AR サングラスが「向かいの建物は何階ですか」と尋ねると、後端のMLLM-SCフレームワークは10ミリ秒以内に「セマンティック注目熱マップ」を描き出しました。建物の輪郭は深紅色にマークされ、優先度が最大に設定され、他の背景はすべて画質を下げられます。高次元のマルチモーダルデータはもはや「均等に力を入れる」ことはなくなりました。タスクに関連するピクセル、音声、座標はセマンティックエンジンによって「高速道路」に取り出され、関係ないコンテンツは自動的に低グレードになります。6Gの空口で一瞬にして30％の利用帯域が追加されます。

この「デバイス—エッジ」協調システムにより、マルチモーダル大規模モデルをエッジサーバーに詰め込みます。ユーザーが画像＋音声＋タスク要求を入力すると、プロンプトエンジニアリングとコンテキスト学習がまず意図を分解し、その後双経路セマンティックエンコーダーを駆動します。重要な特徴は高品質パスを通じて、不要な情報は低解像度チャネルに入ります。通信回線が突然低下しても、重要な領域は1080Pで保真されます。受信側ではVAEで粗い再構築を行い、条件付き拡散モデルで詳細な修正を行います。さらに、端末の計算能力に応じて「高精細再構築」または「AI補間フレーム」モードを動的に切り替えることができ、弱いネットワーク環境でもリアルタイムで高品質なホログラム画像を合成できます。

実験室での測定では、ARナビゲーション、没入型ミーティング、車両間通信の3Dマップが500MHzミリ波小セルで同時に動作しています。MLLM-SCを採用したことで、平均エンドツーエンド遅延は28msから18msに低下し、ブロックエラー率は42％減少しました。チームは次のステップとして強化学習をセマンティック意思決定に組み込み、複数のインテリジェントエージェントが協調運転や都市規模のメタバースなどのシナリオで「通信しながら戦略最適化」を行うようにし、目標は6Gの「体験密度」をさらに1段階向上させることです。