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06-21
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本文来自微信公众号“团结”作者：燕良信息的传递从人类诞生起就开始了。
信息的传递最初是通过人与人之间的咿咿呀呀，通过眼睛、耳朵、舌头对信息的接收和处理，传播有关食物和生存的信息。
文明此后开始继续研究。
图像和语言的传播加速了人类的共同进化，人类的足迹踏上了更广阔的疆域。
两百多年前，人类脑力突然进化，科技文明突然爆发。
信息的传播和升级过程不再依靠几千年的脚步、视觉和听觉，而主要是看不见的信号波。
从2000年摩尔斯发明有线电报，到2006年调幅无线电广播，再到今天，我们肉眼看不到信息的传播，但信息却流动在世界各个角落，覆盖经济、生产等各个领域。
，和生活，突破地域、空间等限制的壁垒影响着一切。
智能时代，信息网络变得非常复杂。
整个信息系统涉及信息存储和计算。
信号传输速率会受到信道宽度、噪声大小和信号功率的影响。
存在限制，给信息传递带来困难。
这也意味着需要从系统角度探讨整体最优性。
信息论的基础——香农的信息论奠定了现代信息建设的基础，建立了信息测量、压缩和传输的基本理论体系。
同时，还提出了从语义层面到通信传输极限的解决方案。
那么基于语义的变化，后香农时代的传播技术将如何发展？在通信传输的“极限”年，信息通信领域诞生了一个伟大的通信理论——著名的香农定理：通信信道容量存在一个理论上的极限值，它代表着信息传输速率和信道容量的极限。
渠道，并被认为是现代通信的“黄金法则”。
从此，香农定理成为现代信息论的基础理论。
信息产业快速发展，广泛应用于通信、数据存储领域。
基于70多年前的香农定理，一代又一代的通讯产品不断涌现，为今天的通讯奠定了基础。
发展奠定了坚实的理论基础。
进入数字智能时代，我们已经进入万物感知、万物互联的智能社会，新的生产生活方式不断涌现。
这是与70年前的香农时代相比发生的根本性变化。
随着5G技术的快速发展，几乎已经达到了香农定理的极限。
业内多位通信专家也表示“5G之后就没有G了”，点对点信道容量已经逼近容量极限。
未来通信技术的发展，剩下的将是通信渠道数量的扩展。
通信业的发展已经到了需要直面挑战的阶段。
在世界移动大会上，华为轮值董事长郭平指出：“香农定理和冯诺依曼架构遇到了很大的瓶颈，我们需要探索新的理论和架构。
”香农极限和冯诺依曼架构瓶颈也将计算和通信演进的方向延伸到量子计算、DNA存储和语义通信。
利用语义通信解决信息传输的存储和效率等问题，利用量子计算的特性并行执行巨大的计算任务。
探索这些新的信息传输和处理模式可以将信息传输扩展到更广泛的未知领域，如深海通信、深空通信、人体网络和分子网络等，这些研究方向为未来提供了新的增长和创新空间。
多智能体泛在连接探索并解决了香农极限下的语义沟通问题，需要回答语义沟通的基本内涵和核心本质。
语义通信的概念最早由Weaver和Shannon在2001年发表的经典论文中提出。
语义通信是面向信号语义的通信。
其本质是传递以语义符号表达的信息。
这些符号可以让接收者立即明白其含义。
。
人与人之间交流的目的是表达思想。
我们通过语音交流说的每一句话不仅是让对方听到而且能够理解。
在现代信息的传输中，现在的通信技术是信息信号的传输而不是信息的传输。
信息的传输主要基于信号波形或数据位保真度的原理，将提取和理解信号中信息的任务留给人们自己。
从信号传输到信息理解是有成本的。
对于大量信号的传输，传输效率和直接理解信息的通信方式都需要重构和改革。
语义通信的信号接收者依靠其本地的语义知识库，传输极少量的内容，并分别进行编码和解码，以实现大量信息的准确、快速传输。
类似于科幻剧、谍战剧中的黑科技传输形式，用极少量的内容就可以完成信息的传输，既减少了信息传输和理解的时间，又保证了实时性和实时性。
保真通信质量。
语义交际是交际本质的深化。
当信息理论家韦弗提出这个超前于时代的未来概念时，由于技术的限制，早期的通信设备只是一个信号转换机器，不具备智能化的能力，无法表达和理解语义。
随着5G+AI技术的不断发展和通信设备智能化的进步，通信模式发生了新的变化，这也给语义传输的研发提供了生长的土壤和载体，以及新的任务类型面向多主体的通信模型使得通信和协作成为可能。
对于语义沟通来说，核心是语义知识库，它是双方沟通的基石。
语义知识库基于普遍知识和语义系统。
可以打破目前M2M智能连接中信息模态不一致带来的不兼容问题。
还可以保证H2M和H2H智能连接交互和通信时的业务体验，减少语义和物理问题。
信号之间的转换次数减少了可能的语义失真。
业内人士也将语义通信视为真正的人工智能通信方式。
可以满足智能体之间泛在互联的需求。
在通信行业，语义通信也开始受到重视，通信巨头、大公司开始探索基础理论。
跟随这些先行者的步伐，未来我们也将看到AR和VR的实时正常使用，大量智能体之间的信息传输将更快、更准确。
终极通信模式作为智能时代的新型通信技术，语义通信未来在智能设施、多智能体协作、自然人机交互、人机融合、城市协同安全等方面将具有广阔的前景。
然而，语义传播虽然具有巨大的潜力和价值，但鱼与熊掌难兼得，其发展仍面临挑战。
1.语义知识库难以共享。
语义知识库是语义传输的基石。
交流的参与者需要分享相同或相似的哲学世界观和知识模型。
知识积累和数据收集需要持续的投入，这会消耗大量的时间和成本。
在一些未知语义知识的传输中，对双方知识库的协同更新能力也提出了更高的要求。
否则，在某些发送方和接收方的知识库不一致的情况下，双方共享的知识不一致，传输的信息无法维护。
对于一些寿命较短的设备和机器来说，维护和更新知识库也需要巨大的通信和存储成本。
2、语义通信技术本身的局限性在于语义上下文难以感知和识别。
语义信号包含包罗万象、内容丰富的信息。
很容易受到各个地域、背景、阶层、环境等的限制，比如通信行业的人会对通信领域的专业知识更加敏感，擅长自动驾驶的人会更加关注自动驾驶信息。
语义信息内容的传递很容易受限于信息传输两端的上下文。
知识的识别和处理将会变得更加困难。
3、信息传输涉及隐私和安全冲突。
信息传递的双方不断地交换各自获得和感知的信息。
在协调更新知识库的情况下，可能会造成本地知识/隐私数据潜在的泄露风险，使得数据隐私难以保护。
这些困难都是语义传播发展的障碍，香农极限瓶颈的解决取决于对这些限制的突破。
语义沟通模式将把沟通功能从相互信令转变为相互交流。
人机协作、人机混合的智能模式也将上升到一个新的维度。
这也促进了智能体之间的高效合作，以解决更复杂、开放和鲁棒的问题。
通信是现代科学技术各行业发展的基础。
语义通信的变革也将引领通信技术相关产业迈向新阶段。
从通信网络的架构到核心神经网络芯片，包括各种通信接口规范和标准等，都将随着语义通信模型的出现而发生变化。
这些变化也会影响各行业接口和设备标准的变化。
未来可能会有一个场景，新购买的产品可以直接与人沟通，不需要纸质说明书或视频版本。
与用户的沟通已经成为最方便、最快的趋势。
用户不再需要学习产品的使用过程。
用于Agent之间通信的机器语言也将诞生，多Agent的协同理解也将成为现实，人机协作、机器机协作的效率将大大提高。
过去，信息的传输注重再现和速度。
然而，随着技术的极致发展，通信行业的终极追求是从速度走向理解。
人们被简化并从分析和处理信息的步骤中解放出来。
信息传递的效率取决于内容。
角度已完全标注尺寸。
在科幻小说中，终极的交流方式是心灵感应。
通过一些智能设备，只要双方想要传递信息，就会通过心灵感应的方式传递信息。
不会有任何误解和歪曲。
信息传递的效率没有时间限制，可以立即完成。
人们可以从低效的信息传播中解放出来，全面发展知识。
科幻作品中完整的心灵感应很难实现，但如果仔细观察其本质，心灵感应和语义交流本质上是相似的。
他们都追求信息的保真度和效率。
换句话说，语义交流也是一种低级的心灵感应方法。
。
一旦成熟，解放的效率、抹平的信息壁垒将给我们带来无限的未来。
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