日前，在由中关村泛联院主办的6G前沿技术与趋势论坛---智能通信融合与语义通信上，中国信科集团首席专家、中信科移动副总经理孙韶辉应邀做了题为《智能通信融合技术分析》的主题演讲，他表示：智能通信融合是一个渐进并持续完善的过程，可以分级实现。
智能通信融合打破传统通信系统的瓶颈
6G时代将会诞生新的应用场景，例如：全息通信、全自动驾驶、沉浸式通信等。而新场景对通信性能需求更强烈。特别是在6G时代，AI生态体系将得到更强加持。
但是，传统通信目前还存在一些瓶颈与不足，例如：一是信道容量逼近极限。传统通信系统的信道容量在不断接近香农极限，信息传输速率和系统性能的提升遭遇瓶颈。二是信源压缩效率受限。信源压缩技术已经接近上限，难以继续提高信息传输的效率和减少传输的延迟。
面对传统通信系统的瓶颈，需要寻找新的优化空间和纬度，以提升传输效率和满足日益增长的通信需求。
对此，孙韶辉表示：目前来看，人工智能和通信融合是一条可行的道路。智能通信融合能够极大的降低传输带宽和传输时延，但同时会存在巨量算力的需求，并且数据处理有比较严格的时间同步和协同要求。
语义通信是未来通信技术发展的重要趋势
据孙韶辉介绍，语义通信是智能与通信融合的典型，能够大大减少传输所需资源，提升通信效率，是未来通信技术发展的重要趋势。
语义通信以传递信息含义为目的，依赖于人工智能完成语义信息含义的表征、编/译码，是智能与通信深度融合的产物。语义通信的技术效果不仅依赖于相关的人工智能算法，也依赖于网络架构的设计。首先，语义知识库的构建是实现语义通信的重要前提，其构建方式较强依赖于系统架构设计。其次，不同的语义编码方式对系统设计有着不同的要求。
中信科移动提出了一种兼容语义通信和语法通信的6G分布式网络架构。该架构中，人工智能全生命周期流转，支持智能与通信的融合，可灵活定义面向不同业务场景的智简网络。
在支持语义通信时，通过中心网络节点与分布式网络节点间智能协同，实现多级语义知识库的构建；通过语义编码层与语法编码层的耦合信息交互，实现弱耦合信源信道联合编/译码；通过QoS控制策略的智能生成和基于语义信息权重的资源调度，实现语义通信的端到端服务质量保障。
中信科移动还基于3D数字人对该6G架构展开技术验证。实验过程中，首先基于语义知识库中预先生成的3D数字人模型与采集提取的真人多模语义信息，由源侧服务器智能编码生成3D数字人的多模语义流；然后，网络根据多模语义流的信息权重为语义流传输提供QoS保障；最后，接收终端对多模语义流进行语义解码，恢复3D数字人的语音、表情、姿态等多维特征。该实验实现以5kbps的极少带宽完成高品质视频通话。
智能通信融合能够极大地降低传输带宽和传输时延，但同时会存在巨量算力的需求，并且数据处理有比较严格的时间同步和协同要求，其性能评估方法与指标体系等尚需统一标准和完善。
智能通信融合是一个渐进并持续完善的过程，可以分级实现。孙韶辉指出。随着人工智能的不断发展，智能通信融合将逐渐在通信网络中发挥关键作用，为解决6G通信系统容量不足等问题提供有效的解决方案。
