張平院士團隊受邀在國際主流刊物上發表系列通信與AI深度融合的重磅學術論文（附圖片）

　　隨着5G在全球範圍內構建起數字經濟的基礎網絡，一場指向2030年的通信技術變革已悄然拉開帷幕。6G，作為被寄予厚望的下一代通信技術，其目標已不再侷限於速率的提升或連接規模的擴大，而是致力於實現從「萬物互聯」到「萬物智聯」的質變。在這一巨大變革的背景下，如何突破經典信息論中「效益愈大，消耗資源愈大」的固有悖論，成為業界關注的核心科學問題。將人工智能三要素——算力、算法與數據——從原理層面轉化為可量化、可突破極限的系統增益，迫切需要建立「AI+通信」的工程創新方法體系。

　　在這場關乎未來全球數字技術格局的競賽中，由中國工程院院士、北京郵電大學張平教授領銜的科研團隊，提出了以語義信息論為基礎、以「智簡」為設計導向、以通信與人工智能深度融合爲抓手的新型通信範式。該研究揭示了語義信息論與經典信息論之間的內在關聯與本質區別，系統闡釋了二者在繼承與發展中的核心問題，並從信息系統熵減、互信息、編碼失真、系統容量等多個維度，提出了推動信息科技創新的方法論。團隊進一步創立了「通信與人工智能深度融合」（ComAI）新範式，構建了「內生智能的6G空口」技術體系，涵蓋語義基（Seb）、同義變分推斷（SVI）、非線性變換信源信道聯合編碼（NTSCC）、模分多址（MDMA）、語義全雙工（SDD）等一系列關鍵技術，為我國在6G基礎理論與核心技術上實現引領性突破奠定了堅實基礎。

　　這一原創性理論與方法體系，為未來通信技術發展奠定了重要基石，在國內外學術界與工業界引起廣泛關注。近期，團隊核心研究成果已受邀在IEEE旗下多個主流學術刊物上發表，進一步彰顯了其國際影響力。

　　自然智能啓發的ComAI信息處理框架

　　範式革命

　　從「AI賦能」到「原生共生」

　　通信系統迎來「智能重生」

　　長久以來，AI在通信領域的應用始終停留在「外掛優化」的層面——「AI for Communications」模式下，AI更像是一個高效工具，被用來優化信道估計、信號檢測等特定模塊。這種「頭痛醫頭、腳痛醫腳」的方式雖能帶來局部性能提升，卻從未觸及傳統通信系統基於香農定理的分層架構與模塊化設計根基。其結果是，系統複雜度不斷堆疊，整體效能卻難以實現質的飛躍，就像給傳統汽車加裝智能配件，始終無法媲美原生設計的智能汽車。

　　張平院士團隊深刻洞察這一思想與範式侷限，在IEEE Communications Surveys and Tutorials期刊發表的綱領性論文《ComAI：通信與人工智能的融合》中，首次系統性提出「ComAI」新範式，一場通信技術的「範式革命」就此開啟。ComAI的核心要義，是讓通信與AI擺脫「工具與被優化對象」的從屬關係，實現從底層機制到頂層架構的「原生融合」與「協同演進」——這如同自然智能中「神經傳導」與「認知決策」的共生關係，通信不再是單純的信號傳輸通道，AI也不再是附加的優化手段，二者深度交織，共同構成智能信息處理系統的核心。

　　受自然智能啓發，團隊構建了完整的ComAI三層信息處理框架，讓通信系統如同擁有了「感知—認知—決策」的完整智能體系。

　　語法層負責信息感知與數據採集，如同人體的眼耳口鼻，精準高效地捕捉物理世界的多模態原始數據，為智能處理提供源頭活水；

　　語義層作為核心樞紐，承擔信息認知與智能語義通信的重任——系統不再糾結於比特級的無誤傳輸，而是對數據進行深度理解與提煉，提取核心語義信息后通過智簡網絡傳輸，實現「傳意而非傳數」；

　　語用層則像大腦的決策中樞，藉助大語言模型、多模態大模型等先進AI技術，對接收的語義信息進行推理、規劃與決策，最終驅動實體或虛擬Agent完成任務，讓通信真正產生應用價值。

　　更具創新性的是，該框架引入了「短期／長期記憶」與「持續學習」機制。這意味着ComAI系統能夠像生命體一樣積累經驗、適應環境變化，實現動態演進與自我優化，從一個被動的傳輸工具，轉變為一個主動成長的智能信息處理體。

　　理論奠基

　　語義信息論破局

　　6G「原生智簡」有了數學根基

　　任何一次通信技術的代際飛躍，都離不開基礎理論的支撐。70多年前，香農信息論的誕生為現代通信奠定了基石，完美解決了「語法層」的精確傳輸問題。但隨着6G向「語義通信」邁進，香農信息論「語義無關」的假設成為根本性制約——在萬物智聯場景中，人們需要的不是海量比特的精確傳輸，而是核心語義的高效傳遞。

　　儘管過去數十年學界始終在探索語義信息論，但始終未能形成一套兼具普適性、嚴謹性且能指導工程實踐的理論體系。張平院士團隊在Springer出版的《語義通信的數學理論》專著中，開創性地提出了以「同義性」為核心的語義信息論，為6G「原生智簡」的目標提供了堅實的數學基礎。

　　團隊指出，語義信息的本質特徵在於「同義性」——同一語義可以通過多個不同的語法形式來表徵，這些形式共同構成一個「同義集」。就像「表達喜愛」，可以是中文的「我愛你」、英文的「I love you」，也可以是一張笑臉圖片、一個擁抱的動作，這些不同的表達形式雖語法各異，卻承載着相同的核心語義。

　　基於這一核心洞見，團隊成功定義了「語義熵」「上下語義互信息」「語義信道容量」「語義率失真函數」等關鍵度量指標，並嚴格證明了語義無損信源編碼定理、語義信道編碼定理和語義率失真編碼定理三大核心定理。這一理論體系並非對香農經典信息論的否定，而是完美兼容與昇華——當同義集內只有一個元素時，語義熵便退化為香農熵，實現了新舊理論的平滑銜接與無縫拓展。

　　更重要的是，該理論從數學上揭示了語義通信的巨大潛力：由於語義熵恆小於等於香農熵，傳輸語義信息本質上比傳輸原始比特更高效。這意味着在相同帶寬條件下，語義通信能夠傳遞更多有價值的信息；而在帶寬受限的極端場景下，也能通過提取核心語義保障有效通信，這正是6G「原生智簡」的核心要義。這套理論體系的建立，為語義通信的系統設計、性能評估與極限探索指明瞭清晰方向，填補了該領域的理論空白。

　　架構創新

　　內生智能空口

　　讓6G具備「壓縮」與「適應」超能力

　　空中接口（簡稱「空口」）是無線通信系統與終端交互的「前沿陣地」，其設計直接決定了網絡的基礎能力。面對6G時代空天地海一體化、設備類型繁多、信道條件劇變的複雜場景，傳統空口的固定協議與模塊化設計已難以應對。張平院士團隊在IEEE Transactions on Network Science and Engineering期刊發表的論文《構建原生AI驅動的6G空口之路》中，明確提出：未來6G空口必須是「內生智能」的，其核心能力體現在「智能壓縮」與「智能適應」兩大維度。

　　「壓縮是智能的本質」，團隊對內生智能空口的「智能壓縮」能力有着深刻的註解。與傳統通信追求符號級精確壓縮不同，內生智能空口的壓縮是「理解式壓縮」——系統先深入理解數據內涵，精準提取與任務最相關的語義信息，剔除冗余的無效數據。這不僅是數據量的減少，更是信息的「提純」。通過引入大模型、語義基模型、同義變分推斷等AI技術，空口實現了從「傳輸所有數據」到「傳遞核心意義」的轉變。在極端帶寬受限的偏遠地區通信、應急救援等場景中，這種壓縮能力能讓有限的帶寬資源發揮最大價值，保障關鍵信息的有效傳遞。

　　而「智能適應」則是6G空口應對複雜環境的「魯棒之基」。6G網絡將面臨前所未有的複雜場景：從地面的城市密集城區到高空的衞星網絡，從高速移動的交通工具到低速的物聯網設備，信道條件瞬息萬變。內生智能空口具備強大的環境感知與策略調整能力，能夠實時感知信道狀態、業務需求和終端能力，動態調整編碼、調製、映射乃至整個傳輸波形。就像一位經驗豐富的駕駛員，能根據路況實時調整車速與路線，即使面對未知干擾、快速衰落等複雜情況，也能保持穩健的通信性能，徹底突破傳統通信的場景侷限。

　　為實現這兩大核心特性，團隊在空口架構中創新性地引入「語義知識庫」作為智能中樞。這個知識庫就像通信系統的「大腦記憶庫」，存儲着關於信源、信道和任務的先驗知識與實時上下文。發射機和接收機基於共同的知識背景進行語義的壓縮、編碼與重建，讓通信從預設的機械協議交互，昇華為上下文感知的智能對話，極大提升了通信的效率與可靠性。

　　技術突破

　　四大核心技術

　　架起理論到實踐的橋樑

　　宏偉的理論藍圖需要關鍵技術的支撐。張平院士團隊不僅構建了ComAI的理論體系與空口架構，更研發出一系列具備國際影響力的核心技術，將6G智能通信的願景推向工程實踐。

　　Seb物理模型與SVI框架：如果説傳統通信的基本單元是「比特」，那麼Seb就是語義通信的「基本粒子」——它是語義信息的最小表示單元，讓抽象的語義得以被精準描述與處理。而SVI則從信息論角度為Seb的提取和表示提供了理論指導與分析工具，確保語義處理過程的理論最優性，為整個語義通信系統奠定了基礎。

　　NTSCC：早期的深度聯合編碼技術在高信噪比下性能不佳，成為語義通信落地的瓶頸。NTSCC技術通過引入熵模型，能夠智能評估語義特徵的重要性，實現變速率傳輸——將寶貴的帶寬資源動態分配給最重要的核心語義信息，在高信噪比場景下顯著提升端到端傳輸性能，讓語義通信的實用化邁出關鍵一步。

　　MDMA：這是一項革命性的多用户接入技術。團隊發現，不同語義模型產生的信號在語義域上天然具備正交性——就像不同聲部的歌手合唱時，各自的旋律互不干擾。基於這一特性，不同用户可以共享相同的時、頻、空物理資源，僅憑使用的語義模型不同就能實現無干擾接入，極大提升了頻譜效率和系統容量，為6G支持海量設備接入提供了新路徑。

　　SDD：全雙工通信因能同時收發信號而具備高效性，但自干擾問題始終難以徹底解決。SDD技術提出「語義域干擾抑制」新思路——通過語義模型精準識別並濾除殘留自干擾中的語義成分，只保留有用的語義信息，實現了更可靠的雙向信息傳輸，大幅擴展了全雙工技術的應用邊界。

　　原生AI驅動的6G空口框架

　　試驗驗證

　　從實驗室到落地

　　6G創新成果加速產業化

　　理論與技術的價值，最終要在實踐中檢驗。目前，張平院士團隊基於通信與AI深度融合的理論與方法，在移動通信、衞星通信等真實環境中開展了大規模驗證，取得了一系列突破性進展。

　　團隊建成了國際首個面向6G智能通信融合的外場試驗網，入選2024年中國信息通信領域十大科技進展，併成功實現了從北京到西安1200公里的語音語義短波通信遠距離測通，這一成果標誌着語義通信技術已具備遠距離應用能力，為未來廣域覆蓋6G網絡奠定了實踐基礎。同時，團隊自主研製的語義通信芯片成功落地。語義通信技術首次實現了星上驗證，可以大幅提高傳輸能力。相關技術轉化的語義視頻彩鈴已在中國移動實現大規模應用，讓普通用户提前感受到語義通信帶來的全新體驗。

　　更值得關注的是，該團隊提出的6G「原生智簡」理念已獲得多個運營商、設備商和學術機構的全面認可，受邀在IEEE Standardization Magazine期刊撰寫論文《通向內生智能的6G標準化：語義通信驅動的路線》，闡述6G國際標準化進程中的中國方案。其中，針對6G語義通信技術的場景需求及關鍵技術的部分提案已被全球移動通信標準制定組織第三代合作伙伴計劃（3GPP）接納，這意味着中國在6G標準制定中擁有了更多話語權，將深度影響全球6G產業的發展方向。

　　未來圖景

　　萬物智聯時代

　　6G重構數字生態

　　隨着技術的不斷成熟與產業化推進，張平院士團隊開創的通信與AI深度融合路徑，正勾勒出6G時代的廣闊應用前景。

　　在工業領域，具身AI機器人需要超低延迟與極高可靠性的通信支撐，才能精準完成複雜的生產作業——內生智能空口的低時延與高魯棒性，將讓機器人之間、機器人與控制系統之間的協同如臂使指；在港口、礦山等場景中，多智能體集羣需要高效協同作業，MDMA技術帶來的高容量接入能力，將實現數百甚至數千個智能設備的同步調度；在空天地一體化網絡中，從地面通信到衞星互聯，從城市峽谷到偏遠山區，6G空口的智能適應能力將實現全球無縫覆蓋，讓「萬物互聯」真正無死角。

　　從個人通信到工業互聯，從應急救援到太空探索，6G將超越傳統通信技術的範疇，演進為支撐未來數字經濟與智能社會發展的核心基礎設施。張平院士團隊所取得的創新突破，不僅為我國在6G國際競爭中贏得了戰略先機，也在全球範圍內為無線通信技術的演進指明瞭新的方向。該團隊近期應Springer出版社邀請，主持撰寫《語義通信手冊》，全面梳理智能與通信深度融合的理論框架、關鍵技術及典型應用，將進一步推動並引領全球語義通信領域的系統化研究與發展。

　　今年以來，張平院士先后在VTC2025、CCC2025與ICCC2025等國際會議，以及倫敦國王學院主辦的語義通信研討會、MDPI主辦的「語義通信理論與方法」研討會上，多次發表主題演講，系統闡述通信與人工智能深度融合的理論框架與技術路徑，相關成果受到國際學術界的廣泛關注與高度重視。

　　在6G國際競爭日趨激烈的今天，張平院士團隊以系統性的理論創新、架構設計和技術突破，實現了我國通信技術從「跟隨式創新」到「引領式創新」的跨越——從以西方為主的延長線碎片化創新，走向了新學科奠基到產業發展的全新路徑，標誌着中國已從產業製造的規模優勢，成功轉化為基礎理論研究領域的領先優勢。

　　這場通信與AI的深度融合革命，不僅改寫了通信技術的底層邏輯，更重塑了全球6G產業的競爭格局。當2030年6G正式商用，「萬物智聯」的願景成為現實，我們或許會更加清晰地看到：中國智慧，正以堅實的理論、領先的技術和務實的實踐，定義着下一代通信的未來。