近日，中国电信研究院王越团队完成的论文《A Dynamically Adaptive Semantic-Traditional Communication Architecture with Edge Caching: Optimization and Threshold Analysis for 5G/6G Networks》被IEEE Transactions on Network Science and Engineering正式录用并发表。
面向 5G/6G 网络中流量持续增长、低时延业务不断涌现、AI 应用向边缘侧加速下沉等趋势，该研究提出一种融合传统通信、语义通信与边缘缓存能力的动态自适应混合通信架构。研究重点不是比较语义通信与传统通信的优劣，而是面向工程部署回答更关键的问题：在什么场景下应启用语义通信？什么时候应采用传统通信？边缘缓存和算力资源如何协同参与调度？
研究构建了云—边—端三层协同架构，将通信模式选择、边缘缓存控制和 QoS 约束纳入统一优化框架，通过联合建模能耗、带宽占用和服务质量损失，给出了可解释的模式选择与阈值分析方法，为未来网络“通、算、存”深度协同提供了理论模型和参考。
你有没有想过：5G跑得再快，传的到底是什么？
同一个体育场馆里，8万人同时在刷直播、发视频、开视频通话。绝大多数人在看的、发的、传的，是几乎一模一样的东西：同一条进球回放、同一个明星特写、同一张现场全景图。
但在缺乏充分边缘缓存、组播/广播或协同调度的情况下，相似内容仍可能在接入和回传链路上产生重复传输。
这不仅是带宽浪费的问题，也反映出未来网络需要从单纯传输优化，进一步走向通信、计算和存储的协同优化。
传统通信的基本目标，是尽可能可靠地恢复发送端的比特序列。对文件传输、控制指令等业务，比特级准确性非常关键；但对部分感知类、任务类业务，系统真正关心的可能是任务结果而非每一个原始比特。
这种以比特可靠传输为核心的设计思想，在过去几十年里支撑了整个通信产业的发展。但在部分任务导向、资源受限和 AI 原生业务场景中，它也逐渐显现出效率边界——不是因为技术不够好，而是因为业务目标正在变化。
从经典通信理论和多数现有系统设计看，传统通信主要优化语法层的比特可靠传输，而通常不直接以任务语义价值作为端到端优化目标。语义通信的态度截然不同：先看清你在传什么，再决定怎么传。
一张监控画面里，90% 的区域是静止的背景。一段视频会议中，说话人的嘴唇动作远比背景墙的纹理重要。一辆自动驾驶汽车真正需要知道的，是前方有没有行人，不是路灯杆上有几片树叶。
语义通信做的事可以这样理解：不是只追求“把每个比特都传对”，而是先理解任务真正需要的信息，再决定哪些内容值得传、以什么方式传。更进一步看，语义通信不是简单压缩数据，而是让通信目标从“语法层的比特无差错传输”，逐步扩展到“语义层的信息准确表达”和“语用层的任务有效完成”。
但语义通信并不是万能替代方案。
想让它发挥作用，系统需要具备对任务语义的理解、提取和重建能力。在这类语义通信架构中，通常需要语义知识库、任务模型或上下文先验作为“共同词典”。发送者按照这本词典精简数据，接收者用同一本词典复原含义。如果两边的词典没有对齐，信息就会失真。这在高清视频、工业控制、医疗影像等对还原精度要求极高的场景中，是真实存在的风险。
此外，语义通信并不是“免费压缩”。语义编码、解码、知识库对齐和模型推理过程，会将一部分传输压力转化为计算压力和模型维护成本。尤其在高清视频、工业控制、医疗影像等对数据完整性和还原精度要求较高的场景中，如果算法能力不足、边缘算力受限，或发送端与接收端的知识库没有充分对齐，就可能带来语义失真和服务质量风险。因此，语义通信并不等于天然更省。对于高保真视频、医疗影像等场景，若语义理解、模型推理和重建过程过于复杂，其计算开销可能抵消传输侧节省的带宽收益。
相比之下，传统通信的主要压力更多体现在传输带宽和链路资源上，而语义通信则会额外引入语义理解、模型推理和编解码计算开销。未来网络真正需要解决的问题，是在不同业务、不同链路和不同算力条件下，如何实现通信、计算和存储资源的最优协同。
图1 传统通信还是语义通信：
从“单一模式”走向“混合模式”通信
为什么未来网络需要“混动式”通信？
未来网络应该能根据需求和场景自适应。
简单的说，在带宽紧张、能耗敏感或者任务导向明显的场景中——例如物联网传感数据上报、车路协同的环境感知、大规模直播的粉丝群体——启用语义通信，在语义压缩率足够高的条件下减少传输数据量。在带宽充足、保真要求高或算力受限的场景中——例如医学影像、工业 PLC 的精确控制指令——保留传统通信，用比特级精度保障。
而这套"自动模式切换"，就是中国电信研究院首席专家王越团队屈银翔博士作为第一作者的论文《A Dynamically Adaptive Semantic-Traditional Communication Architecture with Edge Caching: Optimization and Threshold Analysis for 5G/6G Networks》[1]中提出的动态自适应混合通信架构。这项工作由中国电信研究院屈银翔博士，实习生张皓铭（北京邮电大学在读硕士生），和王越博士共同完成，关注网络演进中的关键问题：什么时候应用语义通信？什么时候应保留传统通信？混合模式下，边缘缓存和算力资源又该如何共同参与调度？
该研究提出一种融合传统通信、语义通信与边缘缓存能力的动态自适应混合通信架构，为未来网络“通、算、存”深度协同提供新的理论模型和参考。
从用户社群性出发：边缘缓存不只是“存内容”
蜂窝网络用户具有显著区域社群性，同一基站内用户常于相近时段发起同质化资源请求，若重复从远端数据中心拉取，将造成带宽、能耗与时延的三重浪费。
语义通信以传递语义信息而非原始数据为核心，其高效实现的重要前提是收发两端须配备语义知识库，通过构建一致的语义体系完成信息对齐，才能在压缩传输量的同时保障信息传输准确性。
边缘缓存是利用用户社群性并部署语义知识库的绝佳载体，它将热门内容、任务模型及语义知识库下沉至边缘节点，既能缓解骨干网回传压力、降低时延，又能支撑边缘侧语义编解码，实现通算存一体化协同。
一句话理解
用户请求的社群性会带来同类资源的重复传输，而语义通信需要语义知识库、任务模型或上下文信息支撑收发端对齐，边缘缓存可将热门内容和语义资源下沉至靠近用户的位置，缓解回传压力、降低时延，并支撑边缘侧语义编解码，推动通信、计算与存储协同优化。
通算存一体：云—边—端三层动态自适应架构
从更广义的 6G 演进看，面向未来网络演进智慧内生的需求，中国电信研究院王越博士提出了AIN技术体系，其技术内核是“算力+网络+数据+AI”四位一体在边缘侧的深度融合与内生协同[2]。基于这个体系，文章中提出的云—边缘服务器—用户终端三层架构，将通信、计算和存储资源统一纳入决策空间，通过智能决策支撑“通智一体”的通算存协同调度。
图2 结合边缘缓存的
传统通信—语义通信统一架构：通算存一体
在该架构和优化方法下，系统可根据业务需求、链路状态、能耗约束、缓存代价和QoS偏好，动态决定采用传统通信还是语义通信，并进一步决定资源是否缓存到边缘侧。在这一演进方向下，网络不再只是“传输管道”，而是逐步演进为融合通信、计算、存储和智能决策能力的 AI 赋能网络基础设施。
研究发现：语义通信从理论优势走向工程最优，
需要场景化调度
仿真结果显示，在论文模型和参数设置下，语义通信在带宽受限、能耗敏感和用户需求分散的场景中更具优势；当用户社群性增强、内容请求高度集中时，边缘缓存收益会显著放大，混合通信策略往往优于单一通信模式。
表1 不同用户相关性场景下的模式选择结果
长距离回传链路中，语义通信节省的数据传输能耗可能抵消额外编解码开销，因此在跨区域、长距离或骨干侧传输场景中具有潜在优势。
图3 回传链路距离变化下的总成本对比
QoS偏好也会改变最优决策：当业务更强调时延时，语义通信有助于减少传输数据量并提升响应效率；当业务更强调语义保真或高质量还原时，传统通信仍然是更稳妥的选择。
图4 QoS偏好变化下的总成本对比
面向运营商网络的系统设计启示
1在边缘节点和基站侧规划算力设施的同时，同步增强存储能力，使边缘节点具备缓存热门内容、语义知识库和AI模型资源的能力。
2构建联合通信、算力和存储的AI原生调度网络，将用户QoS、能耗、带宽、缓存成本和业务语义价值纳入统一决策体系，支撑“双碳”目标下的绿色高效网络演进。
3推动语义通信从算法验证走向系统部署。语义通信落地不应只关注算法精度，更要关注其与网络资源、边缘计算、缓存机制和业务QoS之间的系统级协同。
结语：从 “传输网络” 走向 “通算存一体” 的智能服务平台
这项研究的价值，不在于简单强化某一种通信方式，而在于围绕语义通信与传统通信的共存问题，构建了一个结合边缘缓存的决策框架：在什么场景、什么条件、什么资源组合下，该用哪种通信方式。语义通信并不是简单地“少传比特”，而是推动通信系统从语法层的比特准确传输，逐步走向语义层的信息理解和语用层的任务完成。边缘缓存则让内容、模型、知识库和上下文资源更靠近用户，与语义通信共同支撑通、算、存、智协同的智能服务闭环。屈银翔博士的这项工作提供了一个可操作的建模与决策参考。
【核心判断】
未来网络的竞争力，不只来自更高带宽，也来自通信、计算和存储资源的协同调度能力。
[1] Y. Qu, H. Zhang and Y. Wang, "A Dynamically Adaptive Semantic-Traditional Communication Architecture with Edge Caching: Optimization and Threshold Analysis for 5G/6G Networks," in IEEE Transactions on Network Science and Engineering, https://ieeexplore.ieee.org/document/11513749.
[2] 中国电信首席专家王越：AIN构建6G时代智能基础设施新范式 https://www.c114.com.cn/news/6564/a1302566.html 
