【AI驱动的语义通信：突破比特传输的下一代通信范式】

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已于 2025-08-12 16:21:49 修改 · 2k 阅读

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#人工智能 #计算机视觉 #大模型 #语义通信 #AI

于 2025-08-12 16:20:56 首次发布

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1 语义通信简介

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”。