当前业界对6G的愿景之一体现为“泛在的智能”，这也铺垫了未来的物联网时代。然而，从通信角度而言，要实现泛在智能仍存在诸多挑战，业界与学界也在进行多方探索。

“借助计算机对于语义提取的形式，可以将通信模型上升到更高层次，就是将语义信息与通信和人工智能融合起来。”近日，在“2024世界物联网500强峰会”上，中国工程院院士张平指出，借助语义信息、通信融合AI，将实现最后一公里的目标，并且推动无线AI、具身智能等应用的成熟与普及。

张平指出，“泛在智能”背景下，智能不仅是依靠简单的数据通信传输，而是需要通过知识或模型的方式传递，但目前还尚未有相对成型的理论或实践工程；同时，6G的演进面临着可持续发展的挑战，如何解决更大能耗问题也备受关注。

具体而言，张平认为，目前通信发展面临着三大瓶颈：

第一是理论性。当今的通信系统已逼近经典信息论预言的极限，5G的大功耗使人不得不考虑若想6G技术的可持续发展问题，解决功耗难题势在必行。

第二是智能性。当今通信体制与人工智能的设计、理念，是有所差距的。比如AI能够通过其强大算力对信源处理、语义提取等等达到极致，对于污染数据也能够进行智能处理，但通信设计需要实时将通信数据从信源方经无损传输到信宿，再经解调后最终达到信源。按过去的理论，要完全跟原来的信源和信宿达到一致，否则将对通信的性能造成影响。

第三是灵活性，当代通信体制的刚性使之无法灵活适配复杂场景变化的需求。

在张平看来，语义通信是突破这三大瓶颈的有效途径。相比于经典通信，现代语义通信打破了模块分离优化的约束，采用端到端贯通式优化，采用信源信道联合设计的技术手段，获得通信系统的整体优化。

据了解，张平院士团队于2024年6月在《通信学报》上发表了一篇英文版的论文《语义通信的数学理论》，该论文建立了语义信息理论的数学框架，是经典信息论的自然的延伸，“无损的高效传输是通信的基本关注点，而多模态信源语义的提取及处理是AI关注的问题，更高层次的语义信息是解决通信智能融合的手段。”

这也就意味着，在当前Al+通信已是潮流的背景下，现代语义通信正是将AI与通信相结合的新型通信技术。它以语义信息论为指导，充分挖掘语义信息的深层特性，实现端到端联合优化，以简约的系统设计，获得更好的通信性能，体现了“智简”（智能的简化）通信的特点。

通过这种方式，张平团队将通信基本的模型，由原来香农给出来的模型映射到语义通信的模型，增加了语义信源、语义信宿以及同义映射和同义解映射的关系，同时基于语义信息理论来突破经典的容量极限。张平表示，通过这种方式，完全可以用4G的资源、4G的通信链路实现6G的传输能力。

这也为未来通信做好了铺垫。张平指出，随着5G物联网升级至6G智联网，传统通信将迎来极大挑战。未来在整个网内流动和交换的将是知识，而非原来网络中冷冰冰的符号。在未来的通信世界里，无人的机器有望被赋予跟人一样的能力：对语言的理解、对问题的思考、再学习的能力等，这些能力不再是原来机械的符号。

“人与人之间（的通信）是没有问题的，人与人之间的传递可以把符号的意思提取出来，但机器是很难做到的。”张平指出，“这些知识形成的模型，或者形成的架构，对整个复杂环境下的传输将有不同的机制和体验，这也正是我们需要去努力的。”