為破解6G
時代沉浸式通信的傳輸瓶頸，北京交通大學與英國帝國理工學院聯合研究團隊日前提出一項創新解決方案——MLLM-SC語義通信框架，該技術有望顯著提升增強現實、虛擬現實等應用在帶寬受限環境下的體驗質量。
在傳統通信系統中，高解析度影片、點雲、語音等多模態數據往往需要大帶寬支撐，而6G時代各類沉浸式應用對實時傳輸提出更高要求。研究團隊通過引入多模態大語言模型作為「智能調度中樞」，構建起一套設備與邊緣協同的語義通信體系。該系統能夠理解用戶任務內容，自動識別關鍵資訊區域，並據此實現數據差異化傳輸。
該框架的核心突破在於實現了「按需傳輸」。例如在AR導航中，當用戶注視街對面建築並提出詢問時，系統會精準識別該建築區域為關鍵資訊，優先保障其傳輸質量；而對次要背景區域則採用輕量處理，有效節省帶寬資源。
實驗結果顯示，在視覺問答任務中，該系統關鍵區域傳輸精度達到0.8060，較傳統方法顯著提升；在圖像生成任務中，即使在極低帶寬條件下，仍能生成符合語義要求的高質量圖像。
研究人員表示，這項技術為6G時代的智能城市、全息會議、車聯網等場景提供了新的技術路徑，標誌著語義通信從單純「重建內容」向深度「理解意圖」的重要轉變。
