论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.00124.pdf
摘要
本文介绍了生成AI驱动的语义通信网络：架构、技术和应用。生成人工智能（GAI）已经成为一个快速发展的领域，在智能且自动构建各种内容方面展现出巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成内容（AIGC）服务，未来的通信系统应该通过有限但宝贵的资源满足更严格的要求（包括数据速率、吞吐量、延迟等）。为了应对这一挑战，语义通信（SemCom）被认为是一种革命性的通信方案，其通过提取和传输语义数据来大幅降低资源消耗。先进的GAI算法为SemCom提供了用于模型训练、知识库构建和信道自适应的复杂智能。此外，GAI算法在SemCom网络的管理中也发挥着重要的作用。在本项研究中，我们首先概述了GAI和SemCom的基础知识以及这两种技术的协同作用。特别是，本文提出了GAI驱动的SemCom框架，其中分别讨论了用于信息创建、SemCom支持的信息传输和AIGC信息有效性的多个GAI模型。然后，我们深入研究了GAI驱动的SemCom网络管理，包括新型的管理层、知识管理和资源分配。最后，我们设想了若干个有前景的用例，即自动驾驶、智能城市和元宇宙，以进行更全面的探索。
主要贡献
本文的主要贡献总结如下：
1）本文主要提出了一种GAI驱动的用于AIGC发送的SemCom框架。这是首篇深入研究SemCom系统和GAI算法结合的框架架构、组件、KPIs和网络管理方法的论文；
2）本文从单模态和多模态的角度对GAI模型进行广泛的回顾，然后将其分为文本到文本、视觉到视觉、音频到音频、文本到X（Text2X）、X到本文（X2Text）和语音机器人；
3）本文通过引入SemCom的数学理论和收发器设计，对SemCom能够为AIGC发送提供的优势进行全面探索；
4）本文从三个角度对AIGC的信息有效性进行研究：面向任务的系统、信息时代（AoI）、信息价值（VoI）和因果控制；
5）本文引入了新的架构和相关算法，用于优化通信和计算资源分配以及知识管理，包括知识构建、更新和共享，以运行和维护GAI驱动的SemCom网络；
6）本文对若干个用例进行讨论，并且总结了所设想的系统在某些场景中的优势。
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总结
在本研究中，我们研究了GAI与SemCom的集成，从而实现GAI驱动的SemCom网络。本文详细介绍了GAI和SemCom的基本原理，强调了其协同作用以及对AIGC服务的影响。本文还深入研究了网络管理，涵盖了新层、知识管理和资源分配等方面。本项工作的全面探索不仅突出了GAI驱动的SemCom网络在各个领域中的革命性潜力，还强调了无线通信的新兴趋势和未来方向。从本项研究中获得的见解可以为提高网络效率和用户体验的创新性解决方案铺平道路。我们进一步探索了自动驾驶、智能城市和元宇宙领域的实际应用，展现了这些技术在GAI驱动的SemCom网络中的潜力。
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