在当今数字化时代,通信技术作为信息传播的关键纽带,其重要性不言而喻。从 1G 到 5G,通信技术实现了从语音通信到高速数据传输、万物互联的巨大跨越,深刻改变了人们的生活和社会的运行方式。语义通信在 6G 等未来通信技术体系中被视为关键组成部分,对于推动通信技术向更高层次发展具有重要意义。
语义通信是一种区别于传统通信范式的新型通信方式,其核心在于关注信息的 “意义” 或 “语义” 内容的传输与理解,而并非单纯的数据传输。在传统通信体系中,如电话、电视及互联网通信,主要目标是实现信号或数据的高效、准确传输,致力于确保接收端获取的信号或数据与发送端的原始信号或数据高度一致。例如,在语音通话里,传统通信追求的是通话声音的清晰、稳定,以保障语音内容完整无误地传达;文件传输时,强调文件数据的准确复制,不出现数据丢失或错误。
而语义通信中,信息发送者与接收者共享一个语义理解环境,信息传输不仅包含数据,更涵盖数据背后深层次的含义。举例来说,当发送一段文字 “今天天气真好,适合出去游玩”,传统通信确保文字准确无误地传输到接收端;语义通信则是让接收端不仅接收到文字,还能理解其背后传达的可以外出游玩的建议、愉悦心情等语义信息。如果接收端处于不同的语境,如正忙于工作无法脱身,那么语义通信还能帮助其理解发送者信息在当前语境下的含义,而不仅仅是字面意思。语义通信更注重信息传递的效果和价值,强调接收者对信息意图和内容的准确领会 ,即使传输过程中出现一些技术层面的失真或错误,只要接收者能够理解信息的语义,通信就被视为成功。
语义通信的技术原理建立在对信息语义的深入理解与处理之上。它首先对原始信号进行有选择的特征提取,通过智能算法和模型分析,挖掘出关键的语义特征,摒弃冗余信息。例如在图像通信中,不是传输整幅图像的所有像素数据,而是提取图像中的关键物体、场景特征等语义信息。接着,利用语义熵压缩算法对提取的语义特征进行压缩编码,这种编码方式基于对语义信息的理解,能够更高效地减少数据量,与传统基于信息熵的压缩算法有着本质区别。在传输过程中,借助特定的通信协议和信道,将压缩后的语义信息进行传输。接收端接收到信息后,依据共享的语义知识库和语义解码器,结合下游任务需求,对语义信息进行重建和理解,还原出发送端的原始语义。
语义通信架构主要包含以下几个关键部分:
语义知识库:作为语义通信的基础支撑,为收发两端提供语义信息处理的指导,存储大量的语义知识和规则,用于感知语义特征、消除语义歧义,使通信双方在共同的语义理解框架下进行信息交互。
语义编码器:承担对传输信息的语义编码工作,深入分析信源信息,提取其中的语义特征,并将其转化为适合传输的语义编码形式,实现语义信息的有效提取和压缩。
语义解码器:针对接收到的语义信息,依据语义知识库和下游任务的具体需求,对语义信息进行解析和重建,使接收者能够准确理解发送者的意图,恢复出与发送端语义一致的信息内容。
语义通信的起源可追溯到 20 世纪 40 年代,香农(Claude Elwood Shannon)在信息论领域的开创性工作为其奠定了理论基础。1948 年,香农发表《通信的数学理论》,标志着信息论的诞生,后续他与韦弗(Warren Weaver)提出了三层通信理论,将语义通信划分为通信的第二个层次,这一理论的提出,引发了学术界对语义通信的关注与思考,但在当时受限于技术条件,语义通信的研究进展较为缓慢。
20 世纪 50 年代至 90 年代,经典语义信息论逐步发展。1952 年,Carnap 和 Bar - Hillel 提出具有命题逻辑的语义信息理论,尝试用概率测量语义信息,这一时期的研究主要围绕语义信息的度量和表示展开,但由于缺乏有效的计算和处理手段,语义通信在实际应用中难以取得实质性突破。
进入 21 世纪,随着计算机技术、人工智能技术以及大数据技术的飞速发展,语义通信迎来了新的发展契机,步入现代语义信息论阶段。近十年来,语义通信与人工智能深度融合,向自适应、自演进、自驱动方向发展。深度学习等人工智能技术的兴起,为语义信息的提取、表征、编码和传输提供了强大的技术支持,使得语义通信从理论研究逐步走向实际应用探索。国内外多所高校和科研机构,如斯坦福大学、南洋理工大学、北京邮电大学等,积极开展语义通信理论研究,围绕语义信息提取、表征、编码、传输及度量等关键问题进行深入探索。同时,鹏城实验室等国内科研单位在典型场景已开展试验验证与示范应用,中国移动、华为、中兴、爱立信等企业也在语义识别、语义交互协议设计等方面探索语义通信关键技术及其未来产业应用,语义通信关键技术已在车联网、卫星通信、视频传输等多个领域进行试验,推动语义通信从实验室走向市场,逐步实现产业化应用。
第一章 语义通信发展综述
1.1. 语义通信行业界定及简介
1.1.1. 语义信息论简介
1.1.2. 语义通信的定义
1.1.3. 语义通信的发展背景
1.1.4. 万物智联网与语义通信网络
1.2. 通信的基本问题
1.2.1. 通信的技术问题
1.2.2. 通信的语义问题
1.2.3. 通信的有效性问题
1.3. 语义通信网络的开放问题
1.3.1. 语义多义性解析
1.3.2. 多模态协同语义感知与识别
1.3.3. 环境变化的快速感知、识别和预测
1.3.4. 语义知识库的自学习与自更新架构
1.3.5. 语义通信网络安全性
第二章 中国语义通信发展环境分析
2.1. 语义通信行业政策环境分析
2.1.1. 语义通信行业监管体制
2.1.2. 行业主要法律法规
2.1.3. 语义通信行业主要政策及解读
2.2. 语义通信行业宏观经济环境分析
2.2.1. 宏观经济发展形势
2.2.2. 宏观经济前景展望
2.2.3. 宏观经济对语义通信行业发展的影响
2.3. 语义通信行业社会环境分析
2.3.1. 国内社会环境分析
2.3.2. 社会环境对语义通信行业发展的影响
第三章 语义通信发展现状分析
3.1. 语义通信发展概况
3.2. 语义通信的研究现状
3.2.1. 语义通信的基本概念的提出
3.2.2. 语义通信在学术界的研究现状
3.2.3. 语义通信在工业界的研究现状
3.2.4. 语义通信技术在中国的研究现状
3.3. 语义通信发展存在的问题与瓶颈
3.4. 语义通信行业格局分析
3.4.1. 中国语义通信行业主要竞争梯队
3.4.2. 中国语义通信行业TOP5-10头部玩家
3.4.3. 中国语义通信行业其他玩家
3.5. 语义通信主要参与方分布
3.5.1. 主要制造方
3.5.2. 主要科研院校方
3.5.3. 主要研究机构方
3.5.4. 主要行业协会方
第四章 语义通信国际发展现状分析
4.1. 语义通信行业国际格局分析
4.1.1. 国际上语义通信行业主要竞争梯队
4.1.2. 国际上语义通信行业TOP5-10头部玩家
4.1.3. 国际上语义通信行业其他玩家
4.2. 语义通信国际主要参与方分布
4.2.1. 国际主要制造方
4.2.2. 国际主要科研院校方
4.2.3. 国际主要研究机构方
4.2.4. 国际主要行业协会方
第五章 点对点语义通信模型、组成及局限性
5.1. 语义通信模型的分类
5.1.1. 目标驱动的语义通信模型
5.1.2. 基于Shannon信息论的语义通信模型
5.2. 语义通信的构成
5.2.1. 语义知识库
5.2.2. 语义编码器
5.2.3. 语义译码器
5.2.4. 语义噪声
5.3. 点对点语义通信的局限
5.3.1. 知识难共享
5.3.2. 语境难感知且难识别
5.3.3. 资源需求雅满足
5.3.4. 模型协同和隐私安全间的矛盾
第六章 语义通信网络组成和范例
6.1. 语义通信网络的组成
6.1.1. 面向网络的语义表征
6.1.2. 边缘计算和存储服务单元
6.1.3. 全局知识与模型库
6.1.4. 私有知识与模型库
6.1.5. 用户终端
6.1.6. 语义识别器
6.1.7. 语义解释与还原器
6.2. 基于联邦边缘智能的语义通信组网范例
第七章 语义通信相关行业6G网络架构愿景与关键技术展望
7.1. 6G网络发展概述
7.1.1. 6G网络架构愿景
7.1.2. 6G网络应用的特征
7.2. 6G网络发展的驱动因素分析
7.2.1. DOICT融合的技术驱动
7.2.2. IP新技术驱动
7.3. 6G总体网络架构展望
7.3.1. 网络架构需求
7.3.2. 6G网络总体架构展望
7.4. 6G网络潜在技术和关键能力
7.4.1. 潜在架构类技术
7.4.2. 潜在能力类技术
7.5. 6G网络未来发展趋势
7.5.1. 网络技术创新将在6G网络中发挥更重要作用,网络架构创新将是6G的核心创新之一
7.5.2. DOICT技术跨界融合,共同驱动6G网络架构的演进
7.5.3. IP组网技术与移动网络的结合将成为6G网络发展新突破的契机
7.5.4. 网络架构方案需逐步收敛,最终形成全球统一的6G网络架构标准
第八章 中国语义通信行业产业链分析
8.1. 语义通信产业链模型及特点
8.1.1. 语义通信产业链结构分析
8.1.2. 主要环节增值空间
8.1.3. 语义通信行业与上下游行业的关联性
8.2. 语义通信上游行业发展分析
8.2.1. 卫星通讯
8.2.2. 太赫兹通信
8.2.3. 上游行业对语义通信行业的影响
8.3. 语义通信下游行业发展分析
8.3.1. 下游行业发展现状
8.3.2. 下游主要应用领域
8.3.3. 下游行业对语义通信行业的影响
第九章 中国语义通信行业重点企业研究
9.1. 华为技术有限公司
9.1.1. 企业发展概况
9.1.2. 主营业务结构
9.1.3. 典型代表产品
9.1.4. 相关产业布局
9.1.5. 核心竞争优势
9.1.6. 最新发展动态
9.2. 中国卫通集团股份有限公司
9.2.1. 企业发展概况
9.2.2. 主营业务结构
9.2.3. 典型代表产品
9.2.4. 相关产业布局
9.2.5. 核心竞争优势
9.2.6. 最新发展动态
9.3. 中国东方红卫星股份有限公司
9.3.1. 企业发展概况
9.3.2. 主营业务结构
9.3.3. 典型代表产品
9.3.4. 相关产业布局
9.3.5. 核心竞争优势
9.3.6. 最新发展动态
9.4. 中国联合网络通信股份有限公司
9.4.1. 企业发展概况
9.4.2. 主营业务结构
9.4.3. 典型代表产品
9.4.4. 相关产业布局
9.4.5. 核心竞争优势
9.4.6. 最新发展动态
9.5. 广东盛路通信科技股份有限公司
9.5.1. 企业发展概况
9.5.2. 主营业务结构
9.5.3. 典型代表产品
9.5.4. 相关产业布局
9.5.5. 核心竞争优势
9.5.6. 最新发展动态
9.6. 江苏亨通光电股份有限公司
9.6.1. 企业发展概况
9.6.2. 主营业务结构
9.6.3. 典型代表产品
9.6.4. 相关产业布局
9.6.5. 核心竞争优势
9.6.6. 最新发展动态
9.7. 温州意华接插件股份有限公司
9.7.1. 企业发展概况
9.7.2. 主营业务结构
9.7.3. 典型代表产品
9.7.4. 相关产业布局
9.7.5. 核心竞争优势
9.7.6. 最新发展动态
9.8. 深圳金信诺高新技术股份有限公司
9.8.1. 企业发展概况
9.8.2. 主营业务结构
9.8.3. 典型代表产品
9.8.4. 相关产业布局
9.8.5. 核心竞争优势
9.8.6. 最新发展动态
9.9. 国脉科技股份有限公司
9.9.1. 企业发展概况
9.9.2. 主营业务结构
9.9.3. 典型代表产品
9.9.4. 相关产业布局
9.9.5. 核心竞争优势
9.9.6. 最新发展动态
9.10. 宏和电子材料科技股份有限公司
9.10.1. 企业发展概况
9.10.2. 主营业务结构
9.10.3. 典型代表产品
9.10.4. 相关产业布局
9.10.5. 核心竞争优势
9.10.6. 最新发展动态
第十章 中国语义通信行业未来发展前景和投资机会分析
10.1. 中国语义通信行业规模预测
10.1.1. 中国语义通信行业增长驱动因素
10.1.2. 中国语义通信行业市场容量预测
10.1.3. 中国语义通信行业细分市场容量预测
10.2. 中国语义通信行业前景预测
10.2.1. 中国语义通信行业发展限制因素
10.2.2. 中国语义通信行业发展潜力分析
10.2.3. 中国语义通信行业未来前景展望
10.3. 中国语义通信行业投资机会
10.3.1. 细分产业投资机会
10.3.2. 区域市场投资机会
10.3.3. 产业链投资机会
10.3.4. 相关产业投资机会
10.3.5. 其它投资机会
10.4. 中国语义通信行业投资风险提示
10.4.1. 政策风险
10.4.2. 环境风险
10.4.3. 市场风险
10.4.4. 产业链上下游风险
第十一章 中国语义通信行业发展策略及投资建议
11.1. 中国语义通信行业企业发展规划分析
11.1.1. 中国语义通信行业企业发展战略规划背景意义
11.1.2. 企业转型升级的需要
11.1.3. 企业做大做强的需要
11.1.4. 企业可持续发展的需要
11.1.5. 中国语义通信行业企业战略规划方向建议
11.1.6. 发展战略规划的准备
11.1.7. 企业核心战略制定
11.1.8. 规划中企业战略选择
11.2. 中国语义通信行业投资建议
11.2.1. 语义通信行业发展策略建议
11.2.2. 语义通信行业投资方向建议
11.2.3. 语义通信行业投资方式建议