语义通信作为 6G 关键潜在技术，打破传统符号级传输范式，聚焦信息 “意义” 的高效传递与理解，通过 AI 与通信网络深度融合，实现语义特征提取、编码与恢复的协同优化，为 6G 从 “可连接” 迈向 “可理解、自演进” 提供核心支撑。

报告明确三大典型应用场景：低信噪比与有损传输场景（如空天地一体化应急救援、无人机巡检），通过语义压缩与优先级传输保障关键信息可靠传递；业务体验增强场景（如 XR、生成式 VR 视频），提升沉浸式服务的传输效率与实时性；人 - 机 - 物交互增强场景（如多车协同感知、工业智能体通信），赋能设备间高效认知交互。此外，语义通信还可应用于 6G 网内数据压缩，优化数字孪生网络与控制面性能。

基础理论方面，构建了基于同义映射的语义信息论框架，定义语义熵、语义互信息等核心度量指标，提出语义编码三大定理；创新信息传导率指标，实现语义通信系统传输能力的统一量化；模分多址（MDMA）技术通过语义域区分用户，在上下行链路设计中融合公共与专用语义信息，显著提升多用户传输适配度。

系统设计聚焦端到端架构，涵盖语义提取、编码、传输、解码全流程，构建了包含传输效率、多模态专用、一致性及任务驱动的多维度评估指标体系。同时，提出加密语义通信兼容框架、MAC-PHY 跨层适配方法等，确保与现有通信系统无缝兼容，并设计核心网与接入网协同的语义网络架构，新增 SCCF 控制模块与 MMU 模型管理单元。

关键技术涵盖八大方向，包括基于信源信道联合编码的 CSI 反馈、多模态数据语义传输、语义重要性驱动的跨层优化、语义知识库赋能、MDMA 新型多址接入、全双工无反馈语义通信、语义效用通信及模型管理技术，充分融合深度学习、扩散模型等 AI 技术，提升传输鲁棒性与效率。

试验验证方面，搭建了支持通信与智能深度融合的语义通信仿真平台，实现多模态业务端到端传输验证；通过原型系统完成空口功能、MDMA 技术及图像 / 视频传输验证，实测表明语义通信在低信噪比场景下可避免传统通信 “悬崖效应”，显著提升重建质量与传输稳定性。

语义通信通过 “理解 - 压缩 - 传输” 的创新范式，大幅提升通信效率与智能交互能力，未来将在 6G 泛在连接、绿色通信等目标实现中发挥关键作用，推动通信网络向智能化、高效化跨越。

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系