着语义通信技术已具备远距离应用能力，为未来广域覆盖的6G网络奠定了实践基础。同时，团队自主研制的语义通信芯片成功落地。语义通信技术首次实现了星上验证，可以大幅提高传输能力。相关技术转化的语义视频彩铃已在中国移动实现大规模应用，让普通用户提前感受到了语义通信带来的全新体验。

更值得关注的是，该团队提出的“6G智简”理念已获得多个运营商、设备商和学术机构的全面共识，受邀在IEEE Standardization Magazine期刊撰写论文《通向内生智能的6G标准化：语义通信驱动的路线》， 阐述6G 国际标准化进程中的中国方案。其中，针对6G语义通信技术的场景需求及关键技术的部分提案已被全球移动通信标准制定组织第三代合作伙伴计划（3GPP）接纳，这意味着中国在6G标准制定中拥有了更多话语权，将深度影响全球6G产业的发展方向。

未来图景：万物智联时代，6G重构数字生态

随着技术的不断成熟与产业化推进，张平院士团队开创的通信与AI深度融合路径，正勾勒出6G时代的广阔应用前景。

在工业领域，具身AI机器人需要超低延迟与极高可靠性的通信支撑，才能精准完成复杂的生产作业——内生智能空口的低时延与高鲁棒性，将让机器人之间、机器人与控制系统之间的协同如臂使指；在港口、矿山等场景中，多智能体集群需要高效协同作业，MDMA技术带来的高容量接入能力，将实现数百甚至数千个智能设备的同步调度；在空天地一体化网络中，从地面通信到卫星互联，从城市峡谷到偏远山区，6G 空口的智能适应能力将实现全球无缝覆盖，让“万物互联”真正无死角。

从个人通信到工业互联，从应急救援到太空探索，6G将超越传统通信技术的范畴，演进为支撑未来数字经济与智能社会发展的核心基础设施。张平院士团队所取得的创新突破，不仅为我国在6G国际竞争中赢得了战略先机，也在全球范围内为无线通信技术的演进指明了新的方向。该团队近期应Springer出版社邀请，主持撰写《语义通信手册》，全面梳理智能与通信深度融合的理论框架、关键技术及典型应用，将进一步推动并引领全球语义通信领域的系统化研究与发展。

张平院士在国际顶级学术会议及论坛上发表主旨演讲

今年以来，张平院士先后在VTC2025、CCC2025与ICCC2025等国际会议，以及伦敦大学国王学院主办的语义通信研讨会、MDPI主办的“语义通信理论与方法”研讨会上，多次发表主题演讲，系统阐述通信与人工智能深度融合的理论框架与技术路径，相关成果受到国际学术界的广泛关注与高度重视。

在6G国际竞争日趋激烈的今天，张平院士团队以系统性的理论创新、架构设计和技术突破，实现了我国通信技术从“跟随式创新”到“引领式创新”的跨越——从西方为主的延长线碎片化创新，走向了新学科奠基到产业发展的全新路径，标志着中国已从产业制造的规模优势，成功转化为基础理论研究领域的领先优势。

这场通信与AI的深度融合革命，不仅改写了通信技术的底层逻辑，更重塑了全球6G产业的竞争格局。当2030年6G正式商用，“万物智联”的愿景成为现实，我们或许会更加清晰地看到：中国智慧，正以坚实的理论、领先的技术和务实的实践，定义着下一代通信的未来。

全文转载自人民邮电报公众号12月5日