一、窄带卫星通信——偏远地区的通信桥梁
（一）定义
窄带卫星通信是指利用卫星作为中继站，传输带宽相对较窄（通常在几Kbps到几Mbps之间）的通信技术。与宽带卫星通信相比，窄带卫星通信更注重在有限的带宽资源下实现可靠、稳定的信息传输，它具备独特的技术特性和广泛的应用场景。
（二）技术原理
窄带卫星通信采用特定的调制解调技术和信道编码方案，以提高频谱利用率和抗干扰能力。例如，常见的高斯最小移频键控（GMSK）调制技术，通过将基带信号先经过高斯低通滤波器成形，再进行最小移频键控调制，有效抑制了信号的带外辐射，使得信号在窄带信道中传输时不易对相邻信道产生干扰。同时，采用纠错编码如卷积码、Turbo码等，能够在信号受到噪声干扰或衰落时，通过冗余信息恢复原始数据，保障通信的可靠性。
（三）优势
其覆盖范围极为广泛，无论是海洋中的船只、偏远山区的村落，还是沙漠、极地等基础设施匮乏的区域，只要在卫星信号覆盖范围内，都能实现通信连接。
以我国的“天通一号”卫星移动通信系统为例，它为我国及周边、中东、非洲等相关地区，以及太平洋、印度洋大部分海域的用户，提供全天候、全天时、稳定可靠的话音、数据和甚至视频通信服务。
而且，窄带卫星通信的建设和运营成本相对较低，不需要像地面通信网络那样大规模铺设基站和光纤，降低了部署难度和成本。此外，它的抗毁性强，在地面通信网络因自然灾害（如地震、洪水）或人为因素遭到破坏时，依然能够保持通信畅通，成为应急通信的关键手段。
（四）应用领域
在海洋渔业中，渔民可以通过窄带卫星通信设备实时与岸上取得联系，获取天气、海况信息，报告渔船位置和捕捞情况，保障渔业生产安全；
在灾害救援时，救援人员利用卫星电话等窄带通信终端，在灾区与外界建立通信通道，及时传递灾情信息和救援需求；
在物联网领域，大量分布广泛、数据传输量较小的传感器设备，如环境监测传感器、气象站等，通过窄带卫星通信将采集的数据传输至中心平台，实现远程监控和管理。
二、语义通信——开启通信新纪元
（一）定义
语义通信是一种以信息的语义内容为核心的通信技术，打破了传统通信（语法通信）仅关注信号波形传输的局限，致力于实现语义层面的高效传输和理解。它融合了信息论、人工智能、自然语言处理等多学科知识，引入了语义、语用等重要概念，是通信技术发展的新方向。
（二）语义与语用
1、定义
语义通信中的语义，是指信息所表达的含义，是对客观事物的描述和表达；而语用则聚焦于信息在具体使用场景下的意义和效果，关注通信双方的意图、背景知识、语境等因素如何影响信息的理解和传递。
例如，在日常对话中，“今天好冷”这句话，单纯从语义角度看，是在描述天气寒冷这一事实；但在语用层面，如果说话者身处室内，结合当时的环境和语气，这句话可能表达的是希望对方关闭窗户或开启暖气的意图。
2、从语义提取到语用重构的全链路
语义通信的核心在于对信息语义的提取、编码和理解，同时语用因素贯穿通信的各个环节。
在发送端，首先利用人工智能算法对原始信息进行语义分析，提取其中的关键语义信息。例如，对于一段视频，不再像传统通信那样逐帧传输像素数据，而是通过计算机视觉技术识别视频中的物体、动作、场景等语义要素，将这些语义信息进行编码。
在这个过程中，语用信息也会被考虑进去，比如视频是用于新闻报道还是娱乐宣传，不同的应用场景会影响语义提取的侧重点。
接着，采用高效的语义编码方案，去除冗余信息，只传输对理解语义有价值的数据。在接收端，通过解码和语义重构技术，将接收到的语义信息还原成原始信息或接近原始信息的表达，实现信息的有效传递。
在语义重构时，语用知识帮助接收端更准确地理解信息，即使在部分数据丢失或存在干扰的情况下，接收端也能根据语用规则和上下文信息，推断出说话者或发送者的真实意图，完成语义的完整恢复。
（三）主要的研究主体
语义通信作为通信领域的前沿技术，受到了众多高校、科研院所和公司的关注，以下是一些主要的研究主体：
1、高校
（1）北京邮电大学
在语义通信领域开展了大量基础性和前沿性研究工作。张平院士团队在语义通信理论方面取得多项突破性成果，其论文《语义通信的数学理论》建立了完整的语义信息理论框架。团队还提出了语义基物理模型等多项关键技术，搭建了国际首个面向6G通信与智能融合的外场试验网。
（2）西安电子科技大学
石光明教授从2017年开始倡导研究语义通讯，发表了多篇相关论文，并完成了语义通信原理性实验。其牵头向国际电信联盟提交的《面向物联网和智慧城市/社区的语义通信架构》获得批准正式立项，这是全球首个面向大规模物联网的语义通信参考架构。
（3）香港中文大学（深圳）
未来智联网络研究院院长崔曙光教授担任国家自然科学基金重大项目“语义通信基础理论与方法研究”的课题二负责人，主要研究多层级语义知识库的构建理论与方法等内容。
（4）清华大学
参与了国家自然科学基金“语义通信基础理论与方法研究”重大项目，依托电子系无线多媒体通信实验室，汇聚相关学术骨干，对语义信息普适度量、语义弹性编码等理论及方法展开研究。
（5）华中科技大学
肖泳教授与西安电子科技大学石光明教授共同牵头向国际电信联盟提交了《面向物联网和智慧城市/社区的语义通信架构》标准提案。同时，学校还参与了鹏城实验室牵头的IMT-2030(6G)推进组《语义通信及语义认知网络架构研究》报告的撰写。
2、科研院所
（1）鹏城实验室
牵头撰写了IMT-2030(6G)推进组《语义通信及语义认知网络架构研究》报告，这是全球首个语义通信及语义认知网络架构6G标准化推进研究报告，为业界在相关领域的研究提供了参考和指引。
3、公司
（1）华为
作为IMT-2030(6G)推进工作组成员，参与了语义通信任务组相关工作，在语义通信的理论与关键技术方面积累了创新成果，积极推动语义通信技术发展与标准化工作。
（2）中兴通讯
同样是IMT-2030(6G)推进工作组成员，参与了全球首个面向大规模物联网的语义通信参考架构标准提案，对语义通信在物联网等领域的应用架构研究有一定贡献。
（3）中国移动
参与了语义通信任务组相关工作，并且与北京邮电大学等高校有合作，依托北京邮电大学-中国移动研究院联合创新中心，开展语义通信相关研究。
（四）语义通信优势
与传统通信（图中经典通信）相比，语义通信具有革命性的优势。传统通信在传输过程中，不管信息内容是什么，都以相同的方式进行处理和传输，存在大量的冗余数据，导致传输效率低下。
而语义通信只关注语义内容，大大减少了传输的数据量，提升了传输效率。同时，语义通信具备强大的抗干扰能力，即使在信号受到严重干扰、部分数据丢失的情况下，只要关键语义信息得以保留，接收端依然能够根据语义知识和上下文信息对缺失部分进行合理推断和补充，恢复出完整的语义内容。
此外，语义通信能够更好地满足用户对信息的个性化需求，针对不同用户的知识背景、兴趣偏好，对语义信息进行定制化处理和呈现。
（五）应用领域
语义通信同样在智能交通、智能医疗、智能家居等领域展现出巨大的应用潜力。
在智能交通中，自动驾驶车辆之间通过语义通信交换行驶意图、路况等语义信息，实现高效协同驾驶，提高交通安全性和通行效率；
在智能医疗领域，医生可以通过语义通信实时获取患者的病情语义信息，如症状描述、检查结果分析等，快速做出准确诊断；
在智能家居场景下，用户通过语音指令与智能设备进行语义交互，设备理解用户语义需求并执行相应操作，实现更加智能、便捷的家居体验。
三、窄带卫星通信与语义通信——传优势互补，开拓新境
（一）融合应用
将窄带卫星通信与语义通信融合，是通信技术发展的创新尝试，旨在结合两者优势，解决现有通信面临的诸多问题，拓展通信应用边界。
融合应用是在窄带卫星通信的框架下，引入语义通信技术。在发送端，先利用语义通信的语义提取和编码技术，对要传输的信息进行处理，将其转化为精简的语义数据，大幅降低数据量。
然后，通过窄带卫星通信的调制解调、信道编码等技术，将语义数据在卫星信道中传输。
在接收端，先利用窄带卫星通信的接收技术恢复出语义数据，再借助语义通信的解码和语义重构技术，还原信息的语义内容。
（二）优势
首先，极大地提升了窄带卫星通信的传输效率。由于语义通信减少了数据冗余，原本在窄带信道中传输困难或耗时较长的信息，能够更快地完成传输。
其次，增强了窄带卫星通信的抗干扰能力和鲁棒性。在卫星通信容易受到天气、电磁环境等因素干扰的情况下，语义通信凭借其对关键语义信息的保护和恢复能力，保障了信息的可靠传输。
此外，融合后的通信系统能够更好地满足多样化的业务需求，无论是低速率的物联网数据传输，还是对语义理解要求高的多媒体信息传递，都能高效完成。
四、传统通信与语义通信的带宽消耗差异
（一）传统通信的“比特级传输”局限性
1、基于统计特性压缩
传统通信（如4G/5G、卫星通信）依赖香农信息论，通过压缩数据的统计冗余（如Huffman编码、Lempel-Ziv算法）减少比特数，但未触及信息的语义本质。
2、冗余率高
以图像传输为例，传统方法传输像素矩阵，即便采用最好的压缩技术，仍需传输大量与语义无关的细节（如背景噪声、重复纹理），在窄带信道中易导致带宽瓶颈。
（二）语义通信的“语义级传输”突破
1、聚焦信息本质
跳过“像素/符号→比特流”的传统流程，直接提取信息中的语义要素（如“图像中的汽车”“文本中的关键事件”），传输数据量可压缩至传统方法的1/10甚至1/100。
2、案例对比
传统语音通信：传输8kHz采样的PCM信号，码率约64kbps；
语义语音通信：提取语音中的语义单元（如关键词、情感特征），码率可降至0.1-1kbps，且不影响理解。
五、理论基础与关键技术支撑
（一）信息论的扩展：从“概率熵”到“语义熵”
香农信息论以统计概率定义信息熵（H(X)=-Σp(x)logp(x)），未考虑符号的语义意义；
语义通信引入“语义信息论”，通过“语义熵”度量信息的意义价值（如Dretske的语义信息理论），实现更精准的信息压缩。例如，传输“救命”一词的语义熵远高于“天气”，因此在编码中优先保护前者。
（二）深度学习与语义表征学习
利用预训练模型（如BERT、CLIP）构建跨模态语义表征空间，使不同类型数据（文本、图像、视频）可映射至统一的语义向量，减少传输维度。例如，香港中文大学（深圳）团队提出的“多层级语义知识库”，通过对比学习使图像语义表征维度从1024维降至64维。
（三）动态语义编码协议
区别于传统通信的固定编码率（如3GPP的信道编码方案），语义通信采用自适应编码策略：
信道质量好时传输完整语义细节；
信道拥塞时仅传输核心语义要素（如“主谓宾”结构），通过接收端语义补全技术恢复内容。例如，清华大学在语义通信试验中实现了编码率在1-10kbps间的动态调整，带宽利用率提升2.5倍。
语义通信通过“语义提取-知识编码-抗干扰重构”的技术链条，打破了传统通信“比特级传输”的局限，从信息意义层面实现带宽的高效利用。
在窄带卫星通信等场景中，其不仅能大幅降低传输数据量，还能通过语义鲁棒性为6G、卫星互联网等下一代通信技术提供了关键的带宽优化方案。
参考资料：
1.发展语义通信推进AI与通信融合发展．百家号．2024-12-26
2.北邮刘宜明、许文俊:基于人工智能的语义通信理论与技术丨2024全球工程前沿．腾讯网．2025-04-14
3.最终信息模式:终结香农极限,语义通信的另类空间．中国西安．2022-03-24|
12023年十大科技热词出炉．科创板日报[引用日期2025-07-03]
4.工信部指导中国电信首次获批卫星通信国际电信码号资源|界面新闻·快讯．界面新闻．2024-03-05[引用日期2025-07-03]
5.我国首次！获批卫星通信国际电信码号资源．中国电信．2024-03-06
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