语义通信是6G时代的重要使能技术之一，本报告由IMT-2030(6G)推进组编写，系统性地研究了语义通信在无线领域的核心技术、应用场景和发展方向。 一、语义通信概述

传统通信系统以精确传输符号为目标（Shannon范式），而语义通信则进一步关注信息的含义和有效性，旨在实现"传输意义而非符号"的范式转变。语义通信通过在收发两端引入语义理解与知识共享机制，可以在信噪比更低、带宽更有限的条件下实现更高的通信效率，是突破Shannon容量瓶颈的重要方向。 二、语义通信体系架构

报告提出了语义通信的系统架构框架，主要包括以下核心模块：
1. 语义提取与编码模块：在发送端对原始信息进行语义层面的压缩和编码，去除冗余，仅保留与任务相关的语义信息。
2. 语义传输模块：利用语义级别的信道编码和调制方式，确保语义信息的可靠传输。
3. 语义解码与重建模块：在接收端结合知识库和上下文信息，对语义信息进行解码和重建，恢复出满足任务需求的输出。
4. 知识库共享机制：收发两端共享先验知识库，为语义编解码提供基础支撑，知识库的构建和更新是语义通信的关键挑战之一。 三、关键技术方向

1. 语义信息度量：如何定量衡量语义信息量是基础性问题，报告讨论了基于语义熵、语义相似度等度量方法，分析了现有度量在无线通信场景中的适用性。
2. 语义编码技术：包括基于深度学习的端到端语义编码、联合信源信道编码（JSCC）在语义层面的扩展、以及面向特定任务的语义编码方案。报告对比了不同编码方案在图像、语音、文本等模态下的性能表现。
3. 语义信道建模：传统信道模型关注符号错误率，语义信道则需关注语义失真度和任务完成度。报告提出了语义信道的建模方法和性能评估框架。
4. 知识库构建与更新：知识库是语义通信的核心资源，涉及多源异构知识的融合、知识的增量更新、以及知识库在边缘侧的部署与同步。
5. 多模态语义通信：面向6G中多感官交互的需求，报告探讨了文本、图像、语音、视频等多模态信息的联合语义通信方案。 四、典型应用场景

1. 智慧医疗：远程手术中传输关键语义信息而非原始视频，大幅降低时延和带宽需求。
2. 自动驾驶：车联网中传输语义化的环境感知信息，提升通信效率和安全可靠性。
3. 工业互联网：在恶劣信道条件下保障关键控制指令的语义级可靠传输。
4. 元宇宙与全息通信：海量沉浸式数据的语义压缩传输，支撑实时交互体验。
5. 智能物联网：面向资源受限终端的轻量化语义通信方案。 五、技术挑战与展望

1. 语义的统一表征：不同应用、不同模态下语义的统一表达仍缺乏公认标准。
2. 语义通信的可解释性：深度学习驱动的语义编码缺乏可解释性，在安全关键场景中面临挑战。
3. 知识库的一致性：收发两端知识库的差异可能导致语义理解偏差，需设计鲁棒的对齐和同步机制。
4. 与现有通信系统的兼容：语义通信与5G-A/6G空口技术的融合架构和标准演进路径尚待明确。
5. 性能评估体系：需要建立面向语义通信的新型评估指标和测试方法。 报告最后指出，语义通信作为6G潜在关键技术之一，需要在标准化、产业化、生态建设等方面持续推进，建议加强产学研合作，推动语义通信从理论研究走向工程实践。