【AI驱动的语义通信：突破比特传输的下一代通信范式】
基于AI驱动的语义通信
文章目录
1 语义通信简介
语义通信（Semantic Communication）是一种新兴的通信范式，源自 Shannon-Weaver 的通信模型扩展，旨在突破传统通信系统仅关注“比特级准确传输”的限制，更关注传输内容的意义和意图的还原。随着大语言模型（如ChatGPT、GPT-4、GLM、BERT等）的发展，语义通信正逐步从理论研究走向可实现的智能通信系统。
1.1 基本概念：什么是语义通信？
语义通信是一种面向语义信息传输的新型通信范式，不再仅关注“比特级无差错传输”，而是更关注传输内容的意义是否被正确理解。
传统通信系统（如香农通信模型）致力于最大限度地减少比特误码率（BER），并不关心这些比特代表什么。但在语义通信中，关注的是：
“信息的含义是否被接收端成功理解和还原”，而不是“每一个比特是否被准确传输”。
语义通信的核心目标
- 减少语义信息损失
- 降低通信冗余
- 提高通信效率与智能性
- 服务于人类意图的达成，而不仅是数据还原
1.2 基本结构：语义通信系统结构
语义通信系统的通用结构组成
- 语义编码器：提取文本、语音或图像中高维语义特征；
- 信道编码器：将语义嵌入转化为可调制符号；
- 物理信道：可为无线、有线、卫星等信道；
- 信道解码器 + 语义解码器：恢复语义并生成目标形式（图像/文本等）；
- 语义知识库：辅助背景知识理解与补全。
1）语义编码器：从原始数据中提取语义信息，并将这些特征编码成语义特征，从而理解数据的含义，并从语义层面缩小传输信息的规模。
2）信道编码器：对语义特征进行编码和调制，以消除信道干扰，提高鲁棒性，从而确保数据在物理信道上进行传输。
3）信道解码器：对接收到的信号进行解调和解码，目标是获取传输的语义特征。
4）语义解码器：旨在理解接收到的语义特征，并推断语义信息，从语义层面恢复原始数据。
5）知识库：SC的知识库（KB）可以看作是一个通用的知识模型，用以帮助语义编码器和解码器有效地理解和推断语义信息。
语义通信系统的结构关键模块
📡 1. 语义编码器（Semantic Encoder）
- 负责从原始输入（文本、图像、语音）中提取语义特征
- 可借助深度学习模型进行特征嵌入，如 Transformer、BERT
🛰️ 2. 通信信道（Physical Channel）
- 传输语义嵌入向量（或压缩特征）
- 可采用无线通信、光通信、卫星或互联网等物理层传输技术
🎧 3. 语义解码器（Semantic Decoder）
- 接收端从传输的嵌入中重建具有等效语义的输出
- 解码过程中允许内容“变形”或“简化”，但必须保持语义一致
🔁 可选模块：知识库/世界模型
- 使用共享知识库或大模型实现背景知识对齐
- 提升解码语义一致性，尤其在存在上下文和意图时更为关键
语义通信的基本流程可以分为 六个核心环节，它和传统通信的最大不同在于，它不仅传输比特，还要理解、压缩和恢复信息的意义。
1. 场景与语义建模
-
目的：提取信息背后的语义特征，而不仅是信号本身。
-
方法：
- 利用自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或多模态模型，生成待传输内容的语义表示向量。
- 对任务目标（如图像识别、语音翻译）进行建模。
-
类比：不是传输每个字母，而是传输“说了什么、想表达什么”。
2. 语义编码（Semantic Encoding）
-
功能：把抽取出的语义信息映射到一个紧凑的编码空间。
-
实现：
- 使用深度神经网络（如Transformer、Graph Neural Network）将语义特征压缩成低维表示。
- 尽量去掉对任务无关的信息。
-
优点：减少冗余，节省带宽。
3. 信道编码与调制
- 功能：将语义编码的表示进一步转化为可在物理信道上传输的比特流或符号。
- 区别：相比传统通信，信道编码的目标是保护语义完整性，而不是逐比特精准恢复。
- 技术：联合信源-信道编码（JSCC）、深度信道编码。
4. 语义传输
- 过程：通过有噪声信道传输编码信号。
- 特点：允许物理比特出错，只要语义信息可被正确恢复即可。
- 优化：利用任务相关的误差容忍度（Task-Oriented Transmission）。
5. 语义解码（Semantic Decoding）
-
功能：接收端利用解码器和上下文知识，恢复原始信息的语义含义。
-
方法：
- 使用深度学习模型结合外部知识库进行语义推断。
- 对任务进行直接预测（如直接输出“猫”而不是重构整张图）。
6. 知识更新与语义一致性维护
-
功能：
- 发射端和接收端可能共享一个“语义知识库”或“任务模型”。
- 随时间和任务变化，更新共享知识，保持语义理解一致。
-
目的：避免因世界模型差异造成的“语义失真”。
整体流程示意图
- 语义编码器：提取信息的语义表示（例如 GPT 的 embedding）。
- 语义压缩：删除冗余语义成分，提高传输效率。
- 联合信源信道编码：训练过程中同时优化语义表达与抗噪声能力。
- 语义恢复/任务完成：不仅仅恢复字面文本，而是完成“翻译”、“指令执行”、“目标识别”等任务。
1.3 基于大模型的语义通信关键技术
语义通信是一种新兴的智能通信范式，旨在通过传递语义信息而非传统的比特数据来提高通信效率。将AI大模型与语义通信结合，可以显著提升其性能和应用范围。
AI大模型在语义通信中的应用主要体现在知识库的构建和优化上。传统语义通信系统的知识库面临知识表达有限、更新频繁以及共享不安全等问题，而AI大模型凭借其广泛的世界知识和强大的推理能力，为知识库的构建提供了强有力的支持。
最近，大多数AI驱动的语义通信系统模型，包括TOSCN，DeepSC-ST，以及DeepJSCC-V，都以设计高效的通信模型为中心，从非结构化数据源中提取语义信息。
🧠语义通信系统中AI大模型的设计建议
语义通信是一种新兴的智能通信范式，旨在通过传递语义信息而非传统的比特数据来提高通信效率。将AI大模型与语义通信结合，可以显著提升其性能和应用范围。
AI大模型在语义通信中的应用主要体现在知识库的构建和优化上。传统语义通信系统的知识库面临知识表达有限、更新频繁以及共享不安全等问题，而AI大模型凭借其广泛的世界知识和强大的推理能力，为知识库的构建提供了强有力的支持。
最近，大多数AI驱动的语义通信系统模型，包括TOSCN，DeepSC-ST，以及DeepJSCC-V，都以设计高效的通信模型为中心，从非结构化数据源中提取语义信息。
针对不同类型的语义通信系统（如文本、图像、音频等），建议设计方案允许将大AI模型无缝集成到知识库创建中：
可以将上面的内容改写为更流畅、逻辑清晰的版本如下：
1）基于 GPT 的知识库（文本语义通信）
在文本语义通信系统中，知识库需要具备理解文本内容、识别主题、属性与关系的能力。近年来，大规模语言模型（如 ChatGPT）为这一需求提供了新的解决方案。ChatGPT 基于 GPT-3.5，由 OpenAI 开发，能够准确理解文本并回答各种问题。将 ChatGPT 用作文本数据的语义知识库，可以在发送端从输入文本中提取关键信息，并在接收端对语义解码器恢复的文本进行优化——包括消除语义噪声、根据用户偏好调整表达方式，甚至转换语言，以提升信息的可读性与可用性。
2）基于 SAM 的知识库（图像语义通信）
在图像语义通信系统中，知识库应能够分割图像中的不同目标，并识别其类别与相互关系。Meta AI 提出的 Segment Anything Model（SAM） 是一种极具前景的零样本图像分割模型，可适应各种陌生场景和目标。将 SAM 作为图像知识库，发送端可先对输入图像进行分割，提取最重要的区域供语义编码器处理；接收端则可利用 SAM 对解码后的图像进行语义噪声消除与细节提取，从而精准保留图像中有价值的信息。
3）基于 WavLM 的知识库（音频语义通信）
在音频语义通信中，知识库需支持多种音频处理任务，包括自动语音识别、说话人识别与语音分离。微软亚洲研究院提出的大规模音频模型 WavLM，经过 94,000 小时无监督英语语音训练，在语音识别及非内容类任务上表现优异。将 WavLM 用作音频知识库，发送端可先分离并识别不同说话者的声音，去除背景噪声，再由语义编码器整合与编码；接收端则可利用 WavLM 对恢复的音频进行降噪和识别，确保关键信息清晰传递。
特性对比与适用场景
把三种基于大模型的语义通信系统整理成对照表：
| 系统类型 | 代表模型 | 主要处理数据类型 | 核心功能 | 发送端主要任务 | 接收端主要任务 | 优势 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 基于 GPT 的知识库 | ChatGPT（GPT-3.5） | 文本 | 文本理解、主题与关系识别、内容重组 | 从原始文本中提取关键信息 | 消除语义噪声，重组或翻译文本 | 摘要与重组能力强，便于存储与检索 | 文档传输、文本摘要、跨语言沟通 |
| 基于 SAM 的知识库 | Segment Anything Model（SAM） | 图像 | 零样本图像分割、目标识别 | 分割图像，提取最重要的区域 | 去除无关信息，细化图像细节 | 精准保留关键信息，适应多种场景 | 远程监控、视觉协作、图像检索 |
| 基于 WavLM 的知识库 | WavLM | 音频 | 语音识别、说话人识别、语音分离 | 分离不同说话者，去除背景噪声 | 语音降噪与识别 | 适合实时通信，识别精度高 | 在线会议、语音助手、即时通话 |
- 基于 GPT：擅长通过摘要凝练思想与观点，便于存储、检索与分析文本信息。
- 基于 SAM：专注于视觉信息传递，能够捕捉细节、空间布局与色彩，并准确传达表情、情绪及非语言信号，提升直观交流体验。
- 基于 WavLM：适合实时交互与即时通信，信息传递高效且快速。
🔧 实现的核心技术
| 技术模块 | 技术细节 | 说明 |
|---|---|---|
| 🧬 语义信源建模 | Word2Vec、BERT、GPT、GNN | 将原始信息映射为语义空间向量 |
| 🔗 语义信道编码 | Transformer Encoder、VAE、CNN/RNN | 将语义嵌入进行压缩、冗余设计 |
| 🧠 语义解码与推理 | Decoder、Attention、语言生成模型 | 基于语义上下文完成接收信息推理 |
| 🎯 端到端训练机制 | 联合信源-信道优化 | 用于优化任务完成率或语义保真度 |
| 🧪 评估指标与损失函数 | BLEU, ROUGE, SER (语义错误率), 任务成功率 | 不同于比特误码率（BER） |
| ☁️ 预训练与迁移学习 | 使用预训练语言模型并适应通信场景 | 降低训练成本，提高泛化能力 |
| 🛠️ 仿真平台 | PyTorch, TensorFlow, MATLAB | 用于端到端通信系统建模与测试 |
随着大语言模型（LLM） 和多模态模型（VLM） 的发展，语义通信得以跨越“可行性”到“实用化”的鸿沟。以下是一些关键技术：
| 技术方向 | 描述 |
|---|---|
| 🔠 语义压缩 | 基于大模型提取高层次语义特征，压缩输入内容（如文本摘要、图像特征） |
| 🧠 意图识别 | 通过模型理解说话者目的，用以指导更高效的编码/解码 |
| 🌐 共享语言模型 | 发端和接收端共享或同步模型，提高语义一致性 |
| 🤝 协同推理与知识对齐 | 引入外部知识图谱或上下文进行语义补全 |
| 🧩 多模态语义传输 | 文本、图像、语音跨模态编码与融合，如 CLIP、Flamingo 模型 |
| 🧬 语义对齐评价指标 | 采用 BLEU、ROUGE、BERTScore、Semantic Distance 等指标评估还原质量 |
🌍大模型优势
- 强语言建模能力
- 支持上下文推理
- 可处理开放式任务
- 可生成压缩而意义准确的内容
🧩模型类型与代表
LLM（语言大模型）：如 GPT、BERT、LLaMA
LVM（视觉大模型）：如 SAM、CLIP、BLIP
MM-LLM（多模态大模型）：如 CoDi、Flamingo、DALL·E
1.4 语义通信与传统通信的区别
| 项目 | 传统通信（香农范式） | 语义通信（语义范式） |
|---|---|---|
| 关注点 | 信号准确传输（比特、帧） | 信息意义是否被理解 |
| 传输目标 | 比特准确 | 语义一致 |
| 评价指标 | 比特误码率（BER） | 语义保真度（SSIM、BLEU等） |
| 信源处理 | 编码所有内容 | 提取并传输关键语义 |
| 信息单位 | 比特、符号 | 语义、概念、意图 |
| 误码定义 | 比特/符号错误 | 语义理解错误 |
| 抗干扰能力 | 弱，需重传 | 强，可容忍非关键信息错误 |
| 容错能力 | 低（误码即出错） | 高（部分失真可接受） |
| 通信结构 | 分离信源-信道编码 | 端到端语义压缩与重建 |
| 模型结构 | 基于信道容量和编码理论 | 基于语言模型、知识库 |
| 应用对象 | 数值通信 | 意图表达与多模态任务 |
| 压缩方式 | 物理压缩（如ZIP） | 语义压缩（如摘要、抽象表示） |
| 典型技术 | 信源/信道编码、调制 | 深度学习、Transformer、大模型 |
| 代表人物/理论 | 香农信息论 | Weaver (语义层扩展)，现代AI研究 |
1.5 典型应用场景
- 智能助理通信：如智能家居终端之间仅需传递意图嵌入即可完成协作
- 边缘计算：在传输带宽有限的情况下，传送语义表示而非全部原始数据
- 自动驾驶协作：车辆间共享抽象事件或语义，而非高清视频流
- 人机语音通信：压缩语音到语义，再由接收端复原成个性化语言
1.6 挑战与未来方向
研究方向与前沿趋势（2024–2025 最新热点）
🎯 A. 基础研究方向
| 方向 | 描述 |
|---|---|
| 🔄 联合信源信道编码优化 | 学习统一网络优化压缩和鲁棒性 |
| 🌍 语义信道建模 | 探索语义空间下信道容量与失真理论 |
| 🧠 任务导向评估指标设计 | 设计语义误码率（SER）、任务准确率等新指标 |
| 📊 语义容量理论建模 | 类似香农理论，但引入语义信息和推理能力 |
🧩 B. 技术实现方向
| 方向 | 描述 |
|---|---|
| 🏗️ 多模态语义通信系统 | 结合图像、语音、文本，构建统一语义系统 |
| 🦾 低复杂度模型部署（边缘侧） | 在IoT/边缘设备部署轻量语义模型 |
| 📦 知识图谱与语义增强通信 | 引入外部知识补充语义理解能力 |
| 🧩 强化学习调度机制 | 动态调整语义传输与反馈机制 |
🛰️ C. 应用研究方向
| 应用场景 | 描述 |
|---|---|
| 6️⃣ 6G通信系统 | 作为6G“以用户感知为中心”设计的核心组成 |
| 🧠 车联网/自动驾驶通信（V2X） | 基于语义信息完成实时协同控制 |
| 🌐 元宇宙与沉浸式通信 | 实现人-机-虚拟世界之间的语义互通 |
| 🩺 远程医疗/智能医疗设备通信 | 传输“症状→诊断”而非数据本身 |
| 挑战 | 描述 |
|---|---|
| ⚠️ 语义误差可量化性 | 缺乏统一的语义失真度量标准 |
| ⚙️ 模型同步问题 | 发端和收端模型不一致可能导致解码偏差 |
| 📦 模型部署资源开销大 | 大模型计算资源要求高 |
| 🌐 跨语种/多模态泛化能力 | 多语言、多模态语义对齐尚不完善 |
| 🔐 安全与鲁棒性问题 | 攻击者可能扰乱语义嵌入，造成“意思误传” |
🎓开题建议：
准备研究或写综述/开题，可以考虑以下选题建议：
| 类型 | 建议题目 |
|---|---|
| 应用研究 | 多模态语义通信在智能车联网中的应用与挑战 |
| 模型设计 | 基于大语言模型的可解释语义通信系统设计 |
| 理论研究 | 面向任务驱动的语义通信性能评估体系研究 |
| 工程实现 | 轻量化语义通信模型在边缘设备的部署与优化 |
语义通信从根本上重新定义了“通信”的目标：不仅传递数据，更要传递意义与理解。 在大模型赋能下，这一理念逐渐可行，并为新一代智能通信系统提供理论支撑与实践可能。
📚 最近 2 年语义通信核心论文一览（含链接）
| 论文标题 | 来源/年份 | 主要内容 | 下载/代码链接 |
|---|---|---|---|
| 1. When Large Language Models Meet Semantic Communication | TechRxiv, 2025 | 探讨LLM（如GPT）在无线网络语义通信资源分配中的潜力 | 论文 PDF |
| 2. Toward Natively Intelligent Semantic Communications and Networking | IEEE Communications Magazine, 2024 | 全面讨论多模态通信和E2E语义系统设计 | |
| 3. Visual Language Model Based Cross-Modal Semantic Communication | IEEE TWC, 2025 | 利用VLM（如CLIP）实现跨模态语义通信 | arXiv PDF |
| 4. From Large AI Models to Agentic AI: A Tutorial on Future Intelligent Communications | arXiv, 2025 | 探讨未来“代理型AI”与语义通信的融合 | |
| 5. A Contemporary Survey on Semantic Communications | arXiv, 2025 | 涵盖生成式AI、Theory of Mind、深度语义编码 | |
| 6. On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Earth Observation | arXiv, 2024 | 应用于卫星通信的ViT语义推理模型 | |
| 7. Intellicise Wireless Networks from Semantic Communications | IEEE ComMag, 2024 | 面向智能无线网络的语义系统架构与挑战综述 | IEEE Link |
| 8. Post-Deployment Fine-Tunable Semantic Communication | IEEE Wireless Communications, 2024 | 提出部署后可微调的Transformer模型通信结构 | IEEE Link |
| 9. Semantic Communication Empowered 6G Networks | IEEE Access, 2025 | 对6G中SC技术的多模态扩展及挑战进行综述 | |
| 10. Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks | IEEE JCN, 2023 | 从MIMO处理到语义通信的Transformer应用分析 | arXiv PDF |
| 11. Generative AI-Driven Semantic Communication Networks | IEEE Communications Surveys, 2024 | 探索LLM与多阶段Transformer在SC系统中的架构演进 | arXiv PDF |
| 12. Advancing Ultra-Reliable 6G with Semantic Localization and Transformers | IEEE TWC, 2025 | 提出结合Transformer和语义定位的鲁棒波束成形策略 | arXiv PDF |
| 13. Addressing OOD Challenges in Image Semantic Communication | IEEE ICC, 2024 | 多模态LLM提升图像语义通信的泛化能力 | arXiv PDF |
| 14. Task-Oriented Explainable Semantic Communications | IEEE TWC, 2023 | 引入解释性机制增强SC任务适应性 | arXiv PDF |
| 15. Emerging Trends in UAV Semantic Communications + GAI | IEEE TCOM, 2024 | 结合GNN、GAI的无人机语义通信系统 | IEEE Link |
| 16. Secure Semantic Communication with Generative AI | IEEE ComMag, 2024 | 探讨物理层安全+生成式语义通信系统 | arXiv PDF |
| 17. What is Semantic Communication? (经典定义补充) | IEEE JSAC, 2023 | 理论化SC的定义、信源、信道模型与评估指标 | IEEE Link |
💻 部分公开代码项目推荐（可用于实验或复现）
| 项目名称 | 功能 | GitHub链接 |
|---|---|---|
| 🔹 DeepSC | 基础语义通信系统复现（文本传输） | github.com/HanqingZhang/DeepSC |
| 🔹 DeepSC-Text-Transformer | 加入BERT/Transformer的变种模型 | github.com/AI-for-SemCom |
| 🔹 SemCom-GPT (推测版) | 基于大语言模型的语义通信（文本生成） | 代码暂无公开，建议关注论文作者动态 |
| 🔹 Multi-Modal SC Projects | 包括图像+文本语义通信实验平台 | github.com/thu-ml（部分需授权） |
| 🔹 Vision Transformer + Semantic Inference | ViT在卫星通信语义推理中的应用（论文所附） | 查看 On-Air Deep Learning 附件代码说明 |
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
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