大模型狂飙的AI时代，通信还值得继续努力吗？

这几年，很多人一提到通信，语气里多少带点复杂与沉闷。

有人说，“通信已经过时了”，“频谱效率快到香农极限了，没什么可做的”有人说，“通信就是物理层，其余都是计算机”。还有人更狠一点：通信现在就是“电子版土木”！

这些内容听起来都很有热度，也很容易让人焦虑。尤其是当大模型、机器学习、具身智能、AI4Science，一波接一波冲上热搜时，学通信的人难免会问自己：

我现在做的东西，到底还有没有未来？

我觉得，这个问题不能只靠情绪回答。我们得说清楚通信到底在做些什么。

一、电磁波为什么能传递信息？

先从一个最底层的问题开始：信息为什么能通过电磁波传播？

电磁波本身不是“文字”、不是“图片”、不是“语音”，它只是一种随时间和空间变化的物理场。更准确地说，是电场和磁场在空间中传播。

那它为什么能带信息？

因为我们可以人为控制电磁波的某些特征，让这些特征按照我们想表达的信息变化。

比如，我们可以改变它的：

• 幅度：波有多强

• 频率：波振荡得多快

• 相位：波在某一刻走到哪里

• 极化：电场振动方向

• 空间方向：从哪个天线、哪个波束发出去

只要发射端能控制这些变化，接收端又能检测这些变化，信息就可以被传过去。

准确地说，通信是在做这件事：把信息映射成可区分的物理状态，再让接收端从受噪声、衰落、干扰污染过的物理状态中，把原来的信息尽可能恢复出来。

这句话听起来有点抽象，我们换成大白话：

你想说“你好”，系统不会真的把“你好”两个字放到空气里。它会先把“你好”变成比特，再把比特变成符号，再把符号变成波形，最后通过天线变成射频电磁波发出去。

接收端收到的也不是干干净净的“你好”，而是一段被空气、楼体、多径、噪声、硬件误差折腾过的波形。接收机要做的，就是从这团复杂波形里，猜出当初发射端到底发了什么。

这就是为什么通信系统里会有调制、编码、同步、信道估计、均衡、检测这些东西。

它们不是为了把系统搞复杂，而是因为真实世界本来就不干净。

二、之前的链路，只适用于打电话和发短信？

我之前写过一篇文章介绍无线通信的收发链路

数字无线通信收发链路

赵相机来电了，公众号：赵相机来电了一文讲清无线通信收发链路：比特怎样变成电磁波，又怎样变回来？

发射端：

信息源 → 比特 → 复数符号 → 时域数字基带 → 模拟基带 I/Q → RF 射频信号 → 天线发射

接收端则反过来：

天线接收 → RF 前端下变频 → ADC → 数字基带 → OFDM 频域符号 → 导频辅助估计/同步 → 均衡与检测 → 比特恢复 → 信息恢复

这条链路是不是只适用于打电话、发短信？

不是。

更准确地说：

这条链路描述的是无线通信的物理层收发过程。只要信息最终要通过无线电磁波传输，就离不开类似的物理层链路。

你今天打开微信发一段文字，刷短视频，看直播，打视频电话，用地图导航，手机和基站之间、手机和 Wi-Fi 路由器之间，最底层仍然要经历类似过程。

App 里的文字、图片、音视频，最终都会变成比特流。比特流经过协议栈处理后，交给无线物理层。物理层再把它变成符号、波形和电磁波。接收端再把电磁波恢复成比特，交给上层协议和应用。

所以，移动互联网时代以后，这条链路依旧有用。

前面文章里写的是底层无线链路，手机App使用的是整个网络系统。二者不是互相替代，而是上下层关系。

三、通信链路和互联网传输，到底差在哪里？

如果你发一张图片给朋友，从用户视角看，是“图片从我的手机到了对方手机”。

但系统视角看，它其实经历了很多层：

应用层：微信/浏览器/短视频 App 处理内容、格式、加密、压缩。传输层：TCP/QUIC/UDP 负责端到端传输、拥塞控制、可靠性。网络层：IP 负责寻址和路由，让数据知道往哪里走。链路层：负责一步一步地传，比如手机到基站、路由器到路由器。物理层：把比特真正变成电信号、光信号或电磁波。

可以这样简单理解：

物理层解决的是：怎么把比特可靠地送过去网络系统解决的是：这些比特如何跨越很多设备、很多链路、很多协议，最终到达正确的人和应用

举个例子：

你在手机上刷短视频，视频服务器可能在另一个城市。数据从服务器出发，经过数据中心、骨干网、运营商核心网、基站，最后到你的手机。

其中，最后“基站到手机”这一步，是无线通信物理层非常关心的地方。但“服务器在哪里、路由怎么走、丢包怎么重传、视频怎么自适应码率”，这些更多是网络、系统和应用层的问题。

所以通信和计算机网络不是谁取代谁，而是看问题站在哪一层。

四、OSI 七层还有意义吗？

很多人学过 OSI 七层模型：

物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。

实际互联网工程里，更常见的是 TCP/IP 分层，通常不会严格按 OSI 七层来实现。IETF的主机通信模型也更接近链路层、IP层、传输层、应用层这样的划分。

那 OSI 七层是不是没意义？

它的意义不在于告诉你“真实系统一定长成七层”，而在于帮助你建立分层思维。

分层的核心价值是：

复杂系统不能一口吃掉，必须把问题拆开。

物理层不需要知道你发的是猫图还是合同 PDF，它只负责把比特尽量可靠地传过去。应用层不需要知道天线阵列怎么波束赋形，它只需要调用网络服务完成数据交换。

这就是分层的美感，也是分层的局限。

现实系统中，不同层之间并不是完全隔离的。比如视频传输会根据无线链路质量调整码率；5G/6G 也越来越重视跨层优化、网络智能、边缘计算、AI 原生设计。

所以：OSI 是理解网络通信的地图，不是现实世界的施工图。

地图不等于街道，但没有地图，你很容易迷路。

五、通信是不是只剩物理层有技术含量？

网上有一种观点：

“通信的核心是物理层，物理层之外都不需要通信专业，只需要计算机专业。”

这话有一部分道理，但说得稍有点绝对。

物理层确实是通信专业最硬核、最有辨识度的部分。调制编码、信道估计、MIMO、波束赋形、同步、均衡、信号检测、射频链路，这些东西不是普通计算机专业训练一下就能马上接上的。

但现代通信系统也早就不是单纯物理层了。

比如蜂窝网络里有：

• 无线资源调度

• 接入控制

• 切换管理

• 核心网架构

• 边缘计算

• 网络切片

• 低时延高可靠通信

• 多用户干扰管理

• AI 辅助网络优化

• 通感一体化

• 空天地一体网络

这些问题既不是纯物理层，也不是纯计算机网络。它们处在通信、网络、优化、控制、系统工程和应用场景的交界处。

所以真正的问题不是“通信专业还有没有用”，而是：只会单点知识，确实越来越不够用了。

以前你会一点通信原理、会一点MATLAB、懂点OFDM，可能就能找到不错的岗位。现在不一样了。

现在行业需要的是能把几层知识接起来的人：

懂物理层的人，如果还能懂一点网络、AI、硬件、系统和场景，会非常有竞争力。只懂公式但不懂系统，会越来越吃力。只追热点但没有底层能力，也容易被下一波热点拍在沙滩上。

六、频谱效率真的快到香农极限了吗？

这也是一个很常见的说法：

“通信已经接近香农极限了，没什么突破空间了。”

这句话要拆开看。

香农容量公式告诉我们，在理想信道下，信道容量可以写成：

其中：

• C 是最大可靠传输速率

• B 是带宽

• SNR 是信噪比

如果看单条链路、给定带宽、给定信噪比、给定信道条件，那么现代编码调制技术确实已经非常接近理论极限。LDPC、Polar 等编码技术的发展，让很多系统在「点对点可靠传输上」已经很强。

但这不等于通信没有空间了。

因为真实通信系统不是一道单变量数学题。

我们不能只盯着频谱效率一个指标看，通信系统还要同时考虑：

覆盖、时延、可靠性、能耗、成本、移动性、干扰、多用户接入、安全、硬件非理想、网络拥塞、业务体验、空间复用、新频段、新场景。

换句话说，单点频谱效率可能越来越难榨，但系统空间远没有结束。

从 3G 到 4G，我们明显感受到的是移动互联网的爆发。从 4G 到 5G，普通用户的“体感震撼”可能没那么强，因为 4G 已经能满足很多日常需求。但 5G/6G 追求的，并不只是让你刷视频再快一点。

未来网络的目标，更多会转向：

• 更低时延；

• 更高可靠；

• 更大连接数；

• 更广覆盖；

• 更强定位感知能力；

• 空天地一体；

• 通信与 AI、感知、计算深度融合。

ITU 对 IMT-2030，也就是 6G 的愿景中，已经明确提到更丰富的沉浸式体验、更广泛覆盖、新型协作和增强能力。 ITU 也确认 IMT-2030 是 6G 的正式框架方向，并提出多项能力指标。

所以，“频谱效率快到头了”这句话最多只能说明：

传统单链路频谱效率的红利变少了

它不能推出：

通信没有未来了

这就像发动机热效率越来越难提高，不代表交通运输没有创新。汽车还可以发展电动化、智能驾驶、车路协同、能源管理、供应链系统。

通信也是一样。

七、通信将变成“水电网”一样的基础设施？

我觉得会，但这不是坏事。

通信正在从“新奇技术”变成“基础设施”。就像水、电、路、云、算力一样，它越来越像现代社会的底座。

但基础设施不等于没有技术含量。

电网是基础设施，但智能电网、新能源并网、储能调度、故障检测都很难。道路是基础设施，但自动驾驶、交通优化、物流网络也很难。通信是基础设施，但卫星互联网、数据中心互连、工业低时延网络、AI 原生网络、太赫兹通信、通感一体化同样很难。

真正变化的是：

通信不再是“只要连接上就能赚钱”的行业，而是变成“必须连接得更好、更稳、更聪明、更便宜”的行业。

这也是为什么很多人会觉得它没有以前激动人心了。

2000 年前后，通信行业是造富神话。2010 年左右，互联网是造富神话。现在，AI 成了新的造富神话。

热点会轮流坐庄，但基础能力不会消失。

只是每个阶段奖励的人不一样。

通信高速扩张期，奖励的是跟上行业增长的人。移动互联网爆发期，奖励的是抓住应用入口的人。AI时代，奖励的是能把数据、算力、模型、系统和场景连接起来的人。

注意这个词：连接。

AI 看起来离通信很远，但它背后离不开通信和网络。

大模型训练需要数据中心互连。推理服务需要低延迟网络。机器人需要实时感知和控制。自动驾驶需要车、路、云协同。低空经济需要空天地一体覆盖。AI4Science 需要数据采集、传输、计算和反馈闭环。

未来的智能世界，不只是“模型更大”，也是“连接更密”。

没有连接，智能就会变成一座座孤岛。

八、所以通信是不是“电子土木”？

我不太喜欢这个说法。

它把一个真实问题说成了情绪标签。

通信行业确实不像以前那么容易了。传统岗位增速确实放缓了。单纯堆人做设备、做基站、做传统协议开发的时代，红利确实没那么大了。很多方向也确实存在人才供给大于需求的问题。

这些都是真的。

土木真正困难的地方，是需求端发生了结构性变化。而通信更像是需求发生了转移：

从有没有网，转向网够不够快；从能不能连上，转向能不能低时延、高可靠、低功耗地连上；从人和人通信，转向人、机器、车辆、传感器、机器人、卫星、数据中心全部互联；从传输数据，转向通信、感知、计算、智能协同。

这不是没有需求，这是需求变难了。

行业不再奖励“会一点基础知识的人”，而是奖励“能解决复杂问题的人”。

所以“通信成了电子土木”这句话，最多提醒我们一件事：

通信已经过了随便学学就能吃红利的阶段。

但它不意味着通信没有未来。

九、通信还值得继续深耕吗？

我的答案是：

值得，但不值得闭门造车式地深耕。

如果一个人只把通信理解成几门课：

通信原理、数字信号处理、信息论、随机过程、电磁场、微波技术。

那确实容易焦虑。因为这些课很硬，但就业市场不会因为你学过难课就自动奖励你。

但如果你把通信理解成一种底层能力：

• 理解信号如何表示信息

• 理解信息如何穿过噪声和干扰

• 理解系统如何在资源有限的情况下做可靠传输

• 理解物理世界、硬件约束、算法设计和网络协议之间如何协同

那通信就不是一个过时专业，而是一套非常有穿透力的工程思维。

它可以延伸到很多方向：

无线通信、卫星通信、太赫兹、毫米波、MIMO、通感一体化、雷达感知、信号处理、边缘智能、数据中心网络、工业互联网、智能终端、RF 系统、AI for wireless、wireless for AI。

关键不是“还要不要学通信”。

关键是：

你不能只学成一个窄窄的通信人。

更好的路径是 “T” 型能力：

一竖，是你的硬核深度。比如物理层、信号处理、信道建模、MIMO、编码、同步、均衡、射频、网络优化。

一横，是你的跨界宽度。比如机器学习、优化、计算机网络、硬件实现、系统工程、行业场景、论文写作、工程落地。

只会追热点的人，容易被热点带着跑。只会守传统的人，容易被时代甩下。真正有竞争力的人，是能用底层能力进入新问题的人。

十、写给通信人的一句心里话

选择很重要，努力也很重要。

很多人冲向热点学科、热点岗位，是为了在同等努力下获得更高回报。这个想法不能说错。人当然要考虑现实收益，不能把“热爱”说成万能药。

但也要看到，热点岗位从来不缺人。越热的地方，竞争越激烈，淘汰也越快。

如果只是因为焦虑而转向热点，很可能会从一个焦虑跳到另一个焦虑。

真正值得做的，不是问：“通信是不是还像以前一样火？”

而是问：“我能不能在通信这套底层能力上，长出面向未来问题的能力？”

如果答案是能，那通信仍然值得深耕。

它可能不再是那个随便搭上车就能起飞的行业。但它仍然是智能世界的底座之一。

未来的世界不会只需要模型。它还需要传感器采集真实世界，需要网络传输数据，需要无线链路连接终端，需要边缘系统实时响应，需要通信和计算共同支撑智能体行动。

大模型再强，也不能靠意念把数据从手机传到云端。机器人再聪明，也不能在网络卡顿时优雅地假装没事。自动驾驶再先进，也不能把可靠连接当成玄学。

所以，通信没有过时。

过时的是那种以为学完几门课、背完几个公式、做完几个仿真，就可以一直吃行业红利的想法。

通信的黄金时代可能变了样子。

以前的黄金时代，是通信自己站在舞台中央。未来的黄金时代，可能是通信藏在 AI、机器人、卫星、工业、低空经济、数据中心和智能世界的底层。

它不一定总被看见。

但它一旦出问题，全世界都会看见。

如果你仍然问我，通信还值不值得继续努力？

我的回答是：

值得。

但要换一种努力方式。

不要只把自己训练成会做题解题的人。要训练成能理解真实系统、能跨层思考、能把信号、网络、硬件、算法和场景连起来的人。

关注行业前景是正常的。选择热点方向也是正常的。但真正能缓解焦虑的，从来不是每天判断哪个行业会赢，而是让自己拥有进入复杂问题的能力。

通信不是永远在风口上的专业。

但它是一门教你理解连接、噪声、约束和可靠性的专业。

而未来世界，最缺的恰恰不是口号，

是能在噪声里，把信息可靠送达的人。