从信息新鲜度到信息语义与面向目标的通信

未来无线网络必须支持实时、数据驱动的赛博物理系统，其中通信与感知、推理、控制和决策紧密耦合。以准确性、吞吐量和延迟为中心的传统通信范式对这些系统已越来越不够用，因为信息的价值取决于其对特定任务的语义相关性。本文对从经典基于失真的框架，通过信息新鲜度指标（如信息年龄 AoI 及其变体），到新兴的面向目标的语义感知通信范式的发展进行了统一的阐述。我们组织和系统化了现有的语义感知指标，包括内容和版本感知度量、上下文相关的失真公式以及历史依赖的误差持续性指标，这些指标捕捉了持久影响和紧迫性。在这一框架中，我们展示了这些指标如何解决纯粹基于准确性或新鲜度的设计的局限性，以及它们如何共同实现仅选择性生成和传输任务相关信息。我们进一步回顾了基于马尔可夫决策过程（MDP）和李雅普诺夫优化方法的分析工具，这些工具被用于在语义性能准则和通信约束下刻画最优或近最优的时序与调度策略。通过将这些发展综合为一个连贯的框架，本文阐明了面向目标、语义感知通信系统背后的设计原则。它展示了它们如何显著提升效率、可靠性和任务性能。本文所呈现的视角旨在作为信息论、控制论和网络视角之间的桥梁，并指导 6G 及以后的语义通信架构设计。