AR眼镜用户刚询问”对面是什么楼”，后端MLLM-SC框架便在10毫秒内生成一张语义注意力热图。建筑轮廓被标注为深红色并赋予最高优先级，而其他背景信息则被降低编码率。这种创新的多模态数据处理方式彻底改变了传统信息处理的模式，不再对所有数据”平均用力”，而是通过语义引擎精准识别并优先处理与任务相关的像素、语音和坐标数据，让这些关键信息走”快车道”，同时自动降档无关内容，从而在6G空口瞬间释放出30%的可用带宽。
这套”设备-边缘”协同系统将多模态大模型压缩并部署到边缘服务器中。当用户同时输入图像、语音和任务请求时，系统会通过提示工程和上下文学习先解析用户意图，再由双路径语义编码器进行处理——重要特征通过高质量路径传输，次要信息则进入低分辨率通道。即使信道突然出现掉线情况，关键区域依然能保持1080P的保真度。
在接收端，系统采用变分自编码器进行初步重建，再通过条件扩散模型进行精细修整。更智能的是，系统还能根据终端的算力动态切换”高清重建”或”AI补帧”模式，即使在弱网环境下也能实时合成高质量的全息画面。
实验室实测数据显示，在AR导航、沉浸式会议和车联网三维地图等应用场景中，采用MLLM-SC框架后，平均端到端时延从28毫秒大幅降至18毫秒，块错误率更是下降了42%。该技术已成功在500MHz毫米波小区中实现多任务并行运行。
团队下一步计划将强化学习技术融入语义决策过程，让多智能体在协同驾驶、城市级元宇宙等复杂场景中实现”边通信边策略优化”，目标是将6G的”体验密度”提升至全新量级。
