4月9日消息（岳明）当前，全球6G研究已从“远景需求定义”进入“关键技术收敛和与标准化”阶段。3GPP已逐步启动6G国际标准制定，未来3-5年将成为技术突破和产业培育的关键时期。
“现在6G的关键词就是AI与通信。” 中国工程院院士张平在近日由中关村泛联院主办的“6G技术与产业创新论坛”期间接受采访指出，传统2G-5G通信系统过功能堆叠逐渐复杂化，导致系统“熵增”（无序性增加），未来6G需通过引入AI技术实现“熵减”，即从无序向有序演化，核心是“由智生简，以简促智”。
为了推动这一目标的实现，张平院士团队提出了“语义通信”这一兼具突破性与前沿性的信息基础理论，一方面为AI与通信的深度融合奠定了有据可依的数学理论和物理模型基础，同时也为6G全球标准的制定过程贡献了非常重要的中国智慧。
“通信是人类在人造的系统里工程性最庞大的，解决了人最基本的需求，通信一直是刚性需求。随着即将迎来6G标准，其范式包括通信对象等都在发生变化，包括AI原生、超高带宽、超低时延、更高频谱效率与空天地一体连接等6G特性，其带来的逻辑必然是熵增的。而对于一个耗算系统来讲，所有的发展都应该熵减，不应该熵增，人类智慧应该使系统朝着熵减方向发展。”张平院士表示，传统通信系统在香农理论框架下面临诸多挑战，而AI的引入为解决这些挑战提供了新的思路。
具体来看，当前通信领域面临着三大瓶颈。首先是理论性瓶颈，香农定理划定了通信性能的理论极限，传统技术依赖带宽、功率和天线的堆叠已接近物理极限，导致高功耗与低覆盖。其次是智能性瓶颈，现有AI技术与通信设计理念不兼容，AI强调数据处理而非信息无损传输，需探索两者的深度融合。再者是灵活性瓶颈，传统通信模型（信源、信道、信宿分离）缺乏灵活性，难以支持实时交互与动态感知。
针对于此，张平院士团队通过语义通信、同义映射等创新方法提出了一种智简（Intellicise：Intelligent Concise）通信系统架构，旨在降低系统复杂度、功耗和成本，同时提升频谱效率和覆盖能力。他强调其中的“类生智能”框架，期望能够模仿人类信息系统的感知-认知-决策过程，通过语义通信和同义映射减少冗余信息，突破香农极限。
他谈到，“AI有AI的逻辑，通信有通信的逻辑，这两个逻辑是不一样的。如何让AI在通信系统里有效地工作，同时通信系统如何有效支撑AI发展都是很重要的，二者不能孤立处理而是要相互结合。6G最主要的是如何把AI和通信结合起来，也就是ComAI的概念。”
张平院士强调，6G+AI的融合需以熵减为核心目标，通过多学科交叉（信息论、控制论、系统论）实现智能简约化。而Intellicise意味着在系统架构中引入智能，简化设计而非复杂化，例如通过自适应机制和智能体（Agent）实现通信效率的提升。他指出，这一理念与今年MWC25聚焦的“Agent通信”国际趋势一致。
C114了解到，此前，张平院士团队在《通信学报》上发表的《语义通信的数学理论》建立了语义信息理论的数学框架，是经典信息论的自然延伸。论文提出两个语义通信的基本假设：一是语法表征性，即任意可观察信息都是语法信息，语义信息表征必然依赖于语法信息；二是语义同义性，即同义性是语义信息根本特征，同义映射是语义到语法映射的基本方式。最后通过缜密的数学推导，证明语义通信容量突破了经典。
在技术实验验证方面，其团队开发了支持语义通信的原型系统，验证了其在卫星通信等场景中的增益，并通过标准化进程推动技术落地（如数据平面与控制平面的分离）。其中的一项关键技术模分多址（MDMA）利用模型而非自然资源实现多址接入，实验证明可显著提升频谱效率与覆盖能力。
据悉，目前语义通信关键技术已经成为6G标准化组织关注的候选关键技术，并推动成立IMT-2030语义通信任务组，成员超过30家，共同推进面向6G的国际标准化工作。
关于语义通信未来的研究方向与挑战，张平院士分析称，在理论扩展方面，要从语法、语义信息论向语用信息论延伸，探索更高维度的信息表征。在技术融合方面，要深化AI与通信的实时交互能力（如感知、工具操控），优化系统级架构。在实践问题方面，要兼容现有通信系统、保障语义信息安全（如加密语义提取）、降低算力需求等。
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