大会期间举行的6G基础理论与关键技术论坛上，中国工程院院士、北京邮电大学教授张平出席并致辞。他指出，与5G相比，6G增加了感知与通信融合、AI通信融合、泛在连接三大应用场景，这也带来了新的挑战。首先，通信性能大幅提升，可持续发展面临挑战。二是多要素融合，特别是通信与人工智能的融合，这是一个关键问题。三是业务和能力的按需供给。按需定制、个性化服务与刚性的系统设计是相冲突的。四是空中、天空、地面全覆盖。
未来的通信系统将通过连接物理世界和数字世界开启智能社会，从而产生海量、复杂的用户数据和场景数据。 AI的非线性映射能力可以挖掘数据的本质规律，实现更高效的数据压缩，从而具备更强的泛化和推理能力，赋能通信系统各个层面数据的分析和预测生成。
然而，利用通用AI方法设计传统通信系统存在一定的局限性，单纯通过堆叠来增加容量的方法已经走到了尽头。
对此，张平认为，语义信息论是突破瓶颈的有效途径，而语义信息是解决通信智能融合的关键。借助语义信息，通信融合AI将实现“最后一公里”目标，推动无线AI、具身智能等应用的成熟和普及。
同时，语义通信也是未来通信的“拐点技术”。基于同义映射的语义通信可以极大地提高通信系统的频谱效率。当S接近2时，理论上通过语义通信实现6G单天线频谱效率所需的Eb/N0可以降低到4G以下。
语义信息理论揭示，平均同义区间长度S直接受到编解码神经网络模型规模、计算能力水平、同义码字的构造、同义映射方法等关键因素的影响。间隔。后续研究如何获得更高的S将是实现更高频谱效率的重要方向。
张平指出，语义通信关键技术已成为6G标准化组织关注的候选关键技术，并推动成立由30余名成员组成的IMT-2030语义通信任务组，共同推进6G国际标准化工作。
