郭帥帥/GUO Shuaishuai，李樹(shù)靜/LI Shujing

（ 山東大學(xué)，中國(guó) 濟(jì)南 250062）

隨著人工智能的發(fā)展，各種新型通信對(duì)象大量涌現(xiàn)。通信網(wǎng)絡(luò)不僅要支撐人與人（H2H）之間的交互，還要支撐人與智能機(jī)器（H2SM）的交互和智能機(jī)器與智能機(jī)器（SM2SM）的交互。星地融合的全覆蓋和機(jī)器-機(jī)器意圖通信或?qū)⒊蔀?G使能的創(chuàng)新應(yīng)用[1]。然而，傳統(tǒng)通信系統(tǒng)中信息壓縮和傳輸?shù)姆椒ㄒ呀?jīng)逼近香農(nóng)信息論極限。語(yǔ)義通信有望打破這一瓶頸，成為6G 的關(guān)鍵技術(shù)[2]。語(yǔ)義通信關(guān)注數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的語(yǔ)義，結(jié)合背景知識(shí)提取與任務(wù)相關(guān)的語(yǔ)義，其通信目標(biāo)是接收端在語(yǔ)義層面上恢復(fù)信息?，F(xiàn)有關(guān)于語(yǔ)義通信的研究大多基于信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的思路，在仿真中表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，但在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí)和通信安全等方面仍存在一些問(wèn)題[3]。本文從信源信道分離設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，提出了一種基于語(yǔ)義重要度構(gòu)造不等錯(cuò)誤保護(hù)的傳輸機(jī)制。

1 傳統(tǒng)通信與語(yǔ)義通信

傳統(tǒng)通信以香農(nóng)經(jīng)典信息論為指導(dǎo)，按照技術(shù)堆疊的思路發(fā)展，系統(tǒng)復(fù)雜度和對(duì)資源的消耗都不斷提高。語(yǔ)義通信拓展香農(nóng)信息論，挖掘信息的語(yǔ)義維度，實(shí)現(xiàn)信息的高度抽象表征和智能簡(jiǎn)約傳輸。本節(jié)將從系統(tǒng)組成和理論基礎(chǔ)兩方面討論傳統(tǒng)通信和語(yǔ)義通信之間的異同。

1.1 系統(tǒng)組成

傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型如圖1所示，在信源到信宿之間采用信源、信道分離編解碼。信源編碼把經(jīng)過(guò)采樣和量化的模擬信號(hào)變換成數(shù)字脈沖，信道編碼按照一定的協(xié)議對(duì)信息進(jìn)行糾、檢錯(cuò)編碼，以彌補(bǔ)由高斯白噪聲（AWGN）、信道衰落等引起的信息錯(cuò)誤。信源、信道譯碼是編碼過(guò)程的逆過(guò)程。

▲圖1 傳統(tǒng)通信系統(tǒng)模型

信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)模型如圖2所示，該模型除采用信源信道聯(lián)合編碼外，還引入了語(yǔ)義編解碼功能塊。語(yǔ)義編碼器和語(yǔ)義解碼器都會(huì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。語(yǔ)義編碼器從要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)中提取出與任務(wù)相關(guān)的語(yǔ)義信息，并進(jìn)行語(yǔ)義編碼，降低傳輸數(shù)據(jù)的維數(shù)；語(yǔ)義解碼器接收語(yǔ)義信息，并根據(jù)背景知識(shí)進(jìn)行語(yǔ)義恢復(fù)。在這個(gè)過(guò)程中存在兩種噪聲，即物理信道中的物理噪聲和語(yǔ)義信道中的語(yǔ)義噪聲。背景知識(shí)庫(kù)不匹配，或者傳輸內(nèi)容存在歧義，都是語(yǔ)義噪聲的來(lái)源[3]。語(yǔ)義噪聲的存在可能使信源和信宿之間產(chǎn)生誤解，導(dǎo)致語(yǔ)義失真。建立知識(shí)庫(kù)可以解決這一問(wèn)題。語(yǔ)義通信系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)[3]。背景知識(shí)庫(kù)的建立十分耗時(shí)，它在訓(xùn)練的過(guò)程中通過(guò)對(duì)環(huán)境的感知學(xué)習(xí)不斷更新，但發(fā)送端和接收端所處環(huán)境與學(xué)習(xí)過(guò)程不同會(huì)導(dǎo)致兩者的知識(shí)庫(kù)不匹配[4]。通過(guò)收發(fā)端知識(shí)庫(kù)共享可以減少這種不匹配，提高語(yǔ)義通信的準(zhǔn)確性。但在實(shí)際應(yīng)用中，出于對(duì)通信開(kāi)銷(xiāo)和隱私保護(hù)等因素的考慮，背景知識(shí)完全共享難以實(shí)現(xiàn)。

▲圖2 信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)模型

信源信道分離設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)模型如圖3 所示。信源信道的編解碼和調(diào)制解調(diào)可使用經(jīng)典的技術(shù)。添加一個(gè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可使系統(tǒng)根據(jù)背景知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為了識(shí)別數(shù)據(jù)的語(yǔ)義重要度，以便對(duì)具有不同語(yǔ)義重要度的數(shù)據(jù)設(shè)置差異化的傳輸機(jī)制：重要度高的語(yǔ)義信息使用比特保護(hù)能力強(qiáng)的傳輸機(jī)制，重要度低的語(yǔ)義信息使用比特保護(hù)能力弱的傳輸機(jī)制。

▲圖3 信源信道分離設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)模型

1.2 經(jīng)典信息論與語(yǔ)義信息論

信息論是建立在概率論的基礎(chǔ)上的，香農(nóng)在文獻(xiàn)[5] 中引入了信息熵的概念，以比特為單位衡量信息量，為通信過(guò)程建立數(shù)學(xué)模型，這奠定了通信的理論基礎(chǔ)。對(duì)于特定的傳輸任務(wù)，如何衡量語(yǔ)義信息量，目前理論研究尚不完備。

1）信息熵與語(yǔ)義熵

經(jīng)典信息論用信息熵H(X)表示無(wú)損傳輸?shù)男旁磯嚎s上限。對(duì)于給定的信源X，其信息熵可以表示為：

信息熵的計(jì)算只考慮原始數(shù)據(jù)，而語(yǔ)義熵的計(jì)算還需要考慮語(yǔ)義。例如文獻(xiàn)[6]從邏輯概率角度出發(fā)，將香農(nóng)的通信理論從語(yǔ)法層面擴(kuò)展到語(yǔ)義層面，定義了句子x的語(yǔ)義熵：

其中，P(x)是句子的邏輯概率。然而，這種定義存在邏輯悖論問(wèn)題，且不具有普適性。從本質(zhì)上講，語(yǔ)義信息只是原始數(shù)據(jù)有損壓縮后的信息。對(duì)此，我們先定義語(yǔ)義失真測(cè)度，然后依據(jù)失真測(cè)度推導(dǎo)率失真定理，再根據(jù)信息熵是無(wú)失真編碼碼率的下界，將語(yǔ)義熵描述為語(yǔ)義失真最小的編碼碼率的下界。這種定義方式具有普適性且與傳統(tǒng)信息論邏輯自洽，有利于理論及其支撐下的編碼技術(shù)的平滑演進(jìn)。

2） 傳統(tǒng)信道容量與語(yǔ)義信道容量

信道傳輸?shù)男畔⒘靠梢杂尚诺垒斎隭和信道輸出Y間的互信息表示，互信息表達(dá)式為：

其中，條件熵H(X|Y)表示信道傳輸中信息量的損失。高斯信道容量取上述互信息的最大值，計(jì)算公式為：

其中，B 表示系統(tǒng)帶寬，P 表示輸入信號(hào)平均功率限制，N0代表噪聲功率的譜密度。傳統(tǒng)通信中信道容量的大小與傳輸?shù)膬?nèi)容無(wú)關(guān)，而語(yǔ)義信道容量既與通信系統(tǒng)本身有關(guān)，也與傳輸任務(wù)有關(guān)。文獻(xiàn)[6] 還開(kāi)發(fā)了語(yǔ)義信道容量的定理。假設(shè)X 代表信道輸入，Z 是從中提取的語(yǔ)義特征，Y 為信道的輸出，離散無(wú)記憶信道的語(yǔ)義信道容量可以表示為：

其中，I(X; Y)表示語(yǔ)法信道的性能，C = sup{I(X; Y)}。H(X|Z)代表語(yǔ)義編碼后的歧義，表示語(yǔ)義編碼器的性能。代表接收消息的平均邏輯信息，其值越大表示接收者對(duì)接收到的消息的解釋能力越強(qiáng)。在語(yǔ)法信道容量的基礎(chǔ)上，語(yǔ)義信道容量的大小取決于

3） 率失真與語(yǔ)義率失真

率失真理論也叫有損信源編碼定理。對(duì)于給定的最大平均失真D*，率失真函數(shù)R(D*)給出傳輸比特率的下限[7]：

其中，失真D與X和Y的距離有關(guān)。不考慮外部信息，語(yǔ)義率失真要同時(shí)考慮傳輸?shù)氖д婧驼Z(yǔ)義層面的失真。文獻(xiàn)[8]中給出了一種計(jì)算公式：

其中，Ds是信源X和恢復(fù)信息?之間的語(yǔ)義失真，Da是信道噪聲引起的語(yǔ)義表征Z和接收端接收到的語(yǔ)義表征Z?之間的失真。

一些研究人員引入信息瓶頸理論來(lái)進(jìn)行率失真權(quán)衡。文獻(xiàn)[9] 設(shè)計(jì)了一種新的損失函數(shù)：

其中，α和β是調(diào)節(jié)互信息項(xiàng)和推理項(xiàng)的權(quán)重的參數(shù)。壓縮項(xiàng)表示X所需的平均位數(shù)。推理項(xiàng)是編碼器處的X和接收器捕獲的?之間的KL 散度，表示接收端推理性能。在文獻(xiàn)[10] 中，作者利用信息瓶頸公式化了邊緣推理系統(tǒng)的率失真權(quán)衡，損失函數(shù)如下：

其中，V是推理任務(wù)，失真項(xiàng)表示推理結(jié)果的不確定性，壓縮項(xiàng)表示給定X條件下的Z?中保留的信息。

2 語(yǔ)義通信系統(tǒng)架構(gòu)

語(yǔ)義通信系統(tǒng)的架構(gòu)有信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)和信源信道分離設(shè)計(jì)兩種。語(yǔ)義通信的研究工作主要分為兩類(lèi)：一是以數(shù)據(jù)重建為目標(biāo)，如文本圖像的高質(zhì)量傳輸；另一個(gè)是以執(zhí)行任務(wù)為目標(biāo)，如圖像的分類(lèi)、識(shí)別、分割和視覺(jué)問(wèn)答等。現(xiàn)有工作主要集中于聯(lián)合信源信道編碼的語(yǔ)義通信系統(tǒng)。本章節(jié)按照數(shù)據(jù)重建導(dǎo)向和任務(wù)執(zhí)行導(dǎo)向的分類(lèi)方式對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行總結(jié)，并提出一種信源信道分離設(shè)計(jì)的方案。

2.1 信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信

1） 面向數(shù)據(jù)重建的語(yǔ)義通信

通信系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類(lèi)型主要有圖像、文本和語(yǔ)音3種。面向數(shù)據(jù)重建的通信任務(wù)目標(biāo)是在接收端恢復(fù)信源數(shù)據(jù)。對(duì)于此類(lèi)任務(wù)，語(yǔ)義通信系統(tǒng)借助先驗(yàn)背景知識(shí)庫(kù)，僅對(duì)提取的語(yǔ)義信息進(jìn)行編碼傳輸，而不是傳輸全部原始數(shù)據(jù)。大量仿真實(shí)驗(yàn)表明，語(yǔ)義通信系統(tǒng)具有比傳統(tǒng)通信系統(tǒng)更高的魯棒性和更低的通信開(kāi)銷(xiāo)。

文獻(xiàn)[11] 提出了傳輸高分辨率圖像的方案——基于深度學(xué)習(xí)的聯(lián)合信源信道編碼（Deep JSCC），將圖像像素值直接映射為復(fù)值信道輸入符號(hào)。編碼器和解碼器通過(guò)兩個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。該方案分別在CIFAR-10 和Kodak 圖像數(shù)據(jù)集中進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)顯示，在峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度方面，Deep JSCC 方案性能比傳統(tǒng)的信源信道分離方案更優(yōu)，在低信噪比區(qū)域的優(yōu)勢(shì)尤其顯著，且在時(shí)變信道上表現(xiàn)出更高的魯棒性。

文獻(xiàn)[12]提出一種用于文本傳輸?shù)姆桨福瑢⒒バ畔⒆鳛閾p失函數(shù)的一部分，通過(guò)恢復(fù)句子的含義不僅使系統(tǒng)容量達(dá)到最大，還可以使語(yǔ)義錯(cuò)誤變得最少。文獻(xiàn)[12]還定義了名為句子相似性的新指標(biāo)，以描述兩個(gè)句子在語(yǔ)義信息方面的相似水平。該指標(biāo)的計(jì)算公式如公式（10）所示，其中BΦ代表BERT（一個(gè)巨大的用于提取語(yǔ)義信息的預(yù)訓(xùn)練模型）。

文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了用于語(yǔ)音傳輸?shù)恼Z(yǔ)義通信系統(tǒng)（DeepSC-S），采用了聯(lián)合信源信道編碼的方式，尤其使用了壓縮和激勵(lì)（SE）網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取重要語(yǔ)音語(yǔ)義信息，并在電話系統(tǒng)和多媒體傳輸系統(tǒng)中驗(yàn)證了模型的適應(yīng)性。結(jié)果表明，在兩種情況下的信號(hào)失真比和語(yǔ)音失真感知評(píng)估等語(yǔ)音信號(hào)指標(biāo)都優(yōu)于傳統(tǒng)通信。

2） 面向任務(wù)執(zhí)行的語(yǔ)義通信

在面向任務(wù)執(zhí)行的語(yǔ)義通信系統(tǒng)中，發(fā)送端要在知識(shí)庫(kù)的支持下提取充分且盡量少的語(yǔ)義特征，并且忽略無(wú)關(guān)信息，使接收端能夠根據(jù)接收到的語(yǔ)義特征有效地執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)最大程度地減少通信開(kāi)銷(xiāo)，提高資源利用率。面向數(shù)據(jù)的通信能夠滿(mǎn)足H2H 通信的需求，而H2SM 通信和SM2SM通信需要更加智能、高效的面向任務(wù)執(zhí)行的通信。

文獻(xiàn)[14] 研究了多用戶(hù)語(yǔ)義通信，并將圖像檢索、機(jī)器翻譯和視覺(jué)問(wèn)答（VQA）3個(gè)智能任務(wù)作為傳輸目標(biāo)，基于Transformer 提出了不同的模型。用于VQA 任務(wù)的系統(tǒng)模型在結(jié)合圖像檢索和機(jī)器翻譯外，還加入了一種新的用于圖像-文本信息融合的語(yǔ)義解碼器網(wǎng)絡(luò)。

文獻(xiàn)[10]和[15]設(shè)計(jì)了一種用于邊緣推理的語(yǔ)義通信系統(tǒng)，將特征提取器和聯(lián)合信源信道編碼器布置在邊緣設(shè)備，利用信息瓶頸原理提取推理任務(wù)的相關(guān)特征，以低延遲進(jìn)行準(zhǔn)確邊緣推理。對(duì)于動(dòng)態(tài)信道條件下的圖像分類(lèi)任務(wù)，文獻(xiàn)[10]提出了一種可變長(zhǎng)度變分特征編碼的端到端架構(gòu)，可根據(jù)信道條件調(diào)整特征編碼的激活維度數(shù)。該架構(gòu)在延遲和準(zhǔn)確率方面的性能良好。為彌補(bǔ)該設(shè)備感知的不足，文獻(xiàn)[15]提出了用于多設(shè)備協(xié)作邊緣計(jì)算的語(yǔ)義通信方案（VDDIBSR），并開(kāi)發(fā)了一種選擇性重傳機(jī)制，以識(shí)別多個(gè)邊緣設(shè)備的編碼特征中的冗余。在多視圖圖像分類(lèi)和多視圖對(duì)象識(shí)別任務(wù)上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，VDDIB-SR與現(xiàn)有方法相比，實(shí)現(xiàn)了更高的分類(lèi)和識(shí)別精度，同時(shí)降低了通信開(kāi)銷(xiāo)和延遲。

2.2 信源信道分離設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信

當(dāng)傳輸任務(wù)或通信環(huán)境改變時(shí)，信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)需要對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新訓(xùn)練。這是一個(gè)非常復(fù)雜且耗時(shí)的過(guò)程。此外，信道中直接傳輸?shù)恼Z(yǔ)義特征容易受到攻擊，存在隱私/秘密泄露等風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有的語(yǔ)法通信是基于信源信道分離定理設(shè)計(jì)的，且分離設(shè)計(jì)的通信技術(shù)已經(jīng)非常成熟，這些都有助于語(yǔ)義通信系統(tǒng)信源信道的分離設(shè)計(jì)。

文獻(xiàn)[16]提出了一種語(yǔ)義通信信號(hào)成形（SSSC）方法，以最小化語(yǔ)義損失。語(yǔ)義損失通過(guò)來(lái)自BERT模型的預(yù)訓(xùn)練雙向編碼器測(cè)量。該方法將信號(hào)集優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為受功率約束的矢量?jī)?yōu)化，能夠合理設(shè)計(jì)星座圖。因?yàn)榭紤]了每個(gè)信號(hào)點(diǎn)的語(yǔ)義，所以文中設(shè)計(jì)的信號(hào)星座是不規(guī)則的。語(yǔ)義相似度越高的信號(hào)星座點(diǎn)越接近，留出的空間就越多，有利于放置其他信號(hào)星座點(diǎn)。這里我們將所提出的SSSC 與二進(jìn)制相移鍵控和正交相移鍵控等設(shè)計(jì)相比較。仿真結(jié)果表明，SSSC在減少語(yǔ)義損失方面能夠帶來(lái)顯著性能增益。

本文提出了一種基于語(yǔ)義重要度構(gòu)造不等錯(cuò)誤傳輸機(jī)制的方案。基于背景知識(shí)，該方案在信源編碼時(shí)對(duì)語(yǔ)義按重要度進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)重要度設(shè)置不同的誤碼率限制并采用不同的傳輸方案（包括信道編碼等），為重要度高的語(yǔ)義信息構(gòu)建強(qiáng)保護(hù)傳輸?shù)膫鬏敊C(jī)制，為重要度低的語(yǔ)義信息設(shè)計(jì)弱保護(hù)傳輸機(jī)制，用較少的通信資源實(shí)現(xiàn)良好的通信性能。

系統(tǒng)模型如公式（11）所示。對(duì)于要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)X，根據(jù)背景知識(shí)將其語(yǔ)義重要度從低到高劃分為n類(lèi)，原始數(shù)據(jù)X 也分為n 組。對(duì)應(yīng)地，傳輸機(jī)制也分為n 個(gè)等級(jí)，保護(hù)性能的強(qiáng)弱與等級(jí)高低一致。

我們?cè)贏WGN信道下用Mnist 數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖片上的數(shù)字。不失一般性，我們假設(shè)語(yǔ)義重要度與數(shù)值大小一致（9 對(duì)應(yīng)的重要度最高，0 對(duì)應(yīng)的重要度最低），并與不區(qū)分語(yǔ)義重要度的傳統(tǒng)通信方法進(jìn)行對(duì)比。圖4給出了在實(shí)現(xiàn)相同的誤比特率（BER）條件下，信源信道分離的語(yǔ)義通信系統(tǒng)與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)BER性能對(duì)比。仿真中，重要數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)數(shù)字9，共1 000 張圖片，采用（7，4）漢明碼+4符號(hào)正交幅度調(diào)制（4 QAM）;次要數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)數(shù)字0，共1 000張圖片，采用（7，4）漢明碼+64 QAM。為了公平對(duì)比，我們采用傳統(tǒng)通信方案?jìng)鬏斶@2 000張圖片，不進(jìn)行重要度區(qū)分，均采用（7，4）漢明碼+16 QAM調(diào)制。仿真結(jié)果顯示，在BER=10-3時(shí)，我們所提的語(yǔ)義重要度感知的通信方法比傳統(tǒng)通信方案節(jié)省了約3 dB 的功率。這一結(jié)果表明，區(qū)分語(yǔ)義重要度能夠更好地保障重要數(shù)據(jù)的傳輸，從而節(jié)約通信資源。

▲圖4 信源信道分離設(shè)計(jì)的語(yǔ)義通信與傳統(tǒng)通信方案的性能對(duì)比

3 語(yǔ)義通信的開(kāi)放問(wèn)題

1）近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)取得了巨大的進(jìn)步，其在語(yǔ)義通信中的應(yīng)用彌補(bǔ)了概率統(tǒng)計(jì)等理論基礎(chǔ)的不足，使語(yǔ)義通信再次成為研究熱點(diǎn)。但深度學(xué)習(xí)的可解釋性差，語(yǔ)義信息度量、語(yǔ)義傳輸容量等基礎(chǔ)理論問(wèn)題仍未突破，語(yǔ)義通信的研究仍然缺乏一種通用的科學(xué)理論指導(dǎo)。

2）現(xiàn)有語(yǔ)法通信是基于信源信道分離定理而設(shè)計(jì)的，而目前語(yǔ)義通信系統(tǒng)的研究幾乎全部采用信源信道聯(lián)合設(shè)計(jì)的方法。通信網(wǎng)絡(luò)中任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都有可能遭受攻擊，而語(yǔ)義特征的提取是基于背景知識(shí)庫(kù)的。按照理想的設(shè)計(jì)思路，在背景知識(shí)未知的情況下，系統(tǒng)中傳輸?shù)男畔⑹菬o(wú)意義的。也就是說(shuō)，語(yǔ)義特征提取與語(yǔ)義編碼的過(guò)程為語(yǔ)義通信提供了天然的加密層。實(shí)際上這種加密是否有效還有待考證。

4 結(jié)束語(yǔ)

傳統(tǒng)的語(yǔ)法通信已經(jīng)逼近香農(nóng)定理的極限，在原有思路上提升性能只能依靠技術(shù)的堆疊，而這也帶來(lái)了系統(tǒng)復(fù)雜度和能耗的提高。語(yǔ)義通信提供了一條新的發(fā)展思路，旨在構(gòu)建“智能、簡(jiǎn)約、達(dá)意”的通信系統(tǒng)，且其在理論和技術(shù)方面都具有光明的發(fā)展前景和廣闊的研究空間。