信息的传递从人类诞生之初就开启了。信息的传递初始是通过人与人之间的咿咿呀呀吆喝，眼耳舌的信息接收与处理，食物与生存的信息得以传播，文明在此之后开始延续。图像与语言的传播，则让人类的协同进化加快速率，人类的足迹踏上了更加广阔的疆域。

两百多年前，人类的脑力突然进化，技术文明的突然爆发，信息的传播升级过程不再依靠千百年来的脚程，目力与听觉，而是以看不见的信号波为主。从1838年摩尔斯发明有线电报开始，到1918年的调幅无线电广播，再到今天，我们肉眼看不到信息的传播，但信息在世界的各个角落中流动，覆盖到经济、生产、生活等各领域，击破地域、空间等限制的藩篱，影响着所有的一切。

在智能时代，信息网络变得十分复杂，整体的信息系统存在信息的存储和计算，信号传输速率会受到通道宽度、噪声大小以及信号功率的影响，存在极限，给信息的传输带来难题，这也意味着需要从系统角度来探索整体最优性。

信息理论的基础-香农信息论构建了现代信息大厦的根基，建立了信息度量、压缩、传输的基础理论体系。同时也对通信传输中的极限提出了从语义层面出发的解决方案，那么以语义变革为基础，后香农时代的通信技术会如何发展呢？

通信传输的“极限”

1948 年，在信息通信领域中诞生了一个伟大的通信理论-著名的香农定理：通信信道容量在理论上存在极限值，它表示信道中的极限信息传输率和信道能力，被奉为现代通信的“金科玉律”。此后，香农定理成为现代信息论的基础理论，信息产业得以高速发展，在通信和数据存储领域广泛应用，基于七十多年前的香农定理，一代又一代的通信产品不断涌现，并为今天通信的发展打下了坚实的理论基础。

迈入数智化时代，我们进入到万物感知、万物互联的智能社会，新的生产和生活模式也在不断的崛起中，这些都与七十年前香农时代发生了根本性的变化。随着 5G技术的快速发展，几乎达到了香农定理的极限。很多业内的通信专家也表明“5G之后无G”，在点到点的信道容量方面已经趋近容量限值。未来通信技术的发展，剩下的只是通信频道量的扩张。

通信行业的发展到了需要直视挑战的阶段。在世界移动通信大会上，华为轮值董事长郭平指出：“香农定理和冯诺依曼架构已遇到很大瓶颈，我们需要探索新的理论和架构。”

香农极限与冯诺依曼架构的瓶颈，也让计算与通信演化的方向朝量子计算、DNA存储、语义通信的方向延展。利用语义通信来解决信息传输的存储与效率等问题，运用量子计算的特质来并行执行庞大的计算任务。

探索这些新的信息传递与处理模式，可以把信息的传递延伸到更加广阔的未知地带，如深海通信、深空通信、人体网络和分子网络等。这些研究的方向都为未来提供了新的增长与创新空间。

多智能体泛在联接

探究解决香农极限的语义通信问题，需要回答语义通信的基础内涵与核心本质。语义通信的概念是由Weaver和Shannon 在1948年发表的经典论文中首次提出，语义通信是面向信号语义的通信，其本质是传递由语义符号表达的信息，这些符号能够让接受者秒懂其中的含义。

人类之间的通信目的是达意，我们使用语音交流说的每一句话，不仅仅是为了让对方听到而是听懂。在现代信息的传递上，目前的通信技术是信息信号的搬运而不是信息的传递。信息的传递主要是以信号波形或数据比特保真为原则，把提取和理解信号中的信息任务交给了人自身。从信号传递到信息理解是需要花费代价，对于大量信号的传递，传输效率与直接理解信息的通信方式需要重构变革。

语义通信的信号接收双方凭借本地的语义知识库，通过传输极少的内容，各自分别编码和解码，实现大量信息的准确与快速传递。跟科幻剧和谍战剧中的黑科技传输形式类似，极少内容量的传输，就可以完成信息的传递，不仅降低信息传递和理解的时间，也能保证实时保真的通信质量。

语义通信是对通信本质的深化，在信息论学者Weaver提出这个超前当时时代的未来概念时，因为技术的限制，早期的通信设备只是信号转换的机器，不具备智能的能力，无法表达与理解语义。随着5G+AI技术的不断发展，通信设备的智能化进展，通信的模式有了新的变化，也使得语义传输的研究与发展有了可以生长的土壤和载体，面向任务的多智能体新型通信模式有了交流和协作的可能。

对于语义通信来说，核心的是语义知识库，这是通信双方沟通的基石。语义知识库以普适性知识和语义体系作为基础，可以打破目前M2M智联中信息模态不一致导致的不兼容性问题，

也能保障H2M、 H2H智联交互及通信时的服务体验，减少语义和物理信号之间的转换次数，降低可能产生的语义失真。业内人士也将语义通信誉为真正意义上的人工智能通讯方式。可以满足智能体之间泛在互联的需求。

在通信行业内，语义通信也开始被看重，通信界巨头、大公司都在基础理论方面开始探索。而在这些先行者的步伐中，未来我们也会看到AR、VR的实时常态化使用，大量智能体间信息的传输会更快更准确。

终极通信模式

作为智能化时代的新型通信技术，语义通信未来将会在智能设施、多智能体协作、人机自然交互、人机融合、城市协同安防等方面具有广阔前景。不过虽然语义通信具有较大的潜力和价值，但鱼和熊掌难以兼得，其发展仍然面临挑战。

1.语义知识库难共享。语义知识库是语义传输的基石，通信的参与者需要共享相同或者相似的哲学世界观与知识模型，知识积累和数据采集需要持续不断地投入，会耗费大量的时间与成本。在一些未知语义知识的传输中，对双方的知识库的协同更新能力也有较高的要求。否则在一些发射与接收端知识库不一致的情形下，双方的共有知识不一致，会发生传输的信息无法保真的情形。对于一些寿命较短的设备和机器，维护和更新知识库也需要耗费庞大的通信和存储成本。

2.语义通信技术本身的局限，语义的语境难感知且难识别。语义的信号包含的信息包罗万象，内容丰富。容易受到各种地域、背景、阶层、环境等限制，例如通信行业的人对于通信领域的专业知识会更加敏感，擅长自动驾驶领域的会更关注聚焦无人驾驶信息。语义的信息内容传递会容易局限在信息传输两端的背景中。对于知识识别和处理来说，会比较困难。

3.信息的传递涉及隐私安全的矛盾。信息传递的双方在不断地交换各自获取感知到的信息，在协调和更新知识库的情形下，可能会引起本地知识/隐私数据潜在的泄露风险，数据隐私难以保护。

这些难题都是语义通信发展路途的拦路虎，香农极限的瓶颈解决依赖于这些限制的突破。语义通信的模式会使得通信功能从相互信号传递变为相互沟通交流。人机协同、人机混合的智能模式也会得以上升到新的维度。这也推动智能体之间的高效合作，完成更多复杂、开放、鲁棒等问题。

通信是现代科技各行业发展的基础，语义通信的变革也会将通信技术相关的产业带领到新的阶段。从通信网络的架构到核心的神经网络芯片，包括各种通信接口规范和标准等等都会随语义通信模式的出现而变革。

而这些变化也将影响各类行业接口、设备标准的改变。未来可能会出现这样的场景，新购买的商品，可以与人直接交流，不需要纸质图文或者视频版的使用说明书，与用户交流成为最方便快捷的趋势。用户不再需要学习使用产品的这道工序。智能体之间进行沟通的机器语言也将诞生，多智能体的协作理解也将成为现实，人机协同、机机协同的效能大幅提升。

在过去，信息的传递讲究的是复刻，速率，而在技术的极致发展中，通信产业的终极追求从快到懂，人从分析处理信息的步骤中简化、解放，信息传递的效率从内容的角度全面升维。

在科幻作品中，通信的终极模式是心灵感应。通过一些智能设备，只要双方想要传递信息，信息便会通过心灵感应的方式传递，不会存在误解与失真的情形发生，信息的传递效率也没有时间的限制，即刻就能完成。人能够从低效的信息传播中解放出来，智识得到全面的发展。科幻作品中完全的心灵感应难以实现，不过如果细究其本质，心灵感应和语义通信的本质相似，都在追求信息的保真与效率，换句话说，语义通信也是一种低阶的心灵感应方式。一旦成熟，解放出来的效率与抹平的信息障碍，带给我们的未来不可限量。