┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    业务应用层 (Application)                    │
│  沉浸式会议 / 实时翻译 / 虚拟化身 / 智能纪要 / 知识图谱构建    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    语义服务层 (Semantic Service)               │
│  语义编解码服务 / 多模态融合推理 / 语义感知调度 / 隐私计算     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    网络传输层 (Semantic-Aware Transport)       │
│  JSCC 物理层适配 / 语义 QoS 映射 / 语义感知路由 / 网络切片     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    硬件基础设施层 (Infrastructure)             │
│  端侧 NPU/GPU / 边缘 MEC / 云端 GPU 集群 / 6G 基站一体化算力   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

class SemanticAwareJSCCEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, semantic_encoder, channel_encoder, importance_net):
        super().__init__()
        self.semantic_encoder = semantic_encoder  # Swin-Transformer + ROI Pooling
        self.channel_encoder = channel_encoder    # Polar/LDPC 深度展开
        self.importance_net = importance_net      # 轻量级重要性预测网络
    
    def forward(self, x, roi_mask, snr_est):
        # 1. 语义特征提取
        feat = self.semantic_encoder(x)  # [B, C, H, W]
        
        # 2. 重要性图生成：融合 ROI 掩码、运动幅度、人脸关注度
        importance = self.importance_net(feat, roi_mask)  # [B, 1, H, W]
        
        # 3. 信道自适应调制：根据 SNR 动态调整星座图密度
        modulated = self.channel_encoder(feat * importance, snr_est)
        
        return modulated, importance

视频流 ──► [视频语义编码器] ──┐
音频流 ──► [音频语义编码器] ──┼──► [跨模态注意力融合] ──► [任务头: 翻译/纪要/化身驱动]
文本流 ──► [文本语义编码器] ──┘
骨骼流 ──► [骨骼语义编码器] ──┘

应用层语义 PDU (Semantic PDU)
        │
        ▼
┌───────────────────┐
│  SCAL 层          │ ◄── 语义分片、重排、ARQ、语义完整性校验
│  - 语义分段/重组  │
│  - 语义 HARQ      │
│  - 语义加密/认证  │
└───────────────────┘
        │
        ▼
物理层 JSCC 波形 (OFDM/OTFS + 语义调制)

// SRT 核心调度接口伪代码 (C++20 Concepts)
template <HardwareBackend Backend>
concept ExecutableBackend = requires(Backend b, ModelBundle m, TensorMap inputs) {
    { b.load(m) } -> std::same_as<Handle>;
    { b.infer(handle, inputs) } -> std::same_as<TensorMap>;
    { b.profile(handle) } -> std::same_as<PerfCounter>;
    { b.supports_dtype(DataType::FP8_E4M3) } -> std::same_as<bool>;
};

class SemanticRuntime {
    std::unordered_map<DeviceID, std::unique_ptr<BackendAdapter>> adapters_;
    TopologyAwareScheduler scheduler_; // 感知 NVLink/PCIe/以太网拓扑

public:
    // 编译期多态消除虚函数开销，推理热路径零抽象惩罚
    template <ExecutableBackend Backend>
    InferenceResult dispatch(const SemanticTask& task, const RuntimeContext& ctx) {
        auto& backend = get_backend<Backend>(ctx.device_id);
        // 1. 动态 Shape 图捕获 (CUDA Graph / OpenVINO Model Caching)
        auto exec_handle = backend.get_or_capture_graph(task.model_id, ctx.dynamic_shapes);
        
        // 2. 语义感知内存池管理：按“语义帧”生命周期分配，避免碎片化
        TensorMap inputs = semantic_memory_pool_.acquire(task.semantic_tokens);
        
        // 3. 流水线并行：Prefill (云) + Decode (端) 重叠执行
        return backend.pipeline_infer(exec_handle, inputs, ctx.stream);
    }
};

// SCAL 语义帧头定义 (Rust, 零拷贝序列化)
#[derive(Serialize, Deserialize, PartialEq, Debug)]
#[repr(C, packed)]
pub struct SemanticFrameHeader {
    pub frame_id: u64,              // 全局单调递增
    pub semantic_seq: u32,          // 语义分片序列号
    pub modality_mask: u8,          // bit0:Video, bit1:Audio, bit2:Text, bit3:Skeleton
    pub importance_tier: u8,        // 0:P0(Critical), 1:P1, 2:P2, 3:P3(BestEffort)
    pub jssc_config_hash: [u8; 16], // 编码器版本/参数哈希，保证端云版本一致性
    pub privacy_level: u8,          // 0:Clear, 1:AEAD, 2:ABE, 3:TEE_Attested
    pub fec_overhead_ratio: u8,     // 动态 FEC 开销 0-255 (映射 0%-50%)
    pub timestamp_ntp: u64,         // NTP 时间戳，用于跨模态对齐
    pub reserved: [u8; 6],          // 对齐 64 字节，便于硬件卸载解析
}

// 语义感知拥塞控制：基于“语义吞吐”而非“比特吞吐”调整发送速率
pub struct SemanticCC {
    // 核心状态：语义吞吐 = Σ (重要性权重 * 成功接收语义分片数) / RTT
    semantic_throughput_ewma: f64, 
    // 奖励函数：鼓励高重要性分片送达，惩罚低重要性分片占用带宽
    reward_estimator: BanditEstimator, 
}

# SemChaos 故障注入场景定义 (YAML)
scenario: "Cross-modal Semantic Drift under Mobility"
target: "Edge_JSCC_Decoder_Cluster"
duration: "30m"
injectors:
  - type: "Channel_Impairment"
    profile: "3GPP_UMi_NLOS_HighSpeed_Train" # 350km/h 高铁场景
    params: { snr_db: [-10, 20], doppler_hz: [0, 3000] }
  - type: "Model_Version_Skew"
    params: 
      encoder_version: "v2.1.0"  # 端侧新版
      decoder_version: "v1.8.3"  # 云侧旧版 (模拟灰度发布窗口)
  - type: "Modality_Dropout"
    schedule: "poisson(lambda=0.05)"
    targets: ["Skeleton", "Text"] # 模拟骨骼追踪丢失、ASR 服务重启
  - type: "Adversarial_Semantic_Noise"
    params: 
      attack: "PGD_Linf_eps_0.03"
      target_layer: "Cross_Attention_Fusion"
observability_hooks:
  - metric: "SFI_Video_LPIPS" 
    alert_threshold: 0.25
    action: "trigger_fallback_to_traditional_codec"
  - metric: "SCR_P0"
    alert_threshold: 0.99
    action: "scale_up_edge_gpu_replicas"

// MAC 调度器输入扩展：语义优先级队列
struct SemanticMacScheduler {
    // 语义优先级队列组 (每个 UE 维护 4 个队列对应 P0-P3)
    priority_queues[UE_MAX][SEMANTIC_TIER_MAX]; 
    
    // 信道质量到语义调制映射表 (由 PHY 实时反馈)
    cqi_to_constellation_map[CQI_MAX]; 
    
    // 调度决策函数 (每 TTI 执行)
    void schedule_tti(tti_t current_tti) {
        for (ue : active_ues) {
            // 1. 获取 SCAL 层上报的语义缓冲区状态报告 (Semantic BSR)
            SemanticBSR bsr = scal_get_bsr(ue);
            
            // 2. 计算语义价值密度 = Σ (Tier_Weight * Semantic_Bits) / RB_Cost
            //    Tier_Weight: P0=1.0, P1=0.6, P2=0.3, P3=0.1
            //    RB_Cost: 根据 CQI 估算所需 RB 数
            float max_value_density = 0;
            best_allocation = NULL;
            
            for (tier : SEMANTIC_TIER_MAX) {
                if (bsr.pending_bits[tier] == 0) continue;
                
                rb_needed = estimate_rb(ue.cqi, tier, bsr.pending_bits[tier]);
                value_density = (TIER_WEIGHT[tier] * bsr.pending_bits[tier]) / rb_needed;
                
                if (value_density > max_value_density) {
                    max_value_density = value_density;
                    best_allocation = {ue, tier, rb_needed};
                }
            }
            
            // 3. 分配资源块，下发 DCI (下行控制信息) 携带语义调制指令
            if (best_allocation) {
                allocate_rbs(best_allocation);
                phy_set_constellation(ue, cqi_to_constellation_map[ue.cqi]);
                // 关键：DCI 中携带 JSCC 编码率指令，指导 PHY 层速率匹配
                dci_encode(ue, best_allocation.tier, best_allocation.rb_bitmap);
            }
        }
    }
};

graph LR
    A[多模态语义流] --> B(语义解码与实体抽取)
    B --> C{增量知识图谱构建}
    C --> D[会议实体: 人/事/物/决策/风险]
    D --> E[时序版本化存储]
    E --> F[自然语言问答: 决策依据溯源]
    E --> G[跨会议关联分析: 专题演进脉络]
    F --> H[智能体自动执行: 生成Jira/发送邮件/更新OKR]