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1、中國聯通數字孿生網絡白皮書中國聯通數字孿生網絡白皮書中國聯通研究院浪潮通信信息系統有限公司亞信科技（中國）有限公司中興通訊股份有限公司2023 年 6 月中國聯通數字孿生網絡白皮書版權聲明版權聲明本報告版權屬于中國聯合網絡通信有限公司研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其他方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國聯通研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。中國聯通數字孿生網絡白皮書目錄目錄一、新需求與新挑戰.3（一）發展需求.3（二）面臨挑戰.5二、數字孿生網絡架構.8（一）目標架構.8（二）應用層：數字孿生網絡的關鍵驅動.9（三）孿生網絡層：數字孿生網絡的核心引擎.11

2、1.模型構建與管理.112.網絡感知.163.模擬仿真.184.智能決策.195.智能管控.21（四）物理網絡層：數字孿生網絡的基礎底座.22三、數字孿生網絡典型應用場景分析.23（一）家庭寬帶組網場景.23（二）重點場景保障場景.24（三）無線網絡規劃場景.24（四）無線網絡建設場景.25中國聯通數字孿生網絡白皮書-4-（五）網絡維護場景.26（六）網絡分析優化場景.26四、數字孿生網絡演進建議.27五、未來展望.30中國聯通數字孿生網絡白皮書-1-前 言當前，全球已進入數字經濟時代，中國聯通作為數字信息基礎設施運營服務國家隊，網絡強國數字中國智慧社會建設主力軍，數字技術融合創新排頭兵，科學

3、謀劃并穩步實施由“1 個戰略規劃綱要+9個行動計劃+3 個指導意見”構成的戰略規劃體系，推進業務、網絡、管理等各領域全方位的數字化轉型，奮力建設具有全球競爭力的世界一流企業，在數字經濟主航道上奮楫篤行，揚帆遠航。隨著 5G 大規模商用部署以及不斷出現的網絡新技術、新業務，網絡負載不斷增加、網絡規模持續擴大、網絡復雜性日益增長，對網絡的運維保障、運營效率以及業務創新帶來巨大挑戰。在這樣的背景下，數字孿生網絡的理念應運而生。數字孿生網絡旨在通過對全網用戶、業務、網元等要素的數字化，構建與物理網絡實體精準映射的孿生網絡，提供仿真、決策、管控所需要的可信和可解釋的技術驗證能力，提升網絡自智水平，支撐低

4、成本試錯尋優，加速新技術、新業務的可持續創新，助力電信運營商數智化轉型，推動產業數字化建設。當前數字孿生技術在通信領域的應用尚處于探索階段，本白皮書探討了數字孿生網絡發展需求和面臨挑戰，提出了數字孿生網絡目標架構、創新與實踐方向、演進建議、未來展望，部分內容仍需進一步深入研究。希望本白皮書的發布能夠吸引更多的行業伙伴與中國聯通一起對數字孿生網絡架構、技術以及標準化等內容開展合作研究，共同推動數字孿生網絡生態的發展。中國聯通數字孿生網絡白皮書-2-編寫組成員編寫組成員（排名不分先后）：中國聯合網絡通信有限公司研究院：李姍姍、楊劍建、許建宏、李濤、趙永建、趙占純、王澤林、柳雨晨、劉暢；浪潮通信信息

5、系統有限公司：張傳剛、沈林江、初宇飛、李泉、許春濤、陳光強、孟衛國、王炳亮、李偉、左修玉、謝丹、畢磊；亞信科技（中國）有限公司：任志東 王迎；中興通訊股份有限公司：詹勇、蘇可可、鄒廣玲。中國聯通數字孿生網絡白皮書-3-一、新需求與新挑戰一、新需求與新挑戰（一）發展需求（一）發展需求需求一：宏觀政策引領數字化轉型升級方向需求一：宏觀政策引領數字化轉型升級方向自 2019 年以來，我國政府將數字孿生明確為國家戰略，多部委密集出臺多項數字孿生相關文件。在 “十四五”規劃 中提出以“智慧城市”和“新基建”為代表推動各領域利用數字孿生技術創新發展，“十四五”國家信息化規劃中明確要強化加速數字孿生技術戰略

6、研究布局和技術融通創新，“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃 中明確要建設產學研用一體化平臺和共性技術公共服務平臺，開展數字孿生等關鍵技術攻關。通信網絡是國家重要基礎設施，數字孿生網絡是網絡技術與數字技術的交匯點，是通信產業轉型升級的重要方向，是電信運營商落實國家戰略和賦能數字經濟的關鍵抓手。中國聯通在公司戰略規劃體系中明確提出“加強網絡技術標準研究和新技術試驗示范，推動核心網解耦、智享大上行、確定性服務等 5G 增強技術以及智能開放光網絡、算力網絡、網絡數字孿生等創新技術成熟和應用推廣。需求二：新技術融合創新，驅動數字孿生網絡探索應用需求二：新技術融合創新，驅動數字孿生網絡探索應用數字孿

7、生技術是多學科、多領域、多尺度融合產生的一項通用技術，隨著新一代信息技術的快速發展，數字孿生與 5G、物聯網、大數據、人工智能等新技術深度融合，有力推動生產力進步，加快數字中國聯通數字孿生網絡白皮書-4-孿生應用從智能制造向其它行業大規模拓展。信息技術進步是數字孿生廣泛應用的基礎底座，信息技術進步是數字孿生廣泛應用的基礎底座，大數據、人工智能為數字孿生應用提供數據和智能化能力；仿真技術將操作帶入到虛擬環境，降低試錯成本，提高執行成功率；移動計算、圖形處理技術、ARVRMR 可視化終端為數字孿生提供了更直觀的人機交互方式。同時，數字孿生網絡也使能新技術快速發展數字孿生網絡也使能新技術快速發展，在

8、賦能 AI 研究方面，通過數字孿生網絡生成滿足 AI 算法所需的大量真實網絡數據，從而提升算法精準度；在助力物聯網演進方面，借助數字孿生網絡仿真、決策能力高效完成物聯網的部署優化；在催熟元宇宙方面，數字孿生網絡為管道快速升級提供智能網絡規建維優能力。需求三：數字孿生網絡加速運營商全網全客戶全場景智慧運營需求三：數字孿生網絡加速運營商全網全客戶全場景智慧運營隨著運營商智慧中臺、算網融合能力建設，以數字孿生網絡加速業務運營智慧化、網絡運營智慧化和管理運營智慧化，已成為企業智慧運營效率提升的關鍵。數字孿生網絡賦能端網業服一體化智慧運營數字孿生網絡賦能端網業服一體化智慧運營，當前通信網絡承載的業務呈現

9、個性化、多樣化特點，客戶對業務和網絡的服務質量提出了更高的要求；圍繞客戶售前、售中、售后全生命周期的核心業務場景，基于全域數據結合數字孿生技術，打造端網業服一體化的業務運營能力，從而促進客戶感知提升。數字孿生網絡賦能網絡規建維優智慧運營數字孿生網絡賦能網絡規建維優智慧運營，隨著 5G 的部署和商用，網絡規模龐大、結構復雜，網絡運維主要依賴于人工、工作量大、周期長、試錯成本中國聯通數字孿生網絡白皮書-5-高等問題明顯；借助數字孿生技術可推動網絡規建維優工作向自動化、智能化模式換擋升級，同時，通過對物理網絡精準復制和系統仿真，突破物理網絡受到的時間、空間、成本等約束，實現低成本尋優試錯。數字孿生網

10、絡賦能全網資產智慧運營，數字孿生網絡賦能全網資產智慧運營，在管理運營中存在人、財、物等資產全流程數字化、可視化不足，運營管理智能化水平較低等挑戰；利用數字孿生技術對全網資產全生命周期可視化、交互化管理，從而提升全網資產敏捷供給水平。需求四：數字孿生網絡助力網絡綠色低碳發展需求四：數字孿生網絡助力網絡綠色低碳發展為實現碳達峰、碳中和目標，“十四五”信息通信行業發展規劃明確提出未來大型及超大型數據中心電能利用效率（PUE）需要在 1.3 以下。算力網絡作為數字化經濟的重要戰略發展方向，算力基礎設施的能耗和碳排放量問題同樣不容忽視。打造低碳網絡需要精準有效的節能方案，在數字孿生網絡中構建多種節能方案

11、，通過綠色能源模擬、站點部署模擬、節能設施模擬、低碳方案模擬，推演達成雙碳目標的最佳路徑。發展綠色低碳對智能管理提出更高要求，可利用數字孿生網絡智能化認知決策能力對碳資產科學管理和動態彈性配置，不斷提高算力基礎設施的智能化、精細化、規?；G色低碳運營。（二）面臨挑戰（二）面臨挑戰數字孿生網絡是目前行業關注的熱點方向，但相關研究整體仍處于目標場景探究和試點驗證的初級階段，業界尚無成熟產品落地。行中國聯通數字孿生網絡白皮書-6-業標準化、技術發展、網絡部署是當前數字孿生網絡發展面臨的三大挑戰。挑戰一：電信領域數字孿生標準化工作起步階段挑戰一：電信領域數字孿生標準化工作起步階段當前，工業制造領域是數

12、字孿生標準化重點切入點，電信領域數字孿生標準化研究相對較少。數字孿生標準化在 ISO、IEC、ISO/IECJTC1、IEEE、全國信息技術標準化技術委員會、國家智能制造標準化總體組等國內外標準化組織或機構推動下，已相繼發布了數字孿生概念與術語（ISO/IECJTC1AWI5618）、數字孿生應用案例（ISO/IECJTC1AWI5719）、智能制造虛擬工廠參考架構（20182046-T-339）、智能制造虛擬工廠信息模型（20182047-T-339）等多項數字孿生相關國際、國家標準。通信行業正在加速構建數字孿生標準體系，國內標準組織 CCSA 初步開展了對數字孿生網絡架構、技術要求等課題的

13、研討，從電信領域數字孿生標準化方向看，當前主要專注于概念、場景、技術和架構等宏觀層面的定義，在指導相關產品落地的諸如接口、功能和用例等定義上還有待加強。挑戰二：數字孿生應用仍處于技術完善期挑戰二：數字孿生應用仍處于技術完善期人工智能、大數據等新技術的發展是一個逐步成熟的過程，當前技術短板仍較凸出，會一定程度上制約數字孿生應用的深度。比如，在 AI 建模方面，AI 場景碎片化使得 AI 技術難以大規模復制，導致中國聯通數字孿生網絡白皮書-7-AI 開發的高門檻、高成本，同時，AI 技術一直面臨攻擊、隱私、安全以及可解釋性方面的擔憂；在仿真數據實時性方面，智能管控是數字孿生網絡的核心能力，物理網絡

14、會根據孿生網絡下發的指令進行動態調整和同步更新，仿真數據同步精度實時性不夠會造成物理網絡與數字孿生網絡之間出現不可避免的偏差；在企業知識庫構建方面，傳統單域的知識庫已無法滿足虛實網絡交互融合的需要，需集成數字孿生、AI、大數據等技術構建融合業務、管理、生態建設的新型知識庫支撐智能化的認知決策，在實際構建中海量數據的搜集、挖掘以及用戶、交易、產品等全要素的數字化呈現給企業知識庫構建帶來新的挑戰。挑戰三：電信網絡復雜度決定了數字孿生網絡部署難度較大挑戰三：電信網絡復雜度決定了數字孿生網絡部署難度較大電信網絡系統復雜，基于海量數據對網絡進行刻畫，如何確保模型的精度滿足網絡運營要求，主要有兩方面的問題

15、。一是網元及功能建模難度大。孿生網絡需要對所有網元做高保真復刻，網元本身計算比較復雜，數據量大，并且不同的設備商提供的網絡設備不同，建模時需要考慮設備本身的多樣性及功能的復雜性，因此數字孿生網絡計算復雜度高，需要高速計算的軟硬件融合設計。二是網元接口設計與連接方式不一致。電信級設備的高可靠、高性能要求，使得其設備形態傳統上較為封閉，不同廠商的設備平臺種類繁多，軟件與硬件緊耦合，不支持跨網元、跨廠商的設備互通，并且不同網元的特性和連接中國聯通數字孿生網絡白皮書-8-方式多種多樣，未來部署數字孿生網絡需要考慮標準設計和接口轉化工作。二、數字孿生網絡架構二、數字孿生網絡架構（一）目標架構（一）目標架

16、構數字孿生網絡（Digital Twin Network）用于表示具有數字孿生能力的網絡。參考 TM Fornm 自智網絡框架，基于市場需求和技術發展，依托“一個聯通、一體化能力聚合、一體化運營服務”的核心優勢，提出聯通數字孿生網絡“三層架構、閉環機制”的目標架構，通過對全網用戶、業務、產品、網元、資源等全要素的數字化，構建與物理網絡實體精準映射、動態交互的數字孿生體，實現全網全客戶全場景智慧運營，賦能新技術和新業務可持續創新，牽引自智網絡演進，助力公司高質量發展。圖 1 數字孿生網絡目標架構中國聯通數字孿生網絡白皮書-9-數字孿生網絡“三層架構”指應用層、孿生網絡層、物理網絡層，“閉環機制”

17、指孿生網絡層內對數字孿生體的“構建-仿真-優化”閉環迭代，以及基于三層架構的物理實體與數字孿生體之間“感知-決策-管控”智能化閉環。其中：應用層是數字孿生網絡的關鍵驅動。應用層是數字孿生網絡的關鍵驅動?；谇岸藰I務、網絡及管理的智慧運營需求，通過調用孿生網絡層的服務能力，實現“虛實映射、以虛控實、以虛優實、虛實共生”全網全客戶全場景智慧運營。孿生網絡層是數字孿生網絡的核心引擎孿生網絡層是數字孿生網絡的核心引擎。通過建立物理網絡的完整映射，打造模型構建、網絡感知、模擬仿真、智能決策、智能管控五大核心能力，支撐孿生應用的數據和算法需求，同時在減少對現網影響情況下，加速新技術和新業務的可持續創新賦能

18、。物理網絡層是數字孿生網絡的基礎底座。物理網絡層是數字孿生網絡的基礎底座。物理網絡層包含構成端到端網絡的所有物理實體以及云化虛擬網絡，通過持續推動網絡SDN 化、NFV 化、云化、智能化，支撐數字孿生網絡構建和管控交互，牽引自智網絡演進。（二）應用層：數字孿生網絡的關鍵驅動（二）應用層：數字孿生網絡的關鍵驅動數字孿生網絡覆蓋和支撐的運營場景范圍越全面，企業智慧運營水平會越顯著。根據前端不同應用場景的運營需求，可分為虛實映射類運營需求、以虛控實類運營需求、以虛優實類運營需求、虛實共生類運營需求等四大類運營需求。運營商在數字孿生網絡引入初期，主中國聯通數字孿生網絡白皮書-10-要以滿足虛實映射類運

19、營需求為主，隨著技術能力發展成熟，再逐漸擴充到其它場景范圍，最終實現“虛實映射、以虛控實、以虛優實、虛實共生”全網全客戶全場景智慧運營。一是虛實映射類運營需求。一是虛實映射類運營需求。該類場景需求主要是借助孿生網絡層開放的模型構建和網絡感知能力，實現對網絡資源實體的屬性、模型、事件、指令的數字化定義，對網絡拓撲組網的邏輯關系表達，以及對網絡資源實體及組網拓撲的物理可視化呈現。具體場景包括網絡資源可視化、網絡設備拓撲可視、纜線物理路由可視、設備面板示意等。二是以虛控實類運營需求。該類場景需求主要是二是以虛控實類運營需求。該類場景需求主要是基于孿生網絡層開放的仿真、認知等能力，對孿生網絡運行狀況分

20、析判斷，通過智能決策能力實現對整個實體網絡的交互與控制。具體場景包括網絡運行狀況監控、網絡故障告警、網絡性能使用、網絡全生命周期動態管理等。三是以虛優實類運營需求。該類場景需求主要是三是以虛優實類運營需求。該類場景需求主要是基于孿生網絡層開放的仿真、認知、決策等能力，實現對物理網絡的高效仿真，同時根據不同場景、環境下的相關參數設定，能夠有效評估出相關的運行狀態，達到網絡的推演仿真，從而進行網絡決策優化。具體場景包括網絡動態擴容、網絡參數調整優化、網絡故障診斷分析、網絡割接影響評估等。四是虛實共生類運營需求。四是虛實共生類運營需求?；趯\生網絡層關鍵能力，捕獲網絡中國聯通數字孿生網絡白皮書-11

21、-運行中的相關”意圖”，基于數字孿生場景的相關信息進行分析，讓”意圖”轉換成策略，充分驗證后，再通過孿生網絡層南向接口將策略更新下發至物理網絡層，從而基于”意圖”實現網絡的智慧運行。該類場景需求主要是網絡策略分析、網絡智能規劃、網絡智能配置與部署等。（三）孿生網絡層：數字孿生網絡的核心引擎（三）孿生網絡層：數字孿生網絡的核心引擎孿生網絡層通過對全網用戶、業務、網元、資產等全要素數字化建模，構建物理網絡實體的數字孿生體，打造數字孿生模型構建與管理、網絡感知、模擬仿真、智能決策和智能管控五大關鍵能力，通過API 服務、SDK 等標準接口方式對外開放，實現對前端應用的敏捷響應，對業務、流程、網絡的端

22、到端透視和全息感知，對物理網絡狀態高效仿真和智能交互，賦能新技術和新業務可持續創新。1.模型構建與管理1.模型構建與管理以物理網絡資源數據為基礎，從幾何、數字、控制、反饋和空間地理位置等不同維度對網絡資源數字化建模，并通過孿生應用場景將網絡和業務全流程信息輸入到模型中，實現對模型迭代優化管理。（1）模型構建（1）模型構建數字孿生模型是數字孿生網絡的關鍵組成部分，是基于感知的網絡數據，將網絡從物理實體向虛擬空間映射，構建與物理實體一致的孿生數字網絡。數字孿生模型構建主要是對多源異構數據進行分類與中國聯通數字孿生網絡白皮書-12-歸并，針對不同的網絡域建立對應網絡層級的數字孿生模型，涵蓋基礎屬性信

23、息和場景功能信息，并具備指令接受與事件反饋的能力。數字孿生模型通過實例或者實例的組合向上層網絡應用提供服務，最大化網絡業務的敏捷性和可編程性。數字孿生模型構建包括基礎模型構建和業務模型構建兩部分?；A模型是針對單個物理網絡實體的模型定義，從多個維度建立的數字孿生模型，與物理網絡實體的類型強相關；根據刻畫維度的不同，基礎模型可分為實體數據模型、幾何模型、屬性定義模型、可視化規則模型、運行規則模型五大類。表 1：基礎模型描述基礎模型分類模型描述實體數據模型定義單個網絡實體的本質特性清單，如編碼、名稱、出廠廠家等，同時描述實體表現出的形態，如開/關、正常/告警等；管理對象多為描述性的信息。幾何模型指

24、單體模型的物理幾何定義，實現孿生體符號、形狀、結構、紋理的可視化表達，如定義實體對應的 3D 模型，可以直觀地描述實體的特征或者相關形狀。屬性定義模型指單體模型的屬性定義，包括物理屬性和功能屬性；物理屬性是幾何模型的數字化描述，功能屬性客觀呈現數字孿中國聯通數字孿生網絡白皮書-13-生體實際支持的功能?？梢暬巹t模型定義實體根據屬性和狀態進行可視化形態變化的規則，不同的屬性和狀態能夠讓孿生體呈現不同的可視化內容，如根據狀態改變實體模型顏色等。運行規則模型指單體模型的運行規則定義，例如性能、告警規則等。運行規則指在數字孿生場景中，在特定屬性、接口變更/調用等不同觸發條件下，指定需要加載的響應動作

25、，通過該響應動作決定孿生體的可視化形態。業務模型是針對特定的孿生應用場景對基礎模型組裝融合，利用采集的網絡數據，從不同的維度構建或擴展的數字孿生模型；業務模型用來刻畫孿生體的內在運行邏輯，支持對孿生體進行反饋和控制，不同維度的模型通過搭配和組合可以創建面向不同孿生應用場景的業務模型。業務模型按網絡類型劃分，可分為服務于單網絡域(如移動接入網、傳輸網、核心網、承載網等)的模型和服務于多網絡域的模型；按照實現功能劃分，可分為事件檢測模型、網絡質量分析模型、拓撲規則模型、路徑擬真模型、流量擬真模型、孿生體反饋模型、孿生體控制模型、網絡推演模型等。表 2：業務模型描述按業務類型劃分模型描述中國聯通數字

26、孿生網絡白皮書-14-事件檢測模型實現對網絡實體自身產生的事件進行定義，網絡事件檢測主要分網絡設備故障、設備性能異常、帶寬越限/端口擁塞三類。網絡質量分析模型重點監測網絡流量的網絡路徑的所有端口性能數據，包含性能采集中的端口流量、發送/接收幀率、發送/接收丟包率等數據，從而形成網絡質量分析模型。拓撲規則模型定義網絡實體之間的連接、歸屬等關系規則，如無線小區鄰區關系、小區與基站的歸屬關系。拓撲規則分為物理拓撲規則和邏輯拓撲規則兩類。通過對物理拓撲和邏輯拓撲信息的采集，根據拓撲規則模型，實時展示孿生體的拓撲。網絡流量路徑擬真模型基于拓撲規則模型疊加端口的路徑權重（COST 值）、協議 ECMP 配

27、置，端口負載分擔模式等數據構建，模型通過模擬調整相應參數，經過數據解析，獲知網絡流量的可選路徑和最優路徑。流量擬真模型指的是網絡流量大小的擬真模型?；诼窂綌M真模型疊加端口帶寬數據構建，模型通過模擬調整相應參數，經過數據解析，獲知每個端口的帶寬利用率，從而呈現出網絡中所有鏈路的負載率，鏈路上的流量大小。孿生體反饋模型定義孿生體能夠對外發出的信息，包括：屬性，即數字孿生體對外反饋的關于數字孿生體的靜態信息，例如編碼、中國聯通數字孿生網絡白皮書-15-名稱等；數字模型的運行結果，即數字孿生體可以對外反饋數字模型運行后的相關結果；與智能設備相關的反饋信息，即反饋模型獲取物理網絡實體反饋的結果，并直接

28、基于數字孿生體實現。孿生體控制模型定義對孿生體能夠施加的控制信息?？刂菩畔⒅敢粋€孿生體在能夠接收到的動作之和，因此控制模型除了可以定義類似啟動、關閉等針對設備的操作信息，也可以定義類似于擴容、拆除、開通等業務相關的動作信息。網絡推演模型指利用 OVS、電磁波模擬、Openstack 等技術在網絡孿生層完成對于網絡的推演。（2）孿生體管理（2）孿生體管理孿生體管理是通過應用場景將網絡和業務端到端全流程信息和數據輸入到數字孿生模型中，持續迭代優化，將出現的問題進行反饋構成閉環，使其與實際值的偏離值在允許誤差范圍之內。孿生體管理涉及網絡各個部分、各個階段，在數字孿生網絡中，孿生場景將物理對象全生命周

29、期涉及的孿生體間的數據信息進行傳遞和回溯，提供訪問、整合以及將不同數據轉換為可操作信息的能力，支撐當前狀態實時評估和未來決策的能力。孿生場景多種多樣，涉及到多個網絡域的交互且不同場景業務邏輯策略各不相同，依賴相應網絡業務規則將流程涉及的不同孿生體進行連接，同時進行孿生體之間的交互調度/設中國聯通數字孿生網絡白皮書-16-置，并配置對應的動態邏輯，精準管理數字孿生體的全生命周期閉環流程。2.網絡感知2.網絡感知網絡感知能力指匯聚全網離線數據，實時獲取網絡狀態信息，構建多源異構的數據庫，對跨域數據融合和治理，面向數字孿生體提供數據服務，實現對網絡動態感知和可視化呈現。網絡感知能力為數字孿生體構建和

30、迭代提供數據支撐，數據越完備越準確，數據模型的豐富性和準確性就越高。網絡感知包括數據采集、數據存儲、數據處理、數據服務、數據治理和可視化呈現六部分。（1）數據采集：（1）數據采集：通過南向接口不同的采集技術，屏蔽底層物理網絡差異，對各類網絡交互協議進行適配，提供標準的格式化數據，統一接入各類 DPI、OMC/EMS、專業綜合網管、IT 系統、傳感器的數據。數據類型包括配置、性能、告警、信令、參數、資源等網絡數據，客服、用戶、產品、服務等業務數據，財務、人力、供應鏈、項目等管理數據以及外部數據，實現實時數據和非實時數據的采集。當前隨著傳感器、5G 及 NB-IoT 的發展，對離線和實時數據采集及

31、傳輸形成了一系列開源技術，不同的數據采集技術具備不同的特點，適用于不同的應用場景，結合數字孿生網絡對數據采集全面、高效的要求，建議可采用應用廣泛的 SNMP、NetConf 技術，也可采用支持中國聯通數字孿生網絡白皮書-17-原始碼流采集的 Netflow、Sflow 技術，還可采用支持數據源端推送模式的網絡遙測（Network Telemetry）技術等。（2）數據存儲：（2）數據存儲：電信數據具有規模大、多樣化等特性，可利用多種數據存儲技術，構建分層的存儲硬件環境，在對結構化數據、半結構化數據和非結構化數據完成清洗后進行存儲，以滿足不同類型的業務數據在不同生命周期階段的存儲要求。（3）數據

32、處理：（3）數據處理：由于越來越多的文件、文本、日志等半結構化、非結構化數據加入，數據處理的底層架構主要包括分布式文件系統、MPP 數據庫、傳統數據倉庫、流計算引擎、交互式計算引擎和離線計算引擎等。（4）數據服務：（4）數據服務：完成數據的注冊管理、認證管理、安全管理，為各種服務于應用的數字孿生模型提供準確完備的數據服務。通過不同的安全策略、網絡鏈路將數據封裝到不同的網絡層級中，利用IT/CT的協議、加密、傳輸規則完成數據的傳輸。（5）數據治理：（5）數據治理：結合業務場景開展數據治理工作，夯實數據基礎，提升數據質量，確保數據在采集、清洗、傳輸、關聯、計算、入庫等環節的準確性、完整性、實時性、

33、合規性、有效性和一致性；同時要加強在流程、規范、技術方面的數據安全管理。（6）可視化呈現：（6）可視化呈現：利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，再進行交互處理，高保真地可中國聯通數字孿生網絡白皮書-18-視化呈現數字孿生網絡中的數據和模型，同時對模擬仿真、分析、預測和決策的結果進行可視化表達。通過可視化呈現，可以輔助用戶監測物理網絡的內部結構，挖掘隱藏在網絡內部的價值信息，同時直觀反映物理網絡實體和網絡數字孿生體的交互映射。3.模擬仿真3.模擬仿真模擬仿真是一項基于模型的活動，是用模型模擬來代替真實環境進行實驗和研究。數字孿生網絡模擬仿真能力是指在模型構建完

34、成后，通過孿生網絡模擬仿真能力驗證和確認模型的正確性和有效性。在通信領域，模擬仿真技術包括器件級仿真、場景級仿真和鏈路級仿真等。場景級仿真用于模型、場景方案的性能評價，當前在數字孿生網絡應用中以場景級仿真為主；鏈路級仿真用于評價點對點通信的質量關系，隨著 4G、5G 無線仿真技術發展，鏈路級仿真需求正在快速增長；器件級仿真用于對影響半導體器件的外部電學、熱學和光學特性模擬，在數字孿生網絡中使用較少。在數字孿生網絡場景級仿真中，為了達到高保真的進行網絡模擬仿真，需要對物理網絡中的實體進行全要素刻畫，即除了網絡自身信息外，還包括影響網絡傳播的建筑物、植被、空氣、天氣等因素，同時為了兼顧仿真的精確度

35、與效率，建議采用動態仿真建模技術，即對網絡分層和建模，將各層次的仿真對象模型進行組件化設計，同時基于仿真場景、業務模型映射得到仿真模型組件和仿真參數，再通過動中國聯通數字孿生網絡白皮書-19-態配置的規則組合成具體的仿真流程。由于仿真對象模型設計實現了組件化，重要的仿真設計實現可以得到充足復用，一方面提高了模擬仿真設計和開發效率，另一方面也提高了模擬仿真的可擴展能力。4.智能決策4.智能決策智能決策能力指利用 AI 和知識圖譜等技術對仿真流程和孿生網絡模型分析，判斷和識別出問題的類型及所在，并構建價值函數實現最優方案尋解和決策推薦。智能決策包括知識庫、認知管理和決策管理三部分。（1）知識庫（1

36、）知識庫知識庫是利用圖數據庫和機器學習技術，對企業各類數據進行信息加工、知識提取后形成的?；谌粘Ｉa運營中的網絡數據、工單、業務手冊、維護手冊、專家知識，通過自然語言處理技術抽取出知識圖譜三元組（實體、屬性、關系），從而形成事件對應的解決方案三元組，包括實體節點、事件節點、解決方案節點、事件與解決方案屬性、事件與解決方案關聯關系等。知識庫對外提供查詢接口，通過查詢接事件、屬性等特征信息，對外提供客戶、業務/產品、渠道、網絡、平臺、客服等方面的資源信息、標準配置信息、常見故障及特征、問題解決方案等。（2）認知管理（2）認知管理認知管理是對態勢的感知和認知，是依據狀態數據，利用 AI 模中國聯通

37、數字孿生網絡白皮書-20-型和企業知識庫，實現網絡全景分析評估、多維問題聚類識別、問題根因分析、方案查找與迭代。具體說明如下：網絡全景分析評估：網絡全景分析評估：分析評估以全網配置類數據、周期性測量數據、符合運營管理的各類指標基準數據等基礎數據為依據，通過動態感知網絡狀態，判斷網絡實時的顯性運行情況，再結合人工智能和機器學習技術，完成對網絡動態閾值判斷、指標感知預測等全場景的自動化、智能化分析評估。多維問題聚類識別：多維問題聚類識別：以孿生應用場景為基礎，按照物理網絡的實際部署狀態，利用知識圖譜技術構建物理網絡實體之間的故障、性能、資源等全要素關聯關系，快速形成圖形化數據模型。通過統一的數據模

38、型融合相關網絡資源數據，利用 AI 算法實現數據和知識的匯聚、融合、推理及復雜運算，從而精準識別網絡問題、問題影響范圍及影響程度等。問題根因分析：問題根因分析：通過分析網絡歷史數據，結合資源、拓撲數據建模分析，實現告警關聯規則動態挖掘，同時通過對網元告警關聯關系聚合，生成關系表達圖形，支撐自動化快速診斷已定位問題的根因，基于診斷結果推動根因的進一步處理。方案查找與迭代：方案查找與迭代：根據根因分析結果，通過知識庫匹配問題特征，查找解決方案，為決策管理模塊提供支撐；對于未查找到合適方案或根據建議方案處理效果不理想的根因分析過程，實際執行方案將作為中國聯通數字孿生網絡白皮書-21-新的歷史經驗對知

39、識庫進行迭代更新。（3）決策管理（3）決策管理決策管理指在數字孿生網絡空間中，借助模擬仿真手段，從實施周期、施工成本、網絡增益等維度構建價值函數，通過 AI 模型和傳統經驗相結合的方式對價值函數不斷迭代優化，實現方案協同收斂、最優方案尋解和決策推薦。認知階段主要是對問題分析并匹配初步解決方案，但現實工作中，針對問題的解決方案往往不止一種；決策階段通過利用專家經驗、AI 模型等方式，根據初步解決方案的輸出進行仿真測試，按照扇區、站點、場景、區域等不同粒度進行方案收斂，并對初步方案進行協同檢查，確保方案之間不存在沖突以及互相影響。對于天線調整、小區擴容等能夠進行解決方案效果預評估的場景，進行量化預

40、評估，評估結果作為最終方案的決策依據；對于參數調整等難以進行定量預評估的場景，按照小步快跑的方式，在專家設定的范圍內進行“執行-評估-執行”的閉環驗證，以實現最優方案尋解和決策推薦。5.智能管控5.智能管控智能管控能力實現對智能決策后的方案調度執行，指通過指令通道完成解決方案自動下發執行，實現網絡參數自動配置，支持業務自動開通、云網差異化自動配置、系統排障、自助裝維等；也可通過工單流程將工單信息自動派發進行現場施工；同時需對現網執行效果綜中國聯通數字孿生網絡白皮書-22-合評估，為方案調優和經驗積累提供閉環反饋。指令通道是孿生網絡層對接物理網絡層下發網絡操作指令的管道，通過對網絡操作指令進行適

41、配、自動封裝、任務創建，將操作指令路由至相應物理網絡控制單元進行執行，并提供對網絡操作指令的執行安全管理和執行策略管理，最終實現指令自動生成和自動下發，達到以 IT 操作 CT 的管控目標。決策方案在現網執行后，需對現網執行效果綜合評估，為方案調優和經驗積累提供手段，實現方案從物理網絡向孿生網絡的信息回流，完成閉環管控。（四）物理網絡層：數字孿生網絡的基礎底座（四）物理網絡層：數字孿生網絡的基礎底座物理網絡層由構成端到端網絡的所有物理實體以及云化虛擬網絡構成，通過持續推動物理網絡軟件定義網絡（SDN）、網絡虛擬化（NFV）、云化、智能化，向孿生網絡層全方位提供格式化數據、開放網絡能力和控制接口

42、，接收和執行控制指令，支撐孿生網絡的模型構建、網絡感知、模擬仿真和智能管控，實現網元狀態從感知到認知、運營場景從被動到主動、業務保障從無序化到可預測的能力升級，從而推動網絡向自動化、智能化邁進。物理網絡層關鍵能力包括網絡資源運維能力、云網能力開放、全網能力編排、智能化安全防護等，具體說明如下：一是網絡資源運維能力。一是網絡資源運維能力。物理網絡資源數據包括基礎空間資源、中國聯通數字孿生網絡白皮書-23-網絡資源、云資源、管線資源、業務資源、碼號資源、社區資源等。通過無源資源全量清查、有源資源和網管數據融合、流程驅動更新，實現全網全生命周期資源一點可視、動態更新和高效配置的資源自動化運維能力。二

43、是云網能力開放。二是云網能力開放。持續推動網絡能力解耦，打造標準化的網絡能力 API、服務接口對外開放。三是云網能力編排。三是云網能力編排?；?SDN 的網絡能力對底層網絡進行智能化編排調度，實現網絡可編程。四是智能化安全防護能力。四是智能化安全防護能力。在現有網絡安全保障體系基礎上，面向數字孿生網絡加強網絡安全系統建設和保障體系，在模型安全、業務安全、數據安全、接口安全、外網威脅防護等方面提升數字孿生網絡及基礎設施智能化安全防護能力。三、數字孿生網絡典型應用場景分析三、數字孿生網絡典型應用場景分析（一）家庭寬帶組網場景（一）家庭寬帶組網場景隨著“寬帶中國”戰略的實施和推進，寬帶接入市場進入

44、存量千兆經營時代；同時伴隨智慧家居市場的興起，家庭用戶更加關注業務體驗和感知。目前在一線裝維的觸點服務過程中，受制于客戶家庭環境的復雜性，寬帶布線、設備布放等工作主要依賴裝維工程師的個人經驗，帶來較大的不確定性，較易引發客戶感知下降甚至投訴。借助數字孿生網絡，前端裝維應用通過調用孿生網絡層模型構建中國聯通數字孿生網絡白皮書-24-能力、認知分析和智能決策等能力，對用戶的家庭網絡環境建模，包括房屋戶型、房間面積、智能家居家電分布、墻體特征等，為用戶提供最優的寬帶走線路徑、設備布放點等方案，可極大的提升運維效率和改善客戶感知水平。（二）重點場景保障場景（二）重點場景保障場景網絡保障首先需要考慮人的

45、活動范圍，在重大節日、重大活動期間，由于短時間較大的人流量在特定區域聚集，為網絡保障帶來挑戰；日常網絡運維中會面臨大量針對重點場景的網絡保障需求，由于時間緊、任務重等特點，如何快速、靈活、高效、準確建立保障方案，成為亟待研究解決的問題?；跀底謱\生網絡，針對重點場景保障需求建立全景可視、彈性調度的駕駛艙支撐能力，包括保障區域的全景呈現、網絡資源配置、網絡運行負荷以及人流量預測等。事前，根據最低成本、最短路徑等策略自動輸出網絡保障調度方案，包括網絡資源、保障人員、應急通信車等；事中，實時推送網絡變化及故障情況，結合 AR/VR 等技術提供全景實時監控保障能力；事后，根據保障期間的實際情況對事前的

46、評估模型進行迭代完善，打造網隨業動的高效彈性網絡。（三）無線網絡規劃場景（三）無線網絡規劃場景為了滿足不斷增長的業務需求和提升客戶感知，需要持續進行規劃選址、勘察設計等工作。當前網絡規劃工作主要依賴于人為主觀判中國聯通數字孿生網絡白皮書-25-斷，對網絡實際需求缺乏深入洞察，導致規劃站點的合理性、可行性、高效性難以保證，造成站點資源無法達到精準投放。借助數字孿生網絡，綜合網絡質量、客戶感知、業務價值等維度建立規劃站點價值評估體系，智能推送高價值建站區域，輸出推薦的站址、站型以及工參、參數等配置方案。規劃設計人員可以對自動推薦的建站方案在線調整，在數字孿生網絡中對建站方案進行高精度網絡仿真，評估

47、建站前后的效益以及建站方案的合理性。對評審確認可建站的方案，自動下發建設意見，對接目前需求規劃設計流程，納入到建站需求庫進行跟蹤管理。（四）無線網絡建設場景（四）無線網絡建設場景無線網絡建設主要包含勘察、設計、驗收、維護等階段。當前無線網絡建設工作主要依賴人工上站進行天面、機房等勘察和測量設計，通過抽檢及圖片輔助方式進行驗收，通過定期巡檢或者網絡指標異常發現、定位問題，存在效率低、成本高、安全性較低、人為因素影響嚴重等不足。借助數字孿生網絡，在網絡建設過程中，可利用全景照片測量、基于無人機采集等數字化采集手段，結合 3D 建模及 AI 圖像識別技術，解決無線網絡建設各個階段的痛點問題。例如，在

48、勘察階段，對新建/搬遷改造站點全量天面信息/機房及配套信息精準采集與建模，對天面周邊無線環境采集，通過孿生模型實現數字工勘，提升工勘全中國聯通數字孿生網絡白皮書-26-面性和數據準確性（如機房、鐵塔天面/抱桿空間，天線掛高、方位角、下傾角等）；在設計階段，基于勘察信息完成 3D 建模，進行3D 可視化站點設計，輸出天面與機房設計方案，提升圖紙準確性和精度，節約設計和輔料成本，減少二次上站；在驗收階段，對新安裝的天面、機房等信息進行精準采集，更新站點孿生數據庫，基于采集的天面和機房信息，智能評估安裝質量，通過 AI 圖像識別，快速完成站點遠程+AI 驗收，減少二次上站；在維護階段，可利用 AI

49、技術輔助安裝、環境原因導致的設備故障定位，減少上站排查。（五）網絡維護場景（五）網絡維護場景在日常網絡維護過程中，存在大量現場設備巡檢、健康度檢查等工作，目前主要依賴于人工線下完成，在工作效率、服務質量等方面存在明顯短板。借助數字孿生網絡，將線下的網絡維護工作場景，遷移至虛擬的孿生空間中，實現維護區域全景可視、維護作業自動執行、設備運行狀態全面檢查。（六）網絡分析優化場景（六）網絡分析優化場景電信運營商網絡規模龐大，需要持續進行網絡分析優化。當前網優工作的開展，主要依賴于人工經驗，針對網絡參數、資源配置等不斷迭代優化，還涉及調整天饋、干擾排查等大量現場工作，而且試錯成本較高，如不當的網絡調整，

50、會影響用戶的正常通話、上網等業務，中國聯通數字孿生網絡白皮書-27-導致用戶感知下降，引起用戶投訴，甚至影響網絡口碑。將數字孿生網絡引入到網絡分析優化領域，通過建立日常網優開展的智慧人機交互通道，提供迭代優化、低成本試錯、遠程操控等能力，實現網絡全局一點掌控、在線智能交互、一站式操作支撐，從而推動網優工作向自智水平全面升級。四、數字孿生網絡演進建議四、數字孿生網絡演進建議數字孿生網絡是一個長期的網絡智能化演進方向，當前無論是技術能力還是應用場景都需要經過較長時間的發展和探索，因此，可按照“統一分級標準、戰略規劃引領、效果閉環評估”三步實施方法，系統推進數字孿生網絡演進。圖 2 數字孿生網絡三步

51、實施方法建議一：標準體系先行，統一數字孿生網絡能力分級標準建議一：標準體系先行，統一數字孿生網絡能力分級標準數字孿生網絡遵循技術發展的客觀規律，以數字孿生網絡目標架構為牽引，參考 CMM 理論思路，制定數字孿生網絡能力分級標準，中國聯通數字孿生網絡白皮書-28-為引導和促進產業上下游對齊數字孿生網絡能力演進目標提供參考和借鑒。建議將運營商數字孿生網絡能力級別劃分為基礎起步級（L1）、規劃探索級（L2）、穩健發展級（L3）、先鋒創新級（L4）、未來引領級（L5）五個等級?；A起步級（L1）：基礎起步級（L1）：對物理網元靜態信息進行數據描述和可視化模擬展示，物理空間和數字空間沒有動態聯系，主要依

52、賴人工經驗支撐運營和對物理網絡控制。規劃探索級（L2）：規劃探索級（L2）：建立物理網絡的數字孿生網絡，建立了物理網絡到數字孿生網絡的單向信息流動機制，通過對物理網絡趨勢狀態模擬預覽，能夠反映物理網絡空間要素的靜止狀態，支撐特定場景自動化運營。穩健發展級（L3）：穩健發展級（L3）：物理網絡和數字孿生網絡建立雙向信息互動機制，數字孿生網絡能夠對物理網絡遠程控制，物理網絡的變化狀態也能實時反映在數字孿生網絡中，支撐部分場景自動化運營。先鋒創新級（L4）：先鋒創新級（L4）：物理網絡和數字孿生網絡建立雙向實時管控機制，數字孿生網絡既可以監測物理空間的要素狀態，也可基于認知決策實現對物理網絡智能控制

53、、預測和優化，支撐部分場景全流程智能化運營。未來引領級（L5）：未來引領級（L5）：基于知識自學習、自演進，支持隨物理網絡及需求場景變化自主進行數字孿生網絡重構，實現全網面向多業務、中國聯通數字孿生網絡白皮書-29-多領域、全生命周期的全場景智能閉環。建議二：戰略規劃協同引領，能力建設整體推進建議二：戰略規劃協同引領，能力建設整體推進運營商數字孿生網絡橫跨多個專業網絡，縱跨前端應用、孿生網絡能力、物理網絡三個層次。數字孿生網絡實施是一個復雜的系統工程，涉及戰略愿景、資源配置、技術能力、應用場景、組織人才等一系列因素，現階段數字孿生技術在電信網絡的應用尚處于探索階段，缺乏明確的方法論來指導具體實

54、踐。因此，在數字孿生網絡建設演進中要立足電信網絡整體視角，在戰略規劃層面，注重頂層設計，以規劃為引領，明確數字孿生網絡總體目標和定位，制定規劃圖、路線圖和施工圖，同時堅持業務與 IDCT協同，一體化推進各項任務有序落地。在能力建設層面，以業務運營智慧化、網絡運營智慧化、運營管理智慧化為主線，結合實際發展情況，分解各層能力要求，制定全專業能力地圖，推動能力建設；同時通過“分步實施、整體推進、重點突破、迭代提升”的策略，融合AI、物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術，逐步打造數字孿生網絡核心能力，實現由簡單到復雜、由單域到跨域、由人工到智能的轉型升級。建議三：建立評估指標體系，效果閉環評估建議三

55、：建立評估指標體系，效果閉環評估數字孿生網絡戰略目標的達成和落地往往難以一蹴而就，需要不斷地目標牽引、迭代推進。對數字孿生網絡能力閉環評估，建立量化中國聯通數字孿生網絡白皮書-30-評估指標體系和“評估-分析-提升-再評估”的閉環機制，是企業了解自身能力建設成效、推動數字孿生網絡能力提升、確保戰略規劃頂層設計執行落地的有效手段。建議采用定性和定量相結合的方法，首先對數字孿生網絡分級標準各級別特征和能力、場景需求進行分解，梳理出客觀、可量化的成效關鍵指標，制定評價方法，然后分別對各場景的孿生網絡能力、物理網絡能力的建設成效評價，在此基礎上結合企業網絡智能運營場景覆蓋率，最終對運營商數字孿生網絡能

56、力建設成效綜合評估。評估工作既要著眼于對數字孿生網絡實施過程評估，揭示里程碑目標差距和執行風險，又要從全局角度評估對智慧運營的賦能效果，通過評估識別短板差距，建立問題清單并跟進問題解決，持續推進數字孿生網絡能力提升和全場景智慧化運營水平。五、未來展望五、未來展望數字孿生網絡是自智網絡深入發展的必然階段，是自智網絡的推進抓手和運行體現，目前數字孿生網絡在國內外通信領域的應用均處于起步階段，未來隨著 6G 和自智網絡的不斷發展，數字孿生網絡應用有望大規模爆發。中國聯通作為運營商，會緊跟國家產業政策和發展布局，緊抓未來五到十年產業發展窗口期，在平臺建設、技術研究、行業標準化推動和產業交流合作等多方面

57、同時發力，保證未來通信網絡的先進性。中國聯通數字孿生網絡白皮書-31-同時我們誠摯的邀請所有設備廠商、IT 系統廠商、產業鏈各方合作伙伴以及所有關注數字孿生網絡的研究機構和高校共同參與到數字孿生網絡的研究和應用試點中，共同推動數字孿生網絡產業健康發展，實現合作共贏。中國聯通數字孿生網絡白皮書-32-戰略決策的參謀者技術發展的引領者產業發展的助推者戰略決策的參謀者技術發展的引領者產業發展的助推者態度、速度、氣度有情懷、有格局、有擔當中國聯通研究院是根植于聯通集團（中國聯通直屬二級機構），服務于國家戰略、行業發展、企業生產的戰略決策參謀者、技術發展引領者、產業發展助推者，是原創技術策源地主力軍和數

58、字技術融合創新排頭兵。聯通研究院以做深大聯接、做強大計算、做活大數據、做優大應用、做精大安全為己任，按照4+1+X 研發布局，開展面向 CUBE-Net 3.0 新一代網絡、大數據賦能運營、端網邊業協同創新、網絡與信息安全等方向的前沿技術研發，承擔高質量決策報告研究和專精特新核心技術攻關，致力于成為服務國家發展的高端智庫、代表行業產業的發言人、助推數字化轉型的參謀部，多方位參與網絡強國、數字中國、智慧社會建設。聯通研究院現有員工近 700 人，平均年齡 36 歲，85%以上為碩士、博士研究生，以“三度三有”企業文化為根基，發展成為一支高素質、高活力、專業化、具有行業影響力的人才隊伍。中國聯合網絡通信有限公司研究院地址：北京市亦莊經濟技術開發區北環東路 1 號電話：010-87926100郵編：100176