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1、1數字孿生網絡實踐與啟示研究報告數字孿生網絡實踐與啟示研究報告Report for Digital Twin Network:Practices and Insights6G6G網絡面向大模型的分布式學習白皮網絡面向大模型的分布式學習白皮2024 年 10 月 21 日數字孿生網絡實踐與啟示研究報告數字孿生網絡實踐與啟示研究報告Report for Digital Twin Network:Practices and Insights2目錄1.前言.42.DTN 實踐案例.62.1 DTN 實踐概覽.62.2 網絡規劃.72.2.1 需求預測：流量激活與容量預測.72.2.2 規劃設計：站址價

2、值智能評估與規劃.102.2.3 網絡仿真：無線網絡高精度仿真.122.2.4 性能預測：復雜環境下網絡覆蓋性能預測.142.3 網絡建設.162.3.1 環境勘測：基于三維勘測建模的自動化環境勘察.162.3.2 建設審核：數字化室分設計審核.172.4 網絡維護.182.4.1 故障分析：跨時空網絡全局故障感知與分析.192.4.2 故障修復：核心網信令風暴、故障模擬及定位恢復.202.4.3 故障搶通：網絡智能容災.212.5 網絡優化.232.5.1 場景一：大規模天線波束權值優化.232.5.2 場景二：視頻緩存策略與網絡資源管理優化.252.5.3 場景三：業務網絡數字體驗地圖.2

3、62.5.4 場景四：網絡切片優化.282.5.5 場景五：CSI 智能壓縮性能預驗證.292.5.6 場景六：大話務場景網絡保障優化.303.DTN 實踐啟示.343.1 DTN 核心價值啟示.343.1.1 網絡高精度預測與仿真.343.1.2 網絡狀態精準呈現與智能決策.353.1.3 網絡假設推演與策略預驗證.363.2 DTN 網絡架構啟示.373.2.1 面向 6G 的 DTN 網絡架構.383.2.2 網絡原生 DTN 架構.393.2.3 基于信道孿生的網絡自治架構.423.3 DTN 關鍵技術啟示.443.3.1 DTN 數據治理技術.443.3.2 DTN 用戶與網元孿生技

4、術.453.3.3 DTN 無線信道孿生技術.4833.3.4 DTN 無線業務孿生技術.493.3.5 DTN 策略虛實遷移技術.513.3.6 DTN 智能編排技術.533.4DTN 演進路線啟示.543.4.1 DTN 能力等級評估體系.543.4.2 DTN 智能化演進路徑.563.5 DTN 標準化啟示.584.總結和展望.60參與單位.61參考文獻.6141.1.前言前言未來移動通信網絡將向可編程、軟件驅動、服務化架構的方向演進，同時將引入包含智能反射面、太赫茲通信等在內的多種新型網絡技術進一步拓展業務空間，這使得網絡管理復雜性達到了前所未有的高度。與此同時，擴展現實（Extend

5、ed Reality,XR）、生成式 AI 等大量新型應用在快速崛起，使得網絡業務環境更加復雜，對網絡的靈敏性等服務質量提出了更加苛刻的要求。這導致未來網絡不僅需要解決網絡能耗高、多制式互操作繁雜、運維成本高、效率低等傳統問題，還需要應對各種新型挑戰。為了解決這些問題，未來數字孿生網絡（Digital TwinNetwork,DTN）通過精準地、智能地將物理網絡映射到數字空間，可以綜合考慮各方面復雜因素，對網絡進行全面監測、推演、尋優和進化，最終實現全生命周期的網絡高水平自治。網絡全生命周期管理包括網絡規劃、建設、維護和優化。在網絡規劃階段，DTN 對未來網絡流量進行預測，對現有站點價值進行自

6、動感知和挖掘，生成新的站點方案或引入新型網絡技術，通過在孿生環境中進行仿真尋優，生成網絡規劃方案并進行性能預測；在網絡建設階段，DTN 對物理環境進行精準建模，對設備安裝和網絡配置方案進行仿真尋優，生成最佳部署方案并進行網絡測試分析；在網絡維護階段，DTN 對故障進行預測和分析，對防治方案進行預驗證并自動下發配置，形成“治未病”的網絡維護方案；在網絡優化階段，DTN 對網絡優化需求進行自動感知，在孿生環境中對網絡優化方案進行迭代尋優?？梢灶A見，隨著數據治理、孿生建模、業務編排等技術的不斷演進，未來 DTN 將助力實現網絡全生命周期高水平自治。由于 DTN 在網絡全生命周期管理中凸顯的巨大優勢，

7、目前國內外產學研界學者已經開展了大量 DTN 研究和實踐工作，各標準組織也對其開展了立項研究。在國外，英偉達聯合諾基亞、美國東北大學等團隊于 2024 年 4 月推出 NVIDIA 6G 研究云平臺，通過構建適用于 6G 的數字孿生網絡研究平臺，整合軟件定義無線接入網（Radio Access Network,RAN）、用戶設備模擬器、物理地形、物體屬性以及全 RAN 協議堆棧，為高效設計 AI 使能 6G 網絡提供工具。愛立信于 2023年提出 RAN 數字孿生 2.0，利用大數據計算技術，創建能夠實時反映無線接入網數據變化的數字孿生，支持多網絡、多層級和多種無線接入技術，為未來網絡優化和自

8、動化提出網絡數字孿生、站點數字孿生和用戶數字孿生三個實踐用例。在國內，中國移動聯合多家單位在站址價值評估與規劃、物理網絡高精度預測與仿真、自動化環境三維勘測、故障模擬與恢復、網絡優化驗證等網絡規、建、維、優方面產生了豐富的DTN 實踐案例。華為基于資源、網絡、鏈路對象精細化建模，構造了具備全域感知/預測及根因5分析能力的 DTN，實現跨時空網絡全局故障感知與分析，以及網絡容災倒換過程智能評估與容災，并設計了業務網絡數字體驗地圖，以支撐流量價值可視與策略仿真尋優。在標準化進程方面，3GPP SA WG5 于 2023 年 12 月立項“網絡數字孿生管理”課題，已于2024 年 9 月更新至 1.

9、0.0 版本。CCSA TC3 工作組于 2023 年 4 月開展數字孿生網絡第五次工作組會議，發布兩個行業標準項目建議書面向通信網絡的數字孿生應用場景與需求、數字孿生網絡：IP 網絡擁塞預處理總體技術要求1。ETSI OCG AN 于 2023.3.23 發布白皮書“Unlocking Digital Transformation with Autonomous Networks”，概述了基于 DTN 的自主網絡的各個組件和架構，以及滿足功能要求的關鍵指標和質量標準2。ITU-T Study Group 13發布若干DTN相關建議書，描述了DTN要求和架構、DTN系統的能力水平和評估方法3-

10、5。IETF NMRG工作組發布 DTN 相關草案“Digital Twin Network:Concepts and Reference Architecture”6。盡管業界已經涌現了大量優秀的 DTN 實踐案例，業界少有文獻對現有案例進行梳理總結。為此，本研究報告聯合產學研界專家學者，對目前國內 DTN 實踐案例進行全面梳理，并基于此得到 DTN 核心價值、網絡架構、關鍵技術、演進路線、標準方面的啟示。旨在為業界專家提供全面可靠的 DTN 實踐參考，并為后續面向 6G DTN 研究提供指引。在本研究報告中，首先，對國內 15 個優秀的 DTN 實踐案例展開詳細介紹。接著，對實踐案例所帶來

11、的啟示進行分析。最后，對 DTN 實踐情況進行總結和展望。62.2.DTNDTN 實踐實踐案例案例本章將詳細介紹 DTN 的全生命周期實踐案例，著重介紹其在網絡規劃、網絡建設、網絡維護以及網絡優化這四個關鍵階段的具體應用情況，展現 DTN 在整個網絡全生命周期管理過程中的關鍵作用。2.12.1 DTNDTN 實踐概覽實踐概覽網絡全生命周期管理包括網絡規劃階段、網絡建設階段、網絡維護階段和網絡優化階段。下面，對本研究報告中分別屬于這四個階段的 DTN 實踐案例進行概述。網絡規劃是指在建設或擴展移動通信網絡時所進行的系統性設計與策劃過程。其目標在于確保網絡能夠滿足預期的業務需求，并具有良好的可擴展

12、性和穩定性。網絡規劃主要包括需求預測、規劃設計、網絡仿真、性能預測等環節。在本研究報告中，針對需求預測環節，提供“流量激活與容量預測”實踐案例，旨在實現流量預測準確性以及通信資源分配合理性的提升；針對規劃設計環節，提供“站址價值智能評估與規劃”實踐案例，旨在解決新建站因特征表達不充分而導致的價值評估不夠精確的問題；針對網絡仿真環節，提供“無線網絡高精度仿真”實踐案例，旨在實現網絡高精度仿真的規?；逃?；針對性能預測環節，提供“復雜環境下網絡覆蓋性能預測”實踐案例，旨在解決復雜業務、場景下的高精度網絡覆蓋預測問題。網絡建設是指在進行網絡規劃之后具體實施網絡架構的過程，需要進行布線、設置網絡地址和

13、安全權限，確保各個設備之間能夠有效通信并符合安全標準。網絡建設包括環境勘測、建設審核等環節。在本研究報告中，針對環境勘測環節，提供“基于三維勘測建模的自動化環境勘察”實踐案例，旨在基于現實環境快速建立更精準的 3D 模型，并將現實與虛擬交互中產生的海量數據簡明呈現；針對建設審核環節，提供“數字化室分設計審核”實踐案例，旨在提升室分設計審核的數字化標準化水平，為室分系統的孿生奠定充足的數據基礎。網絡維護是指在網絡建設完成后，對網絡基礎設施進行監控、管理和維護的過程。其目標在于確保網絡安全穩定運行，以及持續滿足日益增長的業務需求。通過有效的網絡維護，可以最大限度地減少網絡故障，并提高網絡可靠性和效

14、率。網絡維護包括故障分析、故障修復、故障搶通等環節。在本研究報告中，針對故障分析環節，提供“跨時空網絡全局故障感知與分析”實踐案例，旨在構建全局網絡可感可視可控基礎設施，使能上層應用實現網絡仿真、意圖驗證、7確定性 SLA 保障等業務能力；針對故障修復環節，提供“核心網信令風暴、故障模擬及定位恢復”實踐案例，旨在增強現網核心網對信令風暴的防御、抵抗能力，尋找到最優網絡參數，指導現網配置；針對故障搶通環節，提供“網絡智能容災”實踐案例，旨在實現網絡容災倒換過程智能評估與容災倒換過程可感可視，通過對動網參數（如流控參數）執行仿真優化，實現大區倒換收斂速度提升。網絡優化是指對已建立的計算機網絡進行不

15、斷改進和調整，以提高其性能、可用性和效率的過程。這包括對網絡設備、協議、帶寬利用率以及數據傳輸速度等方面進行調整和改進。其目標在于降低網絡擁塞風險，提高數據傳輸速度，提高資源利用率，使網絡更加適應實際需求，并能夠更有效地支持日益增長的業務流量和多樣化的服務要求。本研究報告主要圍繞六大網絡優化場景及對應實踐案例展開介紹，包括大規模天線、視頻緩存與網絡資源管理、業務網絡、網絡切片、CSI 智能壓縮、大話務場景。針對大規模天線權值優化場景，提供“大規模天線波束權值優化”實踐案例，旨在實現安全探索，并利用孿生體中交互速度快的優勢，增加算法的收斂速度；針對視頻緩存與網絡資源管理場景，提供“視頻緩存策略與

16、網絡資源管理優化”實踐案例，旨在實現用戶視頻體驗和資源利用效率的提升；針對業務網絡場景，提供“業務網絡數字體驗地圖”實踐案例，旨在實現體驗地圖孿生模型構建，并提升業務仿真精度與決策準確度；針對網絡切片場景，提供“網絡切片優化”實踐案例，旨在引入數字孿生增強的方案，實現網絡切片的智能優化；針對 CSI 智能壓縮場景，提供“CSI 智能壓縮性能預驗證”實踐案例，旨在基于 DTN 技術構建統一的 CSI 壓縮反饋學習環境，在孿生環境中可提供多樣化的數據集及數據集生成能力，滿足模型精度和泛化性不同研究目標；針對大話務場景，提供“大話務場景網絡保障優化”實踐案例，旨在借助現網數據、AI 算法及通信業務知

17、識，分別對用戶移動及上網業務行為、基站覆蓋及容量性能指標進行孿生還原及模擬推演，進而支持各類保障方案對應的參數配置優化與效果預驗證，助力保障工作順利開展。2 2.2 2 網絡規劃網絡規劃網絡規劃是網絡全生命周期的第一階段，主要包括需求預測、規劃設計、網絡仿真、性能預測等環節。本節將對面向各環節的實踐案例進行介紹。2.2.12.2.1 需求預測：需求預測：流量激活與容量預測流量激活與容量預測81)1)背景背景隨著移動互聯網業務的急劇增加和基礎網絡的快速發展，網絡流量變得更加復雜多樣。為緩解無線網絡業務量的爆發式增長及網絡性能壓力的突增，需要準確有效地對未來的網絡業務量進行預測，并根據預測的網絡業

18、務量進行網絡資源的合理配置，支撐公司網絡規劃、網絡建設、網絡運維等網絡業務的智慧管理。同時，基于流量預測網絡智能化評估能準確投資基站建設、指導網絡優化部門動態載波調度，提升新建站點規劃選址的準確性，高負荷擴容的提前性。傳統方法依賴于人工，存在工作量大、重復多、過于依賴經驗的問題，難以形成精確高效的預測手段，而 DTN 則賦予了該領域一種全新的在網絡空間推演、仿真、預測流量的能力，可大幅壓降人工成本，提升網絡流量仿真的準確性和效率?；?DTN 的網絡流量仿真及預測的主要技術挑戰在于構建一個能夠精確預測未來長期業務量的模型。目前，基于 DTN 的網絡流量預測模型主要面臨以下挑戰：1、網絡流量數據

19、體量大，傳統模式下人工的業務量評估方式工作量巨大，且高度依賴運維人員專業程度；2、主流模型僅能精準預測未來短期時間內的流量波動趨勢，無法實現長期的網絡流量預測；3、由于網絡運營的高可靠性要求，5G 網絡的復雜性導致試錯成本昂貴，網絡的變動往往牽一發而動全身，無法做到模型的簡易部署。同時，傳統的網絡優化人員人工經驗結合有限的人工智能手段進行輔助的運維模式還以下存在三個問題：1、突發情況應對能力較弱。人工經驗主要依賴對于歷史流量情況積累的經驗，對于突發情況往往缺少預判能力，常常導致流量波動導致的突發情況無法妥善解決；2、成本投入過大。該模式下需投入大量人員進行流量預測和分析，造成了大量人工成本的投

20、入，而收益經常無法匹配高額的人工投入，導致了資源的浪費；3、需求和建設不匹配。在缺少網絡環境模擬資源分配和建設的條件下，試錯成本較高，即使正確預測了未來某個區域的流量特征，也時常發生通信資源建設與實際需求不兼容的情況。2 2）方案設計）方案設計本技術方案提出了一套面向網絡流量真實仿真環境的數字孿生系統，結合自然語言處理技術的時序生成模型架構，并引入了自注意力機制，使得系統在進行未來每一天業務量預測時，能夠充分利用歷史數據信息，從而為網絡優化和流量管理提供了具有高價值的數據支持。本方案旨在通過對網絡環境的實時仿真，收集和復現相關真實參數，并結合這些參數對未來業務量進行預測，同時在可視化平臺上展示

21、未來一段時間內的業務量數據，為網絡的規建維優提供支撐。此外，通過策略中心下發的優化命令，能夠主動調整網絡資源，以激活和滿足預期的業務需求。9核心技術主要有兩點：歷史業務量補全建模以及未來業務量預測建模。首先，結合區域性和網絡類型的多維業務指標，采用時間正則化矩陣分解（TRMF）技術，創建高精度的數字孿生模型，重建過去的業務量模式，填補歷史數據中的缺失值。然后，在歷史業務量特征的基礎上，引入環境特征和時間維度特征，運用基于深度學習的時序生成模型，構建未來業務量的預測數字孿生模型。這一模型通過深入挖掘已有的業務量信息，并結合外部環境因素，預測網絡未來的業務量走向，并形成可視化流量熱點地圖。圖 2.

22、2.1-1 可視化流量熱點地圖本方案的核心目標是通過深度學習和機器學習算法進行無線網絡業務量的預測，同時將預測數據作為依據，可在 DTN 平臺進行目標區域資源的推演，以實現流量預測準確性以及通信資源分配合理性的提升。方案從數據預處理開始全生命周期由智能化手段參與，同時基于預測結果可在網絡孿生平臺對現網通信資源進行合理調整，實現以預測數據為驅動力的“規建維優”，為網絡優化和用戶體驗提升提供科學依據，有助于網絡運營商更有效地規劃網絡容量，避免資源過?；蚬┙o不足的情況發生。如圖 3.1.1-1 所示，基于本章節所述的 DTN 網絡流量預測平臺，對南京市某時間段的流量熱點區域進行了預測，可幫助網絡規劃

23、人員進行通信資源的合理分配?；诒痉桨傅念A測結果以及資源規劃能力，實現了網絡的動態載波調度準確率提高 7%，站點規劃選址準確性提高 10%，對高負荷小區提升流量增益 5%。同時，相較傳統模式下的基于人工的流量預測及業務調整方法，成本可壓降 60%以上，實現了網絡資源管理領域的降本增效。3 3）挑戰與展望）挑戰與展望本技術方案主要的技術挑戰在于構建一個能夠精確預測未來長期的網絡業務量的模型，替代傳統模式下高度依賴人工經驗的網絡運維范式。為了實現這一目標，本方案結合自然語言處理技術的時序生成模型架構，并引入了自注意力機制。這種方法使得數字孿生體在進行未來每一天業務量預測時，能夠充分利用歷史數據信息

24、，從而為網絡優化和流量管理提供了具有高價值的數據支持。10未來面臨的主要挑戰涉及數據管理及其特征工程。首先，許多區域的業務量數據存在缺失問題，過多的缺失值使得即使采用先進的缺失值填充算法，也難以保證填充后數據的準確性。需建立一套統一的數據標準，以獲取更高質量、更全面的訓練數據，以保證輸出結果的可用性。其次，在特征工程方面，目前的模型僅依賴于有限的輸入特征，樣本特征的不足導致模型從這些數據中學習到的知識有限。未來將在預測模型中嘗試有機結合更多個性化特征，將數據模型進行分區域、分時段優化，提升整體模型的泛化能力以及性能。2.2.22.2.2 規劃設計：站址價值智能評估與規劃規劃設計：站址價值智能評

25、估與規劃1 1）背景）背景在網絡規劃中，站址價值評估與規劃指的是篩選現網中具有高潛力、未來效益增長較高的站點，作為優先建設的對象。它能夠充分挖掘現網大數據分析的潛力、借助 AI 算法賦能的站址價值建模提升網絡規劃精準度和資源使用效益，是無線網絡規劃流程中重要的一環。經典的價值評價方法主要是加權計算綜合分數。該方法需要根據專家經驗進行權重設置和策略制定，存在主觀性較強的特點，適用于決策場景較為簡單、清晰的場景。然而，這種方法無法考慮到指標與指標之間的橫向影響和互關聯性，數據價值和關鍵特征不能充分顯現。2 2）方案設計）方案設計為解決上述問題，原創性提出面向跨域數據綜合智能評價方法，解決了新建站因

26、特征表達不充分而導致的價值評估不夠精確問題。整體流程如圖 3.1.2-1 所示，首先，使用來自現網已建基站工參數據、O 域、B 域、M 域的跨域邏輯小區數據，對每條原始數據由梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）算法進行跨域特征轉換、過濾、融合，實現新舊特征的映射轉化，輸出的葉子節點構成融合后的新特征。然后，采用邏輯回歸（Logistic Regression,LR）算法完成新建共址站價值分類預測。LR 訓練選用部分已建站最高價值基站標簽和最低價值基站標簽，逐站輸出新建共址站的高價值概率，基于概率對基站進行價值排序。11圖 2.2.2-1邏輯

27、流程圖其中創新點 2“基于邏輯回歸的高價值概率評估”是站址價值智能評估的核心，其算法邏輯如圖3.1.2-2 所示，簡而言之，就是利用 GBDT 自動發現高關聯性的特征組合，將 GBDT 模型的葉子節點作為新特征進行輸出，如圖中的01001，然后使用 LR 模型輸出基于概率的價值排序。圖 2.2.2-2GBDT-LR 算法邏輯圖經專家驗證與站址價值復核，基于 AI 技術+大數據分析的智能化價值評估模型與專家經驗價值選址重疊率達 85%以上，可以初步替代專家經驗篩選的過程，通過算法的智能化處理和概率性分析能夠得到更多的有價值結論，幫助規劃設計人員進行精準的高價值站點發掘。3 3）挑戰與展望）挑戰與

28、展望規劃、建設實際效果評價反饋周期長，建設后的實際效果評估與規劃決策確定的時間相隔較長，因此在模型訓練階段無法及時獲取參數調整后的真實影響。從未來角度展望，需要一個長周期、高精準的數字孿生規劃平臺，支撐不同組網方案的站點的適時調整和模擬建設以及成12效推演，將推演模擬的結果作為正負反饋，從而能夠不斷接近效益性能最優的高價值站址規劃方案。2.2.32.2.3 網絡仿真：無線網絡高精度仿真網絡仿真：無線網絡高精度仿真1 1）背景）背景仿真是評估網絡和設備性能的重要手段，對于方案評估具有重要輔助作用。高精度仿真包括網絡數據輸入、空間環境解析、傳播路徑搜索、多徑合并等環節，算法復雜、計算量大。網絡數據

29、的輸入是仿真的基礎，輸入數據必須準確、全面，涵蓋高精度仿真的關鍵網絡參數?？臻g環境的解析則涉及對物理空間的詳細建模，包括地形、建筑物等多種因素，充分考慮其對無線信號傳播的影響。傳播路徑的搜索和多徑信號的合并作為仿真的核心環節，計算過程需要處理大量的數據，特別是多徑合并尤為關鍵，因為它直接關系到最終的仿真精度。針對商用軟件，如何兼顧仿真準確度和仿真效率，不僅是業界面臨的共同難題，更是規模商用的基礎。高精度仿真的實現需要一套有效的優化策略，能夠在不影響結果準確性的前提下，大幅提升仿真的速度和效率。傳統商用仿真軟件，多次采購國外仿真軟件為主，如法國 Atoll、美國 Planet 等，能夠實現基于統

30、計模型和射線跟蹤模型的二/三維仿真。但是，國外仿真軟件一般按照 License 收費，安裝在個人筆記本或者工作站上，存在如下 3 大類嚴重問題：第一，價格昂貴，國外仿真軟件的 License 費用通常非常高，尤其是在多用戶、多項目的環境下，費用會成倍增加；第二，計算效率受限，其設計和優化通常針對高性能服務器，當這些軟件運行硬件性能受限時，很難達到理想的計算效率；第三，存在安全隱患，國外仿真軟件的安裝和使用過程中，可能涉及到大量敏感數據和重要信息的處理。這三個問題，將直接導致其無法規?；a應用。2 2）方案設計）方案設計中國移動自研全球首個 Linux 內核仿真引擎 DTN 和國內運營商首款射

31、線跟蹤傳播模型LiShuttle，具有完全的自主知識產權，實現網絡高精度仿真的規?；逃?。相對于傳統規劃仿真工具，DTN 實現了仿真內核引擎化，有效降低了傳統仿真工具應用門檻，與相關網規網優平臺的集成更加便捷；同時，部署環境 Linux 化，能夠有效開展虛擬化和云化開發，同時面向國產化操作系統完成適配。仿真引擎 DTN 和國內運營商首款射線跟蹤傳播模型 LiShuttle 打破了歐美國家關鍵技術“卡脖子”局面，保障了關鍵技術的自主掌握，并達到全網規?；瘧?。13其中，基于 Linux 內核研發的仿真引擎 DTN 采用大型分布式網絡仿真結構，實現算力資源的橫向擴展，提高計算效率。首先，利用射線跟

32、蹤和幾何光學理論，精準模擬無線電磁信號的傳播路徑，并高效完成路徑搜索。然后，基于空間傳播環境，模擬無線電磁信號在空間中的直射、反射、衍射、透射等多種傳播路徑，再進行多徑合并。圖 2.2.3-1 空間中的多種傳播路徑圖其次，基于仿真引擎 DTN 設計射線跟蹤傳播模型 LiShuttle。通過綜合研發三維 GIS 高速渲染、站址自動規劃 ASP、工參自動優化 ACP、規劃原則編輯器、N 維度價值評估體系、用戶資源需求模型、網絡能力模型等工具集的研發，提供 4/5G 全頻段的精準規劃及高精度仿真審核能力，支撐需求、規劃、審核等環節相關功能，實現資源需求預測、需求分析及價值評分、規劃方案自動輸出、智能

33、審核等功能。圖 2.2.3-2 高精度網絡仿真圖143 3）挑戰與展望）挑戰與展望高精度網絡仿真作為設備和網絡的性能評估的重要手段，在未來網絡及其運維中，將持續扮演不可或缺的角色。仿真的準確度是全球性難題，深度開展預測可信度評估研究，為仿真準確度保駕護航。同時，在未來網絡中，將仿真預測內生化，形成網元級自動預測，是網絡內生孿生的重要組成部分。2.2.42.2.4 性能預測：復雜環境下性能預測：復雜環境下網絡覆蓋網絡覆蓋性能性能預測預測1 1）背景）背景未來網絡的通信需求更加擴展、通信場景更加豐富、通信業務更加多樣，將覆蓋更復雜的空天地海融合場景、更多的垂直業務種類、更多樣的部署頻率和組網策略。

34、這對無線通信網絡的覆蓋預測和部署規劃帶來了挑戰，尤其是對于特定行業的中小型專用網絡，例如生產車間、鐵路編組站、工業園區、電廠/變電站等，電波傳播物理環境的行業特征明顯、差異性大?，F有通用覆蓋預測方法和傳播信道模型受到復雜性和精確性兩類指標的共同制約：傳統方法難以滿足未來無線網絡的信道預測和區域網絡覆蓋需求，造成整個無線網絡的傳輸能力評估預測面臨“最后一公里”問題，進而影響整體網絡性能指標的提升。2 2）方案設計）方案設計我們提出了一種概念性的技術路線來解決復雜業務、場景下的高精度網絡覆蓋預測問題：即構建物理環境和電磁環境的一體化數字孿生，以此實現物理場景、具體業務、數據網絡、傳輸技術、無線信道

35、的完整仿真和復現。該技術路線的核心出發點是模擬復雜信息端到端的全交互流程來實現傳輸質量評估，其中的核心步驟是實現電波傳播過程的虛擬孿生并仿真無線信道特征，實現電波信號傳輸質量的高精度推演。具體而言需要三部分關鍵技術：電磁環境重構、信道特征預測和傳輸性能推演。第一，電磁環境重構，目的是測量或采集影響信道傳播的物理因素（地形、散射體、電磁參數、氣象信息等），隨后在虛擬環境中實現真實傳播環境的虛擬重建。該步驟需要基于視覺圖像、激光點云、毫米波雷達、氣象傳感器等的多源感知數據，利用機器視覺和數據挖掘等工具，實現異構復雜原始數據的采集、提取、反演、重建。第二，信道特征預測，目的是在第一步得到的數字電磁環

36、境的基礎上實現孿生環境的信道特征預測，建立與物理信道匹配的孿生信道。該步驟需要電波傳播基礎理論、經典統計性/隨機性信道模型、基于光線追蹤的確定性電波預測、深度神經網絡等技術的支撐。第三，傳輸性能推演，目的是在虛擬環境中實時模擬并推演通信性能，并基于大規模推演數據挖掘網絡性能優化策略。該步驟需要在上述虛擬環境中構建通信全鏈路仿真，融合物理層傳輸技術、終端性能指標、天線配15置、信號干擾等影響因素，在第二步中孿生信道的支撐下實現近似外場實測的通信網絡和終端性能評估。綜上，基于環境孿生實現高性能區域網絡覆蓋預測和性能評估的核心在于學習、重建并孿生物理-電磁-傳輸三個維度內在關系，實現端到端的信息傳輸

37、全流程數字孿生構建。實現技術方案預定目標的前提是在虛擬環境中盡可能真實的模擬通信性能，因此需要構建能夠準確表征物理-電磁-傳輸三個維度關鍵特征映射關系的模型這也是本方案的核心和技術難點。這一過程需要深度挖掘物理環境特征，并實現虛擬信道的特征增強和擴展；同時基于物理環境、信道特征以及傳輸性能之間的復雜映射關系，利用孿生信道預測特定終端設備或規劃決策在真實場景中的可行性，并設計或評估網絡性能優化策略。該模型需要能夠實現物理傳播環境和信道特征的映射、信道特征和信息傳輸關鍵性能指標的耦合、最終實現物理環境到信息傳輸性能之間的高逼真孿生。為了解決這個難點，需要開發異構架構的模型體系，實現圖像處理、信號處

38、理、特征提取、信道預測、性能分析等多層次復雜功能。在具體的實現過程中，深度學習幾乎是必然的技術工具鑒于其優異的復雜系統非線性建模能力。利用深度學習構建模型，學習不同維度特征之間的映射關系；模型的輸入一般為物理環境、輸出可以為信道參數或者更進一步直接表征傳輸性能。前期模型構建階段的重點是利用實測數據和仿真數據構建物理-電磁-傳輸多維異構特征數據集，同時結合成熟技術實現環境采集、特征配準、參數萃取等預處理步驟，集中算力資源訓練網絡優化模型。后期部署階段，需要根據業務種類和算力需求靈活部署，融合云架構和邊緣算力，在實際無線業務環境中實現技術落地。實現特定網絡部署環境內的高精度信號覆蓋預測和通信性能評

39、估。理想情況下實現的效果是信道特征預測精度均方根誤差相比標準信道模型提升至少 2dB，容量等性能指標預測精度提升 20%以上。3 3）挑戰與展望）挑戰與展望挑戰主要來自于模型的構建、性能優化以及泛化能力。首先，面向復雜的功能需求，模型的構成形式應是復雜異構的，需要對模型的架構、數據流、算力規劃、功能邏輯等進行精確設計。此外，模型的訓練和優化高度依賴數據集的代表性和可靠性。需要實現海量非標準化異構數據的預處理和降維，同時深入提取與關鍵性能指標強相關的特征屬性，構建高信息密度、低冗余、結構化且可擴展的數據庫。最后，模型的泛化能力需要得到額外的重視，使其能夠滿足多樣業務類型、物理場景、部署頻率下的性

40、能指標要求。162 2.3 3 網絡建設網絡建設網絡建設是網絡全生命周期的第二階段，主要包括環境勘測、建設審核等環節。本節將對面向各環節的實踐案例進行介紹。2.3.12.3.1 環境勘測：基于三維勘測建模的自動化環境勘察環境勘測：基于三維勘測建模的自動化環境勘察1 1）背景背景傳統網絡勘察設計需要一線人員現場摸排機房及天面環境，采集部分數據后制定設計圖紙和建設方案。在此過程中，設計人員難以實時回溯機房場景，也難以通過動態仿真將物理網絡的運行狀態、性能、數據等信息自動化呈現在規劃設計圖紙中。本實踐通過三維勘測可視化技術解決網絡建設過程中機房環境立體建模、機柜管線、空調制冷等設備運行狀態監控等，實

41、現線上化、立體化的建設方案設計與展示，并模擬多種設計方案效果，提升網絡規劃建設的精準度。2 2）方案設計方案設計在網絡建設的勘察設計場景下對于場景孿生的真實性、實時性、靈活性、直觀性有著更高的要求。網絡建設階段建模的重點在于如何基于現實環境快速建立更精準的 3D 模型，并將現實與虛擬交互中產生的海量數據簡明呈現。其難點在于對實體單元及其狀態的實時精準識別及快速自動化建模。為了解決上述問題，在本方案所提三維勘測采集技術中，首先，采用激光點云測量、機器視覺點云測量、無人機傾斜攝影等技術手段，對勘察地理環境、用戶分布進行三維測量和實景采集，得到室內外點云和照片組。其中，激光掃描和機器視覺生成點云的主

42、要區別在于點云空間位置信息獲取方式的不同。然后，通過機房空調等設備的外觀模型、性能模型、熱力模型與環境點云進行三維重建，并運用各類算法對實體的單元及其屬性進行識別和跟蹤記錄實現，以達到環境全貌清晰、設備模型精細的可視化效果。點云通過渲染、語義分割、物體辨識等功能實現三維建模渲染，通過算法將點構造成線、面、片，并進行去噪、平滑形成空間三維模型。在下圖中，左邊展示原始采集的點云模型是真實機房環境的建模，右圖是模擬放置機柜后的效果?？梢栽诰€調整機柜放置位置，提供多部署方案的模擬和最佳方案的推演決策。17圖 2.3.1-1 三維勘測圖3 3）挑戰與展望）挑戰與展望未來的三維勘測建模主要趨向于物理與孿生

43、體環境交互的建模、基于業務數據模型的全生命周期展示能力、網絡模擬與優化過程展示能力等體現網絡孿生變化的實時建模與可視化能力。針對物理環境三維數據采集難、模型復雜度高等挑戰，可以嘗試進行自動建模、半自動建模的技術路徑的探索。建設管理平臺可將機房內設備在網運行信息與數據庫三維模型對接匹配，異步或同步展示運行數據，以達到環境全貌清晰、設備模型精細的可視化效果，2.3.22.3.2 建設審核：數字化室分設計審核建設審核：數字化室分設計審核1 1）背景）背景當前室分設計審核存在審核不規范的情況，通過人工審核方案的合理性，存在主觀判斷占比高、審核易出錯、問題界定不清晰、規范難把控等問題，極大影響了室分系統

44、設計方案的質量。同時，目前室分設計平臺多種多樣，無法實現圖紙信息的標準化數字化，不利于信息提取，后續室分系統設計方案的孿生應用以及嵌入日常優化、維護等環節難度較大，且一些使用范圍較廣的設計審核軟件對國外基礎平臺（AutoCAD、Visio）依賴度較高，存在較高的“卡脖子”風險。數字化室分設計審核能夠有效提升室分設計審核的數字化標準化水平，為室分系統的孿生奠定充足的數據基礎。為了解決上述問題，有效提升室分設計審核的數字化標準化水平，需要進行數字化室分設計審核，具有諸多挑戰。首先，室分系統方案設計所需要的建筑底圖復雜度較高，室內環境相對室外較為多樣化。其次，室分設計關聯器件品類繁雜，需要進行統一的

45、數字化、標準化設計。18室分設計審核面向多樣化的建設場景、建設需求及建設方案，需要有效提取室分設計審核的審核點并進行量化，實現個性化的標準審核。2 2）方案設計）方案設計在設計初期引入 IT 化工具升級傳統的室分設計與審核工作，將室分制圖流程及室分圖元進行標準化統一，滿足室分數字化、矢量化的演進趨勢及需求；通過“設計+審核”的前后端設置，引入室內智能設計與審核套件功能，并通過“優化前移”審核加強室分質量管控；通過標準化增強數字化水平，為室分系統孿生應用提供優質的基礎數據。數字化室分設計審核分為室分設計審核客戶端工具和服務器端審核模塊，客戶端工具具備完備的設計功能體系，面向 4/5G 室分設計需

46、求，具備完整的智能輔助設計流程，同時，對新型方案設計及性能具備評估能力。軟件整體輕巧、靈便，國內唯一不依賴美國 AutoaCAD 設計平臺的室分專有設計軟件，有效保障了室分設計工具的國產化可管可控，且室分制圖圖元規范，能夠有效支撐圖紙標準化審核及室分圖紙的全生命周期流通增值。服務器端審核模塊具備圖紙完備性審核、設計方案合理性審核、方案規范性審核以及成本審核能力，實現由天線頭端到室分主設備的全鏈路審核，并實現針對設計優化的覆蓋等方案審核，有效保障室分設計的質量。同時，室分設計審核服務器端模塊將室分審核的門限值進行按需配置，面向不同室分建設場景提供不同的室分審核規則，有效提升了室分設計方案審核的自

47、由度，節約室分審核人工工作量，實現降本增效。3 3）挑戰與展望）挑戰與展望室分系統建設無論是從建設方式演進還是從器件更新迭代上，都呈現出速率越來越高、間隔期越來越短的趨勢，這對數字化室分設計審核的對于需求的貼合度提出了較高要求，能夠實現較快速度的迭代以及標準化室分系統信息提取。當前的解決思路是，進行建設方式和室分器件的雙向解耦，建立相對獨立的室分系統建設方案和室分系統器件庫，提升室分設計方案信息提取速度和精準度，保障室分系統孿生的數據時效性和準確性。2.42.4 網絡網絡維護維護網絡維護是網絡全生命周期的第三階段，主要包括故障分析、故障修復、故障搶通等環節。本節將對面向各環節的實踐案例進行介紹

48、。192.4.12.4.1 故障分析：跨時空網絡全局故障感知與分析故障分析：跨時空網絡全局故障感知與分析1 1）背景背景網絡中存在多層級基礎設施，包括業務、網元、鏈路、POD、VM、硬件等復雜基礎設施，實現網絡全局可視可感需要實現多層級基礎設施與狀態信息聯動，進而實現精準的狀態和影響感知。此外，基于可感可視的網絡全局視圖，還需構造全域感知/預測及根因分析能力，支撐故障實時感知/預測與故障精準定位。當前管理面已統一核心網數據底座，將網絡層數據與資源層數據進行集中匯聚，以解決數據獲取和系統間數據同步的問題。但隨著 5G 業務規模上量以及 5G-A 網絡演進，核心網垂直分層復雜化與水平集中化進一步加

49、劇，導致網絡仍然面臨著難感知（基礎設施虛擬化分層組件多，網絡TOPO 動態調整變化多）、看不清（宏觀整網 TOPO/容災/路由關系、微觀單 NF/單 Host 內部部件關系）與不敢動（容災倒換、動網配置變更）等難題。結合數字孿生技術，構建全局網絡可感可視可控基礎設施，建立業務孿生體、設備孿生體、虛擬層孿生體與硬件孿生體，使能上層應用實現網絡仿真、意圖驗證、確定性 SLA 保障等業務能力。在構建孿生體的過程中，通過對資源對象、網絡對象、鏈路對象精細化建模，資源配額/狀態、網絡狀態/告警/KPI/日志采用知識+AI 推理實現健康度感知，從業務、網絡、基礎設施三層視角實現水平+垂直全場景 TOPO

50、可視，進而實現面向網絡云、核心網的精準狀態感知、影響分析、水平&垂直故障 RCA 分析。圖 2.4.1-1 跨時空網絡全局可視框架視圖基于所構建的跨時空網絡全局可視能力，最終實現以下關鍵特性：基于資源、網絡、鏈路對象精細化建模，從業務、網絡、基礎設施三層視角實現云網全場景 TOPO 可視告警/KPI 關聯，經驗知識+AI 推理實現精準狀態和影響感知歷史健康度，時空動網 5min-7Day 回放，60min-7Day 感知預測205min 水平&垂直故障 RCA 分析，可視定界空間&垂直鉆取透視和分析3 3）挑戰與展望挑戰與展望從技術上看，想要讓虛擬和現實的數據進行實時映射，進而實現全局網絡可感

51、可視可控，需要重點解決三個關鍵難題。首先，需要解決孿生數據實時性問題。目前，統計周期/采集周期最小 1 分鐘，甚至一些 KPI 數據長達 5 分鐘，而業務 SLA 數據要求時延5s，如果感知較慢，無法真正解決客戶痛點問題。其次，需要解決孿生數據高精度問題。數字孿生并不是真實世界的全部反映。它永遠只是對物理世界的一個局部模仿、一個隨動的模型、一個有缺陷的影子。它需要向真實無限靠攏。這意味著，一個數字孿生的高保真度（High Fidelity）是一個關鍵命題。高精度不僅包含了感知資源的空間深度，也包含了時間的廣度。最后，需要解決融合建模難題。大量設備的內部模型并不完善或開放，無法進行有效的聯合模型

52、建立，如對業務模型、流量模型、鏈路模型、協議模型等進行組合時難以實現精確建模，進而導致非典型場景的故障分析準確性存在較大挑戰。2.42.4.2 2 故障修復：故障修復：核心網信令風暴、故障模擬及定位恢復核心網信令風暴、故障模擬及定位恢復1）背景背景核心網作為移動通信網絡的中樞，是終端和業務服務器之間的必經之路，其穩定性、可靠性直接影響了網絡業務的可用性。而近年來，國內外出現了多起不同原因引起的核心網信令風暴而導致網絡長時間不可用、業務長時間中斷的情況，社會面影響較大。為增強現網核心網對信令風暴的防御、抵抗能力，傳統方法是在現網上模擬不同原因導致的信令風暴場景來尋找網絡薄弱點并針對性優化，此方法

53、的弊端一方面在于大部分場景不易模擬復現，另一方面模擬操作不當容易引起現網的崩潰癱瘓，因此需求一個孿生的核心網，允許在其上進行不同異常場景導致的核心網信令風暴的模擬演練，反復推演以尋找到最優網絡參數，指導現網配置。2）方案設計考慮前述現網問題及需求，DTN 技術可應用于對核心網狀態和網元行為孿生，開展網絡故障事件模擬和信令風暴過程演練，發現并優化網絡薄弱點，提升網絡抗風險能力。如圖 3.3.2.1所示，方案主要包括四個步驟：a.建立核心網孿生，首先基于 AI 算法和統計方法對現網數據進行分析處理，得到網元機理、網絡信令、網絡拓撲、路由權重、網絡話務、終端恢復行為、網元恢復行為等關鍵網絡信息模型，

54、然后結合孿生技術，完成核心網組網狀態、配置的數字化仿真建模，從而實現現網核心網的孿生；因現網不同廠商的網元、終端的運行機理、恢復行為均存在差異，需對現網各廠商的網21絡信息進行個性化學習和建模。b.信令風暴模擬，通過對孿生的核心網的網元運行狀態、網絡信令流量等故障事件的靈活編排，來模擬多種異常場景所帶來的網絡信令風暴沖擊模擬，分析和發現信令風暴和業務恢復過程的網絡瓶頸點和影響程度。c.網絡參數尋優，通過優化算法，在孿生的核心網上尋優不同信令風暴沖擊場景下的網絡和業務最快收斂、最小影響范圍和時長的網絡參數配置。d.網絡運行驗證和配置下發，結合優化后的網絡配置，在 DTN 網絡中模擬驗證故障發生和

55、信令沖擊下的網絡業務收斂速度和影響達到預期，并應用于真實網絡配置。在核心網 DTN 實現中，在完成現網網元、用戶、終端的關鍵信息建模后，可將千萬量級用戶規模的大型、動態變化的網絡孿生出來。在孿生網絡的基礎上，可通過控制網元故障數量、接口中斷數量、網絡信令量級等的靈活組合，來模擬 DC、資源池、機房、網元多種級別的倒換容災倒換、網絡操作不當導致網元無法正常運行、接口中斷、社會及自然事件帶來的突然網絡話務劇增等信令風暴仿真，并可任意配置網絡參數來進行無限次的試錯及參數尋優，達到 DTN 支持小概率事件模擬、參數試錯、過程推演的效果。圖 2.4.2-1 核心網孿生和信令風暴演練流程3）未來挑戰核心網

56、信令風暴孿生準確度的評測是一個難點，因多數異常場景，在現網極少觸發，導致沒有充足的樣本事件來支撐孿生準確性的評估。此外，網絡話務模型是數字孿生的一個必要輸入，當前只有 15 分鐘粒度的網元指標數據用來作為話務模型預測的輸入，較細時間粒度的網元指標數據難以獲取，即會導致話務模型的不夠精確，也將進一步導致短時間的信令風暴仿真的結果可能不準確，需要增強網元設備采集獲取細粒度數據的能力，支持業務建模。2.4.32.4.3 故障搶通：故障搶通：網絡智能容災網絡智能容災1 1）背景）背景現有網絡搶通決策難度高，容災倒換等操作影響大。此外，由于核心網元數量眾多，原始人工關系梳理耗時長，精度差，評估復雜度極高

57、。動網操作由于涉及大量的動網參數決策，參22數配置修改影響評估耗時不可控，且過度依賴經驗決策，缺乏具備說服力的論證分析。借助網絡數字孿生技術，可實現網絡容災倒換過程智能評估與容災倒換過程可感可視，通過對動網參數（如流控參數）執行仿真優化，實現大區倒換收斂速度提升。2 2）方案設計）方案設計由于倒換流量沖擊的時間通常較短，孿生模型需要在極短時間內通過多種可能仿真預測，從數萬的參數中找到最優配置實現快速收斂，對于沖擊模型建模具有較高要求。此外，還需要支持對配置結果執行精準評估，以降低操作不當所帶來的二次災害。合理的沖擊模型建模，如何進行快速的收斂，是該方案的難點所在。因為倒換流量沖擊的時間是非常短

58、的，如何再短時間內通過多種可能仿真預測，從數萬的參數中找到最優配置。在執行沖擊仿真前，需先對網絡沖擊模型進行關鍵因素建模，形成包括網元信息模型、終端行為模型、流控模型、路由模型、組網模型以及故障恢復模型等多個模型的融合孿生體，結合離散事件驅動與統計向量模型仿真算法將仿真流程轉換為函數、矩陣運算等數學形式，大幅提升仿真計算速度。此外，通過對網絡 TOPO 數據、話務模型、沖擊場景配置等關鍵數據執行采集與預處理，將仿真網絡實例化，形成用于浪涌沖擊仿真的仿真引擎。該仿真引擎通過執行過程模擬、數據統計，形成采樣數據，用于訓練代理模型，再由求解器以迭代方式逼近最優解。求解過程中，還需執行解空間壓縮以及分

59、層求解機制提升以降低硬件開銷的同時提升求解效率。圖 2.4.3-1 端到端尋優框架該實踐通過對多域多網元信息在線自動采集，支撐容災過程實時可視?；诶擞繘_擊仿真評估，實現事前精準預測，事中快速決策，輔助運營商高校完成容災操作。達成效果如下：15min 容災評估輔助決策，結果偏差小于 10%倒換風險提前識別，典型場景機器自動值守，全流程狀態可視2310min 浪涌評估快速收斂，針對性參數優化配置組合圖 2.4.3-2 基于物理網絡構建仿真環境，結合終端特征執行浪涌沖擊評估3）挑戰與展望當前單點孿生應用做的比較好，但是后續未來的融合孿生應用場景其技術棧也需要升級，如何解決更復雜的問題，更綜合性的問

60、題是來來的挑戰。當前數據采集的實時性不足，多種數據的結構化、知識化未成體系，缺少綜合深度復雜化的自治能力。此外，高效容災控制依賴于及時有效的閉環控制機制，現有人工決策評估機制可能導致響應時效拉長，后續可考慮引入原生閉環控制機制支撐實時閉環控制，使能智能容災的實時感知與自治閉環。2.52.5 網絡優化網絡優化網絡優化是網絡全生命周期的第四階段。本節主要圍繞六大網絡優化場景及對應實踐案例展開介紹，包括大規模天線、視頻緩存與網絡資源管理、業務網絡、網絡切片、CSI 智能壓縮、大話務場景。2.5.12.5.1 場景一：大規模天線波束權值優化場景一：大規模天線波束權值優化1 1）背景）背景在 5G 無線

61、網絡中，為了提升用戶服務質量，需要考慮復雜的地理特征以及動態變化的用戶分布，對大規模天線權值精準地進行權值優化。其優化變量空間極大，并且眾多基站間相互干擾情況復雜。在傳統方法中，首先，基于專家經驗來設定權值的方式很難考慮多方面復雜因素（干擾情況、業務需求等）來滿足用戶需求。其次，基于傳統優化理論的方法需要對環境各影響因素建立完備的數學模型，但是在復雜環境中往往無法得到這樣的模型，并且人工成本高，24可拓展性不強。而以深度強化學習為代表的智能優化算法，存在數據需求高，探索開銷大等問題，在實際網絡環境中進行線上訓練時會嚴重影響網絡的實時性能。為此，我們引入數字孿生增強優化的思路，通過對波束域信號強

62、度的擬合與預測，為優化算法提供虛擬等效訓練環境，使之不必實時保持和真實系統交互，從而實現安全探索，并利用孿生體中交互速度快的優勢，大大增加算法的收斂速度。數字孿生網絡的基本功能，是將無線網絡中部分可獲取的數據，映射到優化算法所需的關鍵信息，從而為后者提供所需的訓練數據，并提供對網絡性能的實時預測。在每一輪網絡優化中，數字孿生網絡可以基于對未來網絡狀態的預測結果，生成基于 DRL 的網絡智能優化算法，使用預驗證環境對其進行訓練（內閉環），然后將生成的最優策略下發至物理網絡，并且接收真實反饋結果對預驗證環境進行更新（外閉環）。同時，相較于單一場景的指標預測，數字孿生網絡應當盡可能多功能化，以較小的

63、建模成本適應多種場景和任務的需求。目前，針對大規模 MIMO 網絡環境的數字孿生建模，通常采取基于仿真器的信道環境仿真。然而，一方面，仿真器的模型和參數設置不一定與實際環境相匹配，從而產生較大的建模誤差；另一方面，傳統仿真器的計算開銷通常較大，往往不能滿足實際網絡中高實時性的要求。而對于波束管理問題，學界通常采用深度強化學習算法進行智能探索與優化，以取得由于傳統優化算法和專家經驗的性能。然而，在多基站、多波束、多移動用戶等高維動態場景下，極高的動作空間維度和環境復雜度使得常規的強化學習算法難以訓練和收斂，其進一步應用受到了限制。2 2）方案設計）方案設計在本用例中，采取基于相對信號強度（ref

64、erence signal received power，RSRP）映射的數字孿生網絡建模?；臼紫炔捎貌糠钟柧毑ㄊM行輪掃，從而獲得部分波束對應的 RSRP 信息，采集數據，通過訓練深度神經網絡，將部分波束 RSRP 映射為完整碼本上的 RSRP，并進一步預測SINR 和速率等指標，從而為深度強化學習算法提供必要的狀態和獎勵預測，使之能夠脫離真實網絡環境，在數字孿生體中進行獨立訓練，避免了探索階段部分較差動作對實際網絡性能的影響，實現安全探索。同時，由于省略了控制信號下發，基站參數配置，用戶數據上報等大量復雜流程，優化算法與數字孿生網絡的交互時間通常遠小于真實環境，因此在相同的時間范圍內，優

65、化算法在數字孿生網絡中可以訓練更多輪次。對于波束管理的優化問題，引入多智能體深度強化學習算法，將多基站多波束的高維組合優化問題分解為多個單波束決策的多智能體協作優化問題，從而有效解決問題維度過高的問題。通過在數字孿生網絡和真實環境中的多輪交替訓練，可以在保證安全探索的同時有效提升收斂速度。在仿真實驗中，采用數字孿生增強強化學習的技術，能夠提升 10%以上的實時安全探索性能以及約 5 倍的收斂速度增益。253 3）挑戰與展望挑戰與展望在未來的研究中，在上述數字孿生方案的基礎上，還需要考慮更復雜場景下，如混合預編碼和多維資源分配的數字孿生建模方案，以實現更貼合實際網絡架構的建模和優化。同時，還應考

66、慮數字孿生方案與下一代無線網絡協議與系統的兼容性，使數字孿生的構想能夠以較低的開銷嵌入實際網絡環境并有效運行。2.5.22.5.2 場景二：視頻緩存策略與網絡資源管理優化場景二：視頻緩存策略與網絡資源管理優化1 1）背景）背景在無線網絡中，移動用戶的視頻服務面臨著提高用戶體驗和減少數據浪費的嚴峻挑戰。由于時變的無線信道、用戶的位置移動和基站的動態資源分配，用戶的無線下行傳輸速率呈現出快速變化的特點。為了保證流暢的視頻播放，視頻應用通常會預先緩存部分視頻內容到本地。如果用戶在完全播放之前進行視頻切換，已緩存但尚未觀看的視頻內容會造成嚴重的數據流量浪費。研究發現，用戶頻繁切換視頻會導致平均 44.

67、2%的數據損失。這一問題會顯著增加用戶和視頻服務提供商的數據流量成本開銷，同時也會降低基站網絡資源利用率。因此，設計用戶個性化的視頻預緩存機制和動態的網絡資源管理方案至關重要，它可以有效改善用戶體驗并減少數據浪費。此外，面向視頻服務的網絡資源分配優化不僅可以改善用戶體驗，還可以提高網絡資源的利用效率。然而，現有方法未能充分利用個性化的用戶特征，如移動模式、觀看偏好、切換規律等，難以提供精準的傳輸速率預測和視頻切換預測，從而無法實現短視頻預緩存和網絡資源管理的最優化。為解決這一問題，DTN 技術可以有效挖掘用戶個性化特征?；谶@些特征建立更精準的用戶行為模型，預測用戶的傳輸需求和視頻切換行為。同

68、時，利用各種實時網絡狀態信息，在數字孿生網絡環境中尋找最優資源分配方案以提高用戶體驗和資源利用效率。該項研究的主要攻克的難點在于如何進行用戶特征提取和網絡流量預測。首先，基于用戶歷史數據和實時運行數據構建用戶數字孿生體，利用卡爾曼濾波器、深度學習等方法實現傳輸速率和視頻切換概率的準確預測，在此基礎上優化視頻緩存決策。其次，基于 DTN 分析不同用戶個性化預緩存需求，從而對用戶流量需求和用戶的信道條件進行預測，在此基礎上構建網絡資源實時優化問題，設計智能的動態網絡資源分配算法?，F有的研究工作主要采用緩存控制和比特率自適應調整的方法來優化用戶觀看視頻的體驗具體來說，一方面結合人工經驗和網絡環境動態

69、調整視頻緩沖區大小以控制視頻緩存量，從而減少未觀看視頻數據的浪費?？紤]到視頻播放進度對視頻切換的影響，因為相關研究發現播放時間越長，視頻切換的概率隨之降低，所以也有方案提出根據視頻播放進度對緩存空間進行動態調整。26另一方面，自適應地調整視頻比特率版本可以減輕網絡吞吐量波動對視頻播放卡頓問題的影響，從而改善用戶的視頻觀看體驗。然而，這些研究并沒有充分考慮用戶個性化觀看偏好和視頻切換行為對系統性能的影響，也沒有從基站側考慮動態分配通信資源來改善用戶體驗。因此，利用數字孿生網絡技術可以從用戶數據分析用戶在視頻業務中的關鍵行為特征，并基于此設計用戶個性化緩存控制和比特率自適應方案進一步改善用戶體驗。

70、2 2）方案設計）方案設計為了實現用戶視頻體驗和資源利用效率的提升，該項研究提出了面向視頻業務的 DTN 框架，主要包括數據收集與分析、用戶特征提取與預緩存、網絡資源分配與預驗證三個核心功能模塊。其中，數據收集與分析模塊負責收集用戶位置、緩存、播放時長等數據，以及基站資源存量、視頻用戶數量、流量負載等數據；用戶特征提取與預緩存模塊負責構建移動用戶的數字孿生體，利用統計分析、機器學習等技術構建用戶個性化 QoE 模型，對用戶位置、視頻觀看偏好、視頻切換模式等特征進行提取和預測，進而自適應調整用戶預緩存決策；網絡資源分配與預驗證負責動態分配網絡資源，并且在孿生環境中預驗證網絡資源分配算法性能，提高

71、決策的有效性和魯棒性?；陂_源短視頻仿真軟件進行了大量仿真實驗，仿真結果顯示用戶體驗質量（QoE）提升 10%，數據流量浪費減少 30%。3 3）挑戰與展望挑戰與展望未來的研究挑戰主要來自于用戶隱私和預測誤差。首先，實時用戶數據收集需要用戶短視頻應用開放設備內部實時運行狀態數據，面臨著用戶隱私保護問題。為了解決這一難題，可以采取數據加密或者在本地進行模型訓練的方式，以避免用戶隱私泄漏。其次，無線信道變化難測，難以實現對用戶傳輸速率的精確預測。通過聯合設計優化資源分配和緩存策略，可以提高所提方案的魯棒性，從而減輕用戶傳輸速率預測誤差對系統性能的影響。2.5.32.5.3 場景三：業務網絡數字體驗

72、地圖場景三：業務網絡數字體驗地圖1 1）背景）背景IMT-2030（6G）在通信增強方面擴展了出了三個場景，分別是：沉浸式通信、超大規模連接、超可靠低時延通信，以改善數據速率、區域流量容量、連接密度、時延和可靠性。該愿景目標將對現有通信網絡引入更高的復雜度，導致原有運營/運維能力難以匹配網絡的演進需求。此外，6G 還將衍生更為豐富的新形態業務場景，如沉浸式通信、移動算力網絡、智慧城市等業務，這一趨勢也對網絡的運營/運維能力提出了新的挑戰。為提升網絡運營體驗，降低運網絡優27化復雜度，可基于數字孿生技術提供網絡數字體驗地圖能力，支撐流量價值可視與策略仿真尋優。2 2）方案設計）方案設計為實現體驗

73、地圖孿生模型構建，需提供大規模實時數據采集能力獲取全網設備、網元分布、運行指標、業務體驗等信息，以準確反映用戶真實業務體驗。這一過程涉及網絡數據、業務體驗數據的大規模采集，依賴于數據高效采集機制的支撐。此外，網絡決策驗證環節存在訓練數據有限的問題，為提升業務仿真精度與決策準確度，需基于孿生模型+知識庫等能力構建數據生成能力，以生成足夠訓練數據集滿足仿真需求。業務網絡數字體驗地圖能力的構建主要涉及以下關鍵技術實現流程：模型定義及訓練：基于物理網絡構建數字地圖孿生模型，支撐從物理網絡收集實時信息以映射至孿生模型。物理網絡建模同時涉及白盒機理模型和黑盒仿真模型兩種方式，其中白盒機理模型主要用于模擬終

74、端行為、物理衰減、無線調度等機制，黑盒仿真則主要用于以函數逼近以生成調度映射模型。數據平臺化能力：主要數據來源包括 OM、控制面網元、用戶面網元等節點。借助集群化的時序數據庫，以及大數據分析基礎設施，實現歷史質差數據等海量時序數據的存儲、分析。借助圖數據庫技術，實現拓撲關系數據等海量的孿生體及其相互關系數據的存儲。策略仿真尋優：支持按需構建策略仿真任務，執行迭代尋優以獲取策略尋優結果。通過對仿真任務進行拆解，生成匹配需求的預執行策略，并由仿真中心執行預執行策略仿真，返回仿真結果反饋?；谠u估機制對策略仿真結果進行評估，以完成策略尋優，進而下發物理網絡進行實施。通過與物理網絡交互完成策略下發并獲

75、取策略運行結果，推動模型能力優化。圖 2.5.3-1 數字體驗地圖業務孿生功能架構28通過基于數字孿生技術提供網絡數字體驗地圖能力，可滿足：全網流量價值可視化以數字地圖形式呈現全網設備、網元的分布、運行指標、業務體驗/小區負載熱力圖，體現全網整體運行狀態，實時把控用戶真實體驗?？焖僭囧e采用沙箱機制模擬現網環境，執行策略驗證，通過仿真模型快速預測并呈現實施效果，為真實環境策略的下發提供決策基礎。流量數據生成通過數字孿生生成網絡運行態數據，為下游 AI 特性提供訓練數據集。3 3）挑戰與展望挑戰與展望數據實時分析可能導致中心集群處理性能以及帶寬需求過高，導致仿真驗證無法達成預期OPEX 收益效果。

76、此外，非故障/擁塞場景下的實時數據采集也可能導致不必要的網絡性能開銷。為緩解這一問題，或許可以借助集群化的時序數據庫以及大數據分析基礎設施，實現海量時序數據的存儲與分析能力。2.5.42.5.4 場景四：網絡切片優化場景四：網絡切片優化1 1）背景）背景網絡切片能夠有效平衡不同業務間的差異化指標對無線通信網絡資源的需求，是下一代無線通信網絡中一項頗有前景的技術。然而，由于信道環境的多變性和資源分配問題的搞復雜度，實現精準的實時資源調度十分困難。盡管深度強化學習等智能優化算法能在一定程度上提升切片性能，然而高頻率的交互探索不僅開銷極大，而且可能嚴重影響網絡的實時性能。因此，本用例中引入數字孿生增

77、強的方案，實現網絡切片的智能優化。目前，部分研究中采用圖神經網絡，將核心網的節點連接關系表征為圖結構，從而對核心網切片問題進行數字孿生建模。然而，面對復雜的無線信道環境，針對接入網切片的數字孿生建模尚鮮有研究。2 2）方案設計）方案設計針對智能 RAN 切片問題，實現無線切片網絡信息物理深度融合，促進數字化轉型和智能化提升,實現高穩定性的智能接入網切片技術，減輕切片策略優化與實際系統之間的交互開銷,是29一項極具研究價值的工作?；趯\生模型，使用系統收集的歷史數據通過模擬真實網絡的狀態變化規律，生成 RAN 網絡在各種情況下的行為與性能仿真數據，在獲得全面、足量數據的前提下，構建性能與評估預測

78、模型，并通過智能優化方法優化性能。在智能網絡與真實環境近實時交互的過程中，將數字孿生體作為預驗證系統，采用虛擬對抗訓練的方法增強智能優化算法的魯棒性。本用例中，將網絡切片建模為長時優化問題，收集歷史數據以模擬網絡環境的狀態轉移過程。利用 LSTM 網絡對狀態轉移過程進行預測，同時利用深度神經網絡預測相應狀態轉移產生的獎勵信息，從而為深度強化學習算法提供所需的訓練信息支持，形成可提供預驗證功能的數字孿生網絡。同時基于知識蒸餾，可得到進一步輕量化的模型。通過數字孿生增強的深度強化學習，可顯著提升網絡切片優化的性能。3 3）挑戰與展望挑戰與展望在未來的研究工作中，值得關注的難點包括，如何進一步減小數

79、字孿生網絡的建模成本，結合基于生成式學習的數據增強技術，在有限采樣的情況下生成足夠支撐訓練的高質量數據；如何進一步優化智能算法與數字孿生體的協同優化策略，特別是面向未訓練過的新場景或新業務，如何利用增量學習和遷移學習等技術，實現數字孿生網絡的快速自適應和優化算法的高效遷移。2.52.5.5 5 場景五：場景五：CSICSI 智能智能壓縮壓縮性能預驗證性能預驗證1 1）背景）背景CSI 的精確獲取是大規模天線發揮效能的關鍵。隨著天線規模的增大，CSI 反饋的開銷也越來越大，因此基于 AI 的 CSI 壓縮反饋方法被提出。然而，在現有基于 AI 的 CSI 壓縮反饋研究過程中，多針對當前數據集開展

80、，缺乏模型泛化性驗證的環境，同時在進行模型效果評估時僅考慮壓縮比和 NMSE 等傳統指標，沒有將 AI 模型嵌入到通信過程中且提供端到端的網絡性能評估指標的仿真環境?；?DTN 技術可以構建一個統一的 CSI 壓縮反饋學習環境，在孿生環境中可提供多樣化的數據集及數據集生成能力，滿足模型精度和泛化性不同研究目標?；谖锢砭W絡孿生的環境中運行空口和網元智能模型，進行系統級多維度性能指標驗證，作為 AI 模型在設備支持和現網應用前的實用效果進行全面評估。2 2）方案設計）方案設計借助 DTN 技術構建基于外場真實網絡的 CSI 壓縮反饋研究環境及仿真能力，支持多種信道參數配置滿足不同研究目的，基于

81、孿生的系統仿真能力，為空口 AI 模型提供多維度指標評估及驗證環境。方案主要包括以下幾部分：30（1）構建基于外場真實環境+AI 校準的 CSI 壓縮反饋研究孿生環境及仿真能力，支持多樣化 AI 模型研究。使用外場真實網絡環境信息（包括地理地貌、基站工參、用戶軌跡等）進行信道孿生，并通過 AI 模型校準信道孿生結果，在孿生環境中支持用戶生成各種信道場景、信道參數下的信道數據集?；谠搶\生環境提供的仿真能力及數據可滿足 AI 模型精度及模型泛化性等多種研究需求。（2）CSI 壓縮反饋 AI 模型網絡閉環驗證、評估。通過構建的基于外場真實環境孿生和基站設備功能孿生，將 CSI 壓縮反饋 AI 模型

82、應用到孿生設備的相應模塊中完成流程串接，推演模型在真實網絡中的性能指標。在孿生環境中不僅能夠從 NMSE、壓縮比、推理時長評估模型效果，還提供了下行業務量、下行速率、下行 BLER 等網絡性能指標用于評估模型效果，可在孿生環境中不斷推演 AI 模型對性能指標的影響，支持 AI 模型的不斷調優、驗證。為支持本場景應用，孿生基站設備需要支持網元多功能模塊的解耦和靈活替換接口，為多種網元智能模型提供系統運行環境，通過孿生多區域傳播環境提供多樣化的信道場景及信道參數配置，為模型的泛化性驗證優化提供設備支持和入網前的充分試驗環境。圖 2.5.5-1 孿生基站設備支持智能 CSI 壓縮模型的功能接口3 3

83、）挑戰與展望挑戰與展望目前基站側無法輸出 CSI 壓縮反饋研究所需的信道數據，無法支持基于真實基站數據構建孿生環境，導致當前構建的 CSI 壓縮反饋孿生環境與外場真實無線環境和設備仍存在差異。后續建議聯合行業設備商推進網元智能化數據接口開放研究，開放更多數據支撐空口智能化孿生環境構建和技術發展。2.52.5.6 6 場景六：場景六：大話務場景網絡保障大話務場景網絡保障優化優化1 1）背景）背景在日常網絡優化中，演唱會、賽事開幕式等重點活動保障場景具備話務量大、用戶數多、觀眾媒體聚集等特點，如果網絡出現故障或中斷，將會對用戶體驗滿意度產生巨大影響。因此，必須采取多種保障措施來確保網絡的穩定性和可

84、靠性，提供重大活動期間的優質通信服務。目前已有的保障手段，多針對活動特點和規模，依托專家經驗進行網絡結構、配置及資源的優化和效31果預判，缺乏重大活動場景和業務復現條件，難以進行事前預演及效果驗證，當保障活動期間出現突發狀況時，因實時數據獲取困難及臨時方案調整的未知風險，也難以及時應對、解決問題。因此，基于孿生技術針對保障活動區域的場景、大體量用戶動態行為、網絡業務和性能指標進行模擬推演，進而對不同保障方案的實用效果進行事前驗證和事中監控同步，對保障工作的順利開展尤為重要。同時考慮到通信網絡的拓撲結構、用戶上網行為與保障場景物理環境的多種異構信息融合分析呈現復雜度，通常需要 3D 仿真擴展空間

85、維度，并結合可視化技術，使得仿真結果可以更直觀地呈現，便于保障人員理解網絡拓撲,觀察重保場景網絡中數據傳輸路徑、擁塞情況、性能風險，并進行優化解決。2 2）方案設計）方案設計大話務保障場景優化借助現網數據、AI 算法及通信業務知識，分別對用戶移動及上網業務行為、基站覆蓋及容量性能指標進行孿生還原及模擬推演，進而支持各類保障方案對應的參數配置優化與效果預驗證，助力保障工作順利開展。用戶軌跡孿生方面，首先通過小區用戶數分析及地圖道路數據提取，關聯小區位置信息、物理環境 POI(Point of Interest)類別和用戶級小區遷移信息，完成用戶在地圖上 POI 間的大范圍宏觀移動軌跡生成。其次結

86、合活動場館、園區范圍內小區用戶數變化趨勢、各出入口的用戶數量比例及用戶與目的地間的吸引力、排斥力模型，完成用戶在活動區域內的微觀移動軌跡生成，最后通過柵格級用戶數統計、用戶遷移趨勢分析，可完成保障活動期間大規模用戶聚集、集中遷移等高風險行為預測，提前暴露并解決問題。用戶業務孿生方面，結合真實用戶行為采樣及數據抓包分析，基于歷史業務分布模型及生成式 AI 算法，實現大話務場景下不同時段用戶發起的主流上網業務類型建模及各類 APP 數據業務包模擬生成。結合用戶位置信息，為保障活動期間網絡性能推演提供符合真實場景的用戶業務發起行為。圖 2.5.6-1 結合城市活動數據和多種業務序列數據學習的用戶業務

87、行為孿生基站性能孿生方面，構建與保障區域環境、基站分布、組網配置一致的無線孿生系統，對接用戶軌跡和業務行為孿生模型，對不同保障方案進行保障活動期間用戶的動態移動和重點網32絡性能指標模擬推演，全流程還原保障活動期間網絡性能變化情況，從而針對網絡性能瓶頸進行事前告警。為支持靈活的保障方案演練，需要在用戶行為、基站性能建模時支持多種配置條件變化的模擬推演。用戶行為孿生方面，支持對不同用戶規模、終端比例、道路封控等社會事件的條件配置，完成對不同類型保障活動期間的用戶行為模擬推演效果；基站性能孿生方面，支持對不同的基站天線參數、調度及功控算法等網絡配置，以及不同資源分配方案如應急通信車資源分配、同頻/

88、異頻/異系統組網協同的模擬演練，完成不同活動保障方案的效果評估預演，支持制定最優的保障措施，促進保障工作順利完成。大話務場景孿生能力可應用于各類演出、重大賽事、重大活動等場景萬量級用戶業務和網絡性能的模擬保障，實現對區域內所有小區 5min 粒度柵格級覆蓋及用戶數、小區級用戶數、PRB利用率、用戶速率、吞吐量等重要指標仿真評估，提前定位 topN 重點保障小區，提高保障效率和效果。針對大話務場景網絡性能可視化建模，可實現通信網絡所在地理地貌，通信網元設備、人流車流遷移動向、網絡參數配置與性能指標、保障場景風險區域與時段的設計呈現，讓網絡從不可見到可見。另外，通過對大話務場景區域周邊的人流、網絡

89、性能的仿真生成及用戶擁塞時段地點呈現，實現了保障工作的風險直觀呈現及方案效果模擬。下圖展示了大話務場景孿生和可視化技術應用于杭州亞運會開閉幕式和賽事的重點場館保障工作。圖 2.5.6-2 設備、人流、覆蓋及波束孿生可視化33圖 2.5.6-3 杭州亞運會重點場景保障孿生推演3 3）挑戰與展望挑戰與展望目前各類大話務保障需要一線生產人員提供準確的活動信息、大致的參與用戶規模，對歷史數據缺失的活動類型仿真效果不佳，面向交通管制、道路封控等引起大話務活動區域周邊物理環境變化的情況適配度較差。同時跨場景的快速可視化建模及現網數據導入仍存在工程實現困難，需要從 AI 算法模型泛化性、小樣本數據遷移性、基

90、于 AIGC 的可視化建模等技術方面進行攻關突破。343.3.DTNDTN 實踐啟示實踐啟示本章根據 DTN 實踐案例，對 DTN 實踐啟示進行凝練，包括 DTN 核心價值啟示、DTN 網絡架構啟示、DTN 關鍵技術啟示、DTN 演進路線啟示及 DTN 標準化啟示。3.13.1 DTNDTN 核心價值啟示核心價值啟示根據 DTN 實踐案例，DTN 核心價值可以凝練為三個方面：網絡高精度預測與仿真、網絡狀態精準呈現與智能決策、網絡假設推演與策略預驗證。下面對這三個方面進行介紹。3.1.13.1.1 網絡高精度預測與仿真網絡高精度預測與仿真由眾多 DTN 實踐案例可知，在網絡全生命周期管理中，網絡

91、依賴 DTN 對業務流量、網絡環境、網元狀態等進行高精度預測與仿真，為不同階段提供可靠的網絡策略目標和依據。具體來說，網絡規劃階段需要 DTN 對業務流量、站址價值、無線環境等的高精確預測，并對規劃策略的性能進行預測仿真；網絡維護階段需要 DTN 對全局網絡故障進行預測，并對容災策略進行提前仿真；網絡優化階段依賴 DTN 對網絡環境、業務需求進行動態感知預測，并對優化策略性能進行仿真驗證。為了實現高精度網絡預測與仿真，需要逐步對單網元節點、端到端網絡以及業務開展研究。首先，單網元節點的數字孿生建模對于網絡高精度預測與仿真至關重要，其價值在于提升網絡管理的智能化水平，增強了網絡系統的可靠性和效率

92、，同時為未來的網絡規劃、建設、優化、運營提供了強有力的支持手段。通過單網元級別的通信能力與業務建模，數字孿生模型能夠精確復制物理世界的網元節點屬性和行為，通過模擬和仿真，可以預見不同條件下的網絡性能表現，如流量負載、故障發生后的系統響應、升級優化后的效果等，從而進行高精度的前瞻性預測。其次，端到端網絡孿生模型包括信道模型、無線接入網、核心網、承載網、業務等整個通信過程所涉及到的孿生模型。在具體實現過程中，可以在核心網和業務層的基礎上融入虛擬化的信號傳播物理環境，例如，基于物理環境數字重構對復雜環境下的無線信道質量、區域覆蓋質量進行高精度預測，實現整個通信過程的全流程數字孿生，由此更加真實地模擬

93、通信業務性能。進一步，可以融合真實或虛擬終端設備，實現半實物或全虛擬的通信性能推演和仿真驗證，以更好地預測網絡服務質量、優化無線策略以及預測通信終端裝備性能。35最后，網絡業務流量實時預測可將業務量預測結果作為可信依據，輔助網優人員在網絡環境進行仿真推演，進行通信資源的合理分配，賦能網優領域的“需建統一”。在網絡孿生層引入業務預測能力，一方面為孿生體的建立和推演提供了強大的“類腦”，另一方面則以數據為驅動，取代了傳統模式下高度依賴人工的業務調整模式，實現了該領域的成本壓降以及效能提升。3.1.23.1.2 網絡狀態精準呈現與智能決策網絡狀態精準呈現與智能決策在網絡全生命周期管理中，DTN 通過

94、現網數據實時采集同步，對真實網絡下的用戶行為、信道環境、網元運行狀態甚至內部運行機理進行精準建模仿真與復現還原，疊加必要的可視化能力甚至 3D 建模技術，極大提高了網絡狀態呈現的準確度，有助于智能決策。具體來說，網絡建設階段需要 DTN 對機房環境、機柜管線、空調制冷等設備運行狀態進行實時呈現，并模擬多種設計方案效果，提升網絡規劃建設的精準度；網絡維護階段需要 DTN 對多層級網絡設備狀態與網元健康狀況進行精準呈現，對動網優化策略進行智能決策；網絡優化階段需要 DTN 對真實網絡下的用戶行為、信道環境、網元狀態進行精準復現，以提升業務質量、降本網絡成本為目標，對復雜網策略進行智能決策和優化。下

95、面對 DTN 網絡狀態精準呈現和智能決策在不同網絡階段發揮的作用進行介紹。首先，在網絡建設階段，DTN 網絡狀態呈現和智能決策可對網絡精準建設發揮重要作用。如3.2.1 所述，基于 DTN 對網絡狀態進行正向建模，可以讓設計方案先在 DTN 環境中進行驗證，然后在真實物理環境中進行建設，以避免高成本、高風險投入。同時，利用 DTN 對網絡狀態進行反向建模，可以對已有設備、場景進行可視化呈現與狀態監控，為網絡建設前的規劃分析提供數據支撐。當前實踐中多使用反向建模技術，部分解決了低成本勘測與建模的技術難點，能夠應用于場景地物建筑還原、資產展示?？偠灾?，DTN 狀態呈現的核心價值在于可支撐面向網絡

96、建設前的三維精準呈現，因此未來的發展方向主要為通過對機房環境和網絡設備建模，實現三維資產管理、輔助自動設計、基于數字資產立體化、顯現化支撐高精度仿真與呈現等數字孿生能力，強化數據底座，支撐基于仿真的智能決策，實現質效提升。其次，在網絡維護階段，DTN 的核心價值在于網絡整體資源數字化，進而作為動網操作決策的驗證依據，提升網絡維護操作的可靠性與可實施性。在當前網絡維護環節中，由于核心網網絡復雜，涉及網元數量眾多，且網元間關系梳理耗時極長，導致動網操作評估復雜度高且結果不可靠。通過網絡資源分層可視化，實現業務、網絡、基礎設施三層視角，實現動網沖擊模型建模并提供收斂參數決策結果，降低倒換過程對網絡的

97、流量沖擊，大幅提升網絡運維操作的效36率。此外，對于行業專網，專網下沉作為運營商使能 ToB 業務的關鍵手段，常采用獨立/共享基站、獨立/共享核心網的方式進行部署，且通常伴隨著園區入駐式 UPF，以實現數據不出園區的需求。作為相對封閉的獨立網絡，面臨著與大網同樣的網規網優難題，包括網絡性能規劃、性能風險識別、潛在故障分析等?；跀底謱\生網絡所提供的可視化能力以及孿生仿真能力，可以通過構建專網場景數字孿生模型，并基于該模型執行仿真評估，以完成專網規劃、網絡風險識別與優化部署配置，進而縮短實驗局周期，加速產品上線。最后，在網絡優化階段，DTN 可以提供精準、實時、動態的網絡優化狀態呈現能力，有效輔

98、助智能決策。在本研究報告的實踐案例中，DTN 可支持呈現天線波束權值配置的立體覆蓋效果，呈現業務體驗數字地圖分布，支持大話務用戶遷移行為動態呈現、網絡業務量空間分布變化效果、保障資源組網方案地理化呈現等。很多具有高風險的網絡優化策略及配置可在孿生網絡中進行效果預驗證和評估?；趯\生網絡與真實環境的交互控制能力，還可直接通過孿生網絡的可視化配置操作同步下發到現實網絡生效，并觀察配置生效后的網絡反饋與預估結果的差異，必要時實施配置回滾，節省了現場配置操作、事后效果復測的成本開銷，實現“呈現觀察-嘗試驗證-配置生效-反饋修復”的一站式網絡優化，為現代網絡優化提供全新的工作模式和互動體驗，并具備更高的

99、效率和安全可靠性。3.1.33.1.3 網絡假設推演與策略預驗證網絡假設推演與策略預驗證在網絡全生命周期管理中，DTN 可以對網絡基于各種假設情況進行推演，為復雜的網絡優化智能決策算法的研發及驗證提供必不可少的網絡交互環境。特別地，在網絡維護階段，DTN 假設推演和預驗證有利于降低容災倒換等操作帶來的巨大影響，迅速準確評估配置修改的性能，為動網提供可靠的依據。在網絡優化中，DTN 可以為各種網絡優化場景提供效果的預驗證和模擬能力，有效提高網絡優化質量。下面對 DTN 網絡假設推演與策略預驗證在不同網絡階段發揮的作用進行介紹。首先，對于網絡運維階段，DTN 可以產生與運行態網絡不同的實時數據和狀

100、態，可為網絡運維異常檢測、故障定位和恢復技術提供同步的運行驗證環境。一旦網絡中出現運行態故障，網絡運維的異常檢測、診斷和修復能力可在孿生網絡中快速運行并評估網絡的恢復效果，然后及時將策略同步到現實網絡中實現快速修復。特別地，對于信令風暴類重大異常問題，現網通常難以復現，且異常一旦發生，對大范圍網絡通信將帶來嚴重影響，異?；謴头桨傅母咝Э煽啃杂葹橹匾?。如前面的實踐案例所述，DTN 通過核心網仿真及信令風暴場景預演，模擬不同信令風暴場景下網絡收到的沖擊及參數尋優算法效果，為網絡重大問題預演練、網絡的主動、提前運37維及問題修復提供了環境支持?；谠摥h境針對性嘗試各種問題修復方案的制定及優化，可于問

101、題發生之前進行方案實施，高效修復異常、預防突發性問題對網絡服務造成嚴重影響，化被動為主動，化事后為事前。此外，現網有價值數據密度低，且考慮用戶安全問題，不宜采集獲取，而孿生網絡可構造大量異常場景數據，為網絡維護算法技術研究和驗證提供大量豐富的數據基礎、網絡基礎和驗證環境基礎。其次，對于網絡優化階段，DTN 可支持閉環 QoS 保證機制，對未來網絡狀態進行推演，并對應用于該狀態下的網絡策略進行預驗證和迭代優化。在前文 DTN 實踐案例中，多個案例使用基于 DTN 仿真驗證環境評估網絡容量以及無線覆蓋情況是否滿足目標業務所需的差異化 QoS 需求，并結合實時感知與閉環控制機制跟蹤業務體驗保障狀態，

102、通過與控制面/管理面的閉環控制機制，實現業務體驗的平穩保障。例如，通過網絡仿真環境為大話務場景保障方案的制定及評估提供了靈活、可靠的環境支持，為復雜波束尋優提供預測試模型能力，以及在其他實踐中提到的網絡切片優化、視頻緩存資源優化等算法中，DTN 網絡都為其提供了效果預驗證和模擬能力，可見孿生仿真技術之于智能優化決策類算法，就像優質數據集之于 AI 算法一樣不可或缺。未來，隨著網絡領域生成大模型技術、高效安全的虛實聯動技術的發展，DTN 技術將更具遷移性、通用性。孿生網絡可以在現實網絡穩定運行的同時，對多種參數組合、環境信息、用戶行為并行演練，同時生成大量網絡運行狀態數據，基于數據與網絡環境支持

103、外掛式、內生式決策模型、甚至網絡大模型的研發。具體來說，對于內生智能場景，網絡自身作為智能體可以對演練可能發現的問題及風險進行參數配置的模擬優化及效果驗證，支持優化決策類內生 AI 能力自主生成與迭代升級，孿生網絡成為內生 AI 模型在現實網絡部署前的自迭代訓練場。此外，在網絡大模型與孿生網絡融合發展的過程中，孿生網絡與真實網絡不斷交互，精度不斷逼近真實，孿生網絡自身覆蓋的網元類型、網絡場景也將逐漸豐富，并支持更靈活的網元編排、服務組裝功能。此時，靈活推演的網絡環境可以通過疊加自然語言交互能力，通過多類任務場景構建、網絡運行態模擬為網絡大模型的研發驗證提供環境基礎。3.23.2 DTNDTN

104、網絡架構啟示網絡架構啟示根據 DTN 實踐案例，可以得到面向 6G 網絡的 DTN 架構啟示。其中，網絡原生 DTN 架構和自底而上的網絡自治架構顯得尤為關鍵。因此，本節首先介紹 6G 網絡的 DTN 架構啟示，然后介紹網絡原生 DTN 架構，最后介紹自底而上的網絡自治架構。383 3.2.2.1 1 面向面向 6G6G 的的 DTNDTN 網絡架構網絡架構5G 網絡雖然已在網絡的規建維優模擬、預測、預驗證和優化等方面，進行了各種網絡數字孿生（化）的實踐，但還無法做到全面、精細、實時地感知和孿生數據同步，在網絡孿生操作的實時性、穩定性、可靠性、智能化程度等方面仍有很大的提升空間。5G 在支持數

105、字孿生網絡應用的協議和標準規范方面也存在不足，大部分孿生方案偏各個廠家的私有實現。因此，6G DTN數字孿生網絡需具備更高的建模仿真預驗證性能、可靠性和更高的智能化程度，實現更高階的網絡自智能力，從而高效應對未來更復雜多變的網絡用戶環境，同時在 DTN 標準規范方面也亟待新突破。我們認為在網絡架構方面，需要從以下多個方面對 6G DTN 進行綜合考慮：1）從 5G 外掛式網絡數字孿生到 6G 原生式數字孿生網絡的演進:隨著 6G 新時代的到來，DTN各種功能將從外掛式應用逐漸演進為 6G 網絡原生功能集合的一部分，成為 6G 網絡智能化和自智的關鍵支撐。2）6G 同步設計與部署 DTN:為了實

106、現 6G DTN 與 6G 物理無線系統間的無縫對接和彼此賦能，兩者可以在設計、研發、調試、部署和應用等各個環節同步地進行。例如，同步設計規劃 6G 物理和孿生網絡架構、同步制定技術標準、同步開發軟硬件系統等。3）DTN 功能引入到網絡運行態:除了應用于現有的網絡設計態和運營運維態外，6G 網絡還可以在運行態內置和執行 DTN 功能。通過實時動態地業務編排管理和孿生執行操作，6G 網絡有望更好地滿足用戶和業務級別的數字孿生預驗證和自優化引導需求。4）6G DTN 將聯合新的計算面和數據面設計：在 6G 新系統中，新計算面和數據面將可能成為 6G 網絡架構的重要部分。將 DTN 設計目標與這些新

107、面功能緊密結合，可以更充分利用網內的算力數據資源，發揮其在高保真對象建模、細節可視化呈現、高精度模擬仿真等方面的技術優勢，并加強真實效果預驗證、動態優化自尋優和生成式數據服務等新關鍵能力。5）6G 需規范 DTN 業務服務：為了推動 DTN 成為可面向普通用戶的 6G 新業務服務，可能需要規范統一的 DTN 業務服務定義、系統架構、業務邏輯和功能實現規范等，推動 DTN 服務的標準化進程。6）DTN 功能可服務化：DTN 各種功能需要面向更多的用戶進行服務化，需能提供個性化的DT 孿生型數據、業務服務等，并能向外部用戶按需提供各種 DT 孿生型數據、業務服務等。7）推進 DTN 網元節點的互操

108、作性：為了實現異廠商之間的孿生網元節點 IOT 互操作，可能需要推動 6G 無線系統物理網元之間的標準化接口 DTN 內容設計。這些接口應能夠體現出與數字39孿生操作相關的內容，確保不同廠商的 DTN 網元節點能夠無縫連接和協同工作，從而推動網絡的開放性和兼容性。8）6G 智能內生與 DTN 間的協同：在 6G 時代，無線智能內生和數字孿生將都會成為推動 6G網絡高階自智發展的重要力量。孿生網絡可基于內部智能尋優實現更合理精準的“數字規劃體”，數字孿生預驗證和優化操作對物理網絡的策略優化指導和潛在問題研判解決，又能進一步提升“網絡內生智能”的可信度和可靠性。這兩者之間的功能關系、聯合設計的可能

109、性、它們在 6G網絡高階自智中的各自角色定位還需進一步深入研究?？傊ㄟ^兩者的協同工作，可實現更加智能、高效、可靠和可信的 6G 網絡。隨著 6G 時代的到來，數字孿生網絡 DTN 將會發揮越來越重要的作用和價值。我們需要充分考慮 DTN 在當前網絡架構的特點及其影響，積極應對未來 6G DTN 網絡架構的新需求和新挑戰，不斷探索和改進 DTN 的功能和應用價值。在對未來 6G 網絡原生 DTN 架構的探索中，將綜合考慮以上多條因素，推動 DTN 在 6G 時代實現全面按需開放。在對自底向上的網絡自治的探索中，通過孿生環境和孿生信道能力的提升，可以為未來原生數字孿生網絡的實現和發展提供新的動力

110、和支撐。3.2.23.2.2 網絡原生網絡原生 DTNDTN 架構架構5G 網絡架構部署至今已較為穩定，對于孿生能力通常采用附加外掛方式，存在接口不統一，性能開銷大，處理時延長等問題，基于 6G 的機會需要設計原生的網絡孿生架構。所謂原生孿生，即基于網絡孿生環境的生產、調測、上線、運行和運維運營，所有的產品行為和過程都是在孿生輔助下完成，孿生生命周期同產品的生命周期，網元和孿生的同步上線，且可以和不同的設備商網絡進行無縫的交互。原生網絡數字孿生網絡將突破既有的狹義網絡數字孿生的驗證和預測評估邊界，而是融合模型、感知、訓練、認知、決策、控制、評估于一體的綜合孿生網絡系統，實現對物理網絡和功能場景

111、的動態實時映像，自我感知決策和閉環控制。40圖 3.2.2-1 6G 廣義原生網絡數字孿生既有的網絡孿生主要聚焦于動網保障、故障容災、運維優化等特定場景化問題，未能發揮孿生的全部價值。為提升數字孿生能力在網絡中的應用價值，后續可借助孿生能力使能產品的全生命周期管理，即涵蓋了設計、規劃、交付、試驗、部署、上線、運維、運營、演進等全場景全周期的孿生保障。這一愿景依賴于完善的網絡級孿生基礎設施，支持孿生能力按需構建。結合現有實踐可（如 3.3 和 3.4 章節中的控制機制需求）看出，該原生的網絡級孿生基礎設施依賴于原生的網絡數據采集接口與高自由度閉環控制機制，其中前者用于支撐大規模實時數據的采集，后

112、者則用于支撐更為廣泛的孿生控制需求。通過在網絡構建初始階段結合孿生業務需求設計孿生采集接口與閉環控制機制，以突破既有孿生場景限定，最大化孿生服務價值。以網絡自動駕駛這一愿景為例，5G 網絡在孿生控制閉環上做的探索相對有限，通常采用管理面配置參數優化或控制面策略調整等方式執行網絡控制，控制粒度粗放，通常為網元級或者流程級，時效性也存在一定問題。隨著網元內生智能能力的提高，對于網元的控制應該更精細化，可以到功能級、實例級，增強更智能化更精細化的控制手段，此要求孿生在構建時也要結合內生智能，構建內生孿生控制能力，結合孿生數據的采集輸出和孿生控制的輸入，形成精確化的孿生閉環?；谇笆鰧嵺`案例經驗，面向

113、未來網絡的 DTN 需在如下層面進行定義：架構層面：通過引入 DTN 相關邏輯功能網元，提供意圖管理、目標閉環、孿生仿真等功能模型，通過與 DTN 內部邏輯功能以及外部功能網元之間的交互機制，構建全場景、細粒度、實時高可用的網絡原生的數字孿生能力。41接口層面：通過定義縱向分層交互接口以及與 RAN 數字孿生的橫向協作接口，基于標準化的模型/數據交換能力，實現孿生能力的異廠家互聯互通以及孿生服務的全場景覆蓋；通過定義孿生服務開放接口，對內/對外提供孿生服務開放，擴展孿生能力邊界；通過定義網絡狀態實時感知接口與策略閉環控制接口，實現孿生體對真實網絡的精準感知與高穩原生控制，支撐高階網絡自治。流程

114、層面：通過定義網絡數字孿生模型管理流程，支撐網絡數字孿生模型隨網元同步可用，支持孿生模型基于場景的靈活取用，基礎模型輕量化發布，孿生模型的在線注冊和訓練；通過定義意圖驅動的孿生服務流程，匹配規建維優營全場景對孿生服務的能力需求，實現場景化敏捷孿生按需構建和執行。原生孿生網絡將通過 6G 管理面、控制面、數據面協同調用，實現端到端的完整原生孿生服務能力，需要涵蓋如下主要功能：模型管理：提供原生孿生模型管理能力，包含網絡基礎模型（拓撲、路由、基礎設施等）、網元融合模型，最終做到自動功能場景化模型構建。孿生體管理：基于上層意圖請求執行網絡孿生體構建，形成動態孿生體管理策略，孿生體之間可以進行組合和連

115、接，形成孿生服務鏈。以孿生體作為最小的自主孿生單元，借助內生智能能力，形成對于智能的原始驅動。孿生訓練仿真：實時數據獲取，綜合數據融合模型訓練，最終實現孿生模型的自主迭代優化微調。孿生執行：支持基于內閉環和外閉環獲取最優決策，通過管控接口下發控制策略完成迭代尋優。42圖 3.2.2-2 網絡原生 DTN 端到端功能執行流程綜上，未來應該建立原生的網絡孿生架構，實現孿生模型和網元功能的同步上線，全域全場景全周期全功能的按需孿生，達成精細化敏捷無風險的孿生感知和控制閉環，通過豐富的孿生接口實現孿生能力的服務化開放。3.2.33.2.3 基于信道孿生的網絡自治架構基于信道孿生的網絡自治架構面向 6G

116、 網絡智簡需求，傳統離線網絡設計方式導致網絡傳輸實際性能遠離設計最優、多樣新技術優化復雜度高、迭代周期長的難題。以 3.1.2 復雜環境下網絡覆蓋性能預測為例，構建物理環境和電磁環境的一體化數字孿生能有效解決復雜業務和場景下的網絡覆蓋高精度預測問題。3.1.3 無線網絡高精度仿真以及 3.1.4 流量激活與容量預測同樣需要對傳輸信道特征精確表征。因此，需要一種基于信道孿生的自底向上網絡自治架構。在該架構中，基于感知增強實現物理傳播環境的重構，通過信道預測實現電波傳播衰落特性的分析和精確計算，實現信道的數字孿生，進而在線實現物理層、媒體接入控制層和無線資源控制層的智能化適應，支撐 DTN 傳輸策

117、略、網絡部署在線優化，自底向上地提高 DTN 對復雜環境變化的適應能力。43圖 3.2.3-1 信道孿生網絡設計新范式為實現網絡自底向上自治，在線、精準的孿生信道發揮關鍵作用。文獻1所搭建的環境感知的信道數字孿生平臺（A Digital Twin Channel Platform Enabled by Environment Sensing，DTC-Platform）提供了“信道孿生自底向上網絡自治”的具體實現方法與啟示。首先，可以通過激光雷達、深度攝像頭等感知設備實時采集環境信息，生成點云數據。通過環境特征提取計算散射體的位置、尺寸等信息，無需對環境人工建模，可實現環境散射體的實時采集與孿生

118、環境的自動重建。然后，可以基于優化的超快速、高精度電磁計算仿真方法，在孿生環境內預測無線電波傳播，配合多維多尺度環境信道關聯映射數據庫，最終實現信道數字孿生。最后，將孿生環境和孿生信道可視化地呈現給用戶，在此基礎上，可以進一步的提供動態環境下基站覆蓋范圍和用戶接收信號強度等實時孿生信息，為未來網絡的智能在線優化提供支持。圖 3.2.3-2 平臺架構圖44圖 3.2.3-3 平臺室內動態場景演示圖面向未來，DTC 將在數字世界中全面反應真實物理環境的信道特征，從而使真實世界的網絡實體能主動調整策略。另一方面，利用物理實體的反饋，DTC 不斷學習和發展，提高孿生信道的精度，使通信決策越來越智能和可

119、靠。DTC 在信道表征和決策方面的強大能力為實現基于 DTN 的6G 網絡奠定了基礎，可以促進 6G 系統從非特定場景設計到特定場景設計的范式轉變。3.33.3 DTNDTN 關鍵技術啟示關鍵技術啟示本小節將對 6 個關鍵技術啟示進行介紹，包括 DTN 數據治理技術、DTN 用戶域網元孿生技術、DTN 無線信道孿生技術、DTN 無線業務孿生技術、DTN 策略虛實遷移技術和 DTN 智能編排技術。3.3.13.3.1 DTNDTN 數據治理技術數據治理技術數據治理是通過一系列策略和規范提高組織數據的可用性、質量和安全性的過程。它的目標是維護安全且易于訪問的高質量數據，以獲取更深入的業務洞察、支撐

120、業務決策。以確保數據的質量、可靠性、安全性與合規性，同時保護數據的隱私和安全基于 3.1-3.4 章節網絡全生命周期的案例，在構建數字孿生體和生成孿生規劃體的前置工作中，需要從各域各層采集海量異構數據，涉及種類繁多、規模龐大的數據模型構建和數據資產沉淀。不同的業務場景對數據治理的關注點和視圖不同，因此跨域多源數據的標準化定義和規范化分類具有重要意義和價值。數據治理技術的主要難點是各個數據模型或者數據表之難以保障數據的一致性。理想情況是，相同粒度的相同數據項在不同的網絡階段應具有相同的字段名稱和業務描述，不同算法的業務指標應顯性化區分。助力不同網絡域之間的數據語言統一，交互時消除歧義，保障孿生服

121、務的交易效率，提高數據資產價值密度。45根據 3.1-3.4 章節案例的需求，結合數據治理技術研究和實踐經驗，總結出數據規范、數據關聯、數據傳輸、數據校驗、數據安全 5 個關鍵環節和技術要求。數據規范：面對無線網絡技術演進和移動數據爆炸增長，網絡制式、頻率應用、產品體系越來越復雜，規劃對象更是涵蓋覆蓋型、容量型、高速移動、高低空等“點、線、面”多場景。傳統單一的數據模型已經難以滿足，新型的字典模型必須同時具備“計算、操作、標準、業務、管理”多樣化特征?？梢园凑兆饔糜蚺c統計口徑進行劃分，將數據分為 B 域數據、O 域數據、M域數據、物聯網數據、行業數據、方案數據、臺賬數據、GIS 信息、網絡能力

122、等。按照應用域與顆粒度進行劃分，將數據分為建設區域、功能網格、覆蓋場景、物理基站、邏輯基站、物理小區、邏輯小區、聚類柵格等。根據市場、網絡協同發展趨勢，數據領域進一步橫向拓展；根據用戶行為、運營結構的變化與調整，數據子集進一步縱向切分。數據關聯：通過專業統計工具、埋點分析、服務器日志接口獲取的數據，因來源各異，造成單指標絕對門限分析結果缺乏綜合性，難以助力數字孿生瓶頸突破。以數據集作為最小顆粒，統一匯聚和處理，對數據群體精細化、數據場景區分化、數據流程定制化，形成標準指標元數據，包含先見性數據指標、因果性數據指標，透視指標定位關鍵節點，將經緯度、基站 ID、小區 CGI、柵格中心點、樓宇圖層等

123、信息，作為室內外基站、小區、物業點、柵格的跨域連接樞紐，再對元數據指標與各業務指標一一匹配，實現跨越映射，構建市場與網絡綜合分析基礎。數據傳輸：取數和分析邏輯分離，服務模型接口歸一，將單一的數據轉換為可應用的標準字段。將多源異構數據進行結構轉化，成為軟件可識別的數據，規避采集與分析的服務復雜性，應用數據交換系統、直報系統實現傳輸，拆分封裝成多個取數單元與分析單元，對查詢模型做抽象，把一個查詢模型與多個分析單元進行關聯。數據校驗：對業務數據進行抽取、清洗、轉換和加載（ETL），生成標準數據集，合理利用系統資源進行調度，提高處理效率、簡化加工過程。對相同或相似的數據做映射操作，方便基礎服務層調用業

124、務數據，快速形成原始指標這一數據資產，按類存放在數據集市，供業務功能調用。數據安全：在于存儲、共享、銷毀三個環節的管控。建立數據使用權限控制系統、建立存儲備份及恢復機制，遵循權限最小化原則進行安全保護，在處理過程中增加安全加密校驗，確保數據與功能隔離、數據與用戶隔離，對共享數據執行周期歸檔操作。3 3.3.3.2 2 DTNDTN 用戶與網元孿生技術用戶與網元孿生技術為更好支撐網絡規劃、網絡維護、網絡優化等實踐，實現 DTN 的愿景，需提供可根據物理46環境變化，可小樣本或零樣本遷移的更準確、更高效的用戶及網元的孿生。然而，真實的網絡通常由變化多端的物理環境、大量終端、網元共同組成，即使是同類

125、終端及網元，其內部通信功能實現也不盡相同，孿生網絡模型的準確性、對現網問題的預知及時性對其實用性存在很大影響。傳統的網絡仿真方法依賴于協議規范、通信系統理論知識與設備內部算法實現，具備較高的人力與時間成本，且準確性不高。數據驅動的智能化網絡孿生建模技術是解決以上問題的重要手段。它通過對大量物理網絡數據的學習進行智能化建模，可以突破基于知識和規則建模與現實網絡存在差異的局限，通過與物理網絡實時同步的能力保證對真實網絡狀態的準確反映，且通過持續更新的數據實現模型的迭代優化。未來，孿生網絡對于真實物理網絡的性能表現準確率應高于 99%。1 1）用戶行為建模用戶行為建模用戶的移動軌跡和業務使用模式，直

126、接影響網絡流量分布和用戶需求，在實踐案例 3.4.6中表現尤其明顯。因此，對用戶行為建模有助于構建更加智能、動態、自適應的網絡環境?；跀祿寗拥挠脩粜袨榉抡?，包含用戶軌跡仿真和用戶業務的仿真：用戶軌跡建模：使用現實世界的地圖信息、不同區域級條件下的用戶歷史行為數據，建立用戶移動模型，模擬還原用戶在空間中的移動路徑和意圖模式，進而完成在一定條件變換下，如封路、特殊天氣、特殊活動等任一區域內用戶軌跡的仿真。用戶業務建模：通過學習用戶業務分布數據，使用戶業務模型符合相應場景（如演唱會、景點、辦公區）的觸發特征，并采用生成技術模擬長視頻、短視頻、即時通信、瀏覽類等不同業務的包行為模型。用戶行為建模尤

127、其是用戶軌跡建模技術難點在于人類行為具有復雜性和隨機性，如何充分捕獲條件對軌跡的影響、用戶時間依賴性，如何完成用戶行為在跨場景、跨時段軌跡的遷移性。未來可以考慮增加用戶畫像、影響用戶移動規律的條件屬性、地圖信息如將用戶位置和地理環境道路、POI（Point of Interest）類別關聯，構建外部空間條件特征，并與用戶軌跡提取的時空特征結合起來，加強對時間、條件、環境的學習，進而構建具備可條件控制、高保真、多樣性、多場景遷移能力的城市級用戶宏觀和微觀軌跡遷移模型。47圖 3.3.2-1 孿生模型構建流程圖2 2）無線基站建模無線基站建?？紤]無線網絡環境和設備的復雜性，DTN 實踐案例中無線網

128、絡規劃 3.1、運維 3.3、網絡優化 3.4 等場景應用對無線孿生網絡的基站模型精確度和推理效率有很高的要求。傳統無線基站建模存在實現復雜、仿真效率低、無法跨設備廠家、與現網差異較大等問題，且難以實現虛實交互的數字孿生。隨著 AI 技術的發展，基于知識+數據驅動的智能化無線建模技術，根據用戶狀態及地理地貌環境，建立小區不同參數配置條件下無線性能指標模型，如無線通話率、掉話率、上、下行流量等，為有效支撐實際生產使用和交互。為實現上述目標，可考慮基于自監督預訓練算法，采集物理環境及網絡生產的大量容量性能指標數據，通過對地理地貌、用戶分布及網絡覆蓋等影響網絡性能指標的特征提取，使用時空特征提取方法

129、，構建網絡關鍵參數配置與性能指標的映射模型，提升基站模型對不同環境、用戶分布的表達能力，以及跨場景跨區域通用性，進而完成單網元網絡容量性能指標的預測。在系統運行過程中，通過孿生模型與物理網絡映射單元數據的實時交互，完成網絡性能數據預測等下游任務模型微調和迭代更新。進一步的，通過對多小區網絡性能指標數據的學習和微調，將單小區建模能力拓展到多小區聯合網絡的推演能力，實現高精度、可快速遷移，可實時與物理網絡交互的智能無線網絡建模及網絡性能預測能力。48圖 3.3.2-2 DTN 數據采集和預測功能圖1 1）核心網元建模核心網元建?，F有的核心網孿生通常采用兩種方式。方式一通過真實網元虛擬化技術復現核心

130、網網元功能，并通過小型化組網模擬物理網絡運行，要實現可孿生現網規模的復雜拓撲和網絡環境，需消耗大量的計算資源。方式二通過將復雜核心網網元抽象為簡化的業務節點，基于協議規則側重模擬大規模網絡的信令及業務交互模式?；谝巹t對網元行為建模過程，需針對不同省的組網、不同廠家設備、不同場景下的網絡行為和表現分別構建多套個性化規則，不夠靈活、通用，行為模型與真實設備誤差大。結合物理網絡數據學習的智能網元建模技術，是解決上述難點問題的一種可行手段。通過對網絡不同拓撲、設備廠家、不同場景下的網元機理、信令邏輯、業務模式、網絡話務指標、正常及異常場景下的網絡和終端的行為等數據學習訓練，構建通用的核心網網元 AI

131、 模型，模擬單網元在不同網絡和業務條件下的行為模式。進一步的，通過靈活調整模型的網元數量、網元狀態、網絡參數配置、鏈路狀態等輸入條件，孿生出真實網絡在不同場景的整體行為表現，有效支撐關鍵網絡狀況時的動作決策和日常網絡優化建議。在實際運行中，通用核心網 AI 模型通過與物理映射網元的在線數據學習微調，可自適應適配得到不同設備或版本的個性化模型，持續提升建模和孿生精度。3.3.33.3.3 DTNDTN 無線信道孿生技術無線信道孿生技術3.1 節網絡規劃中實踐表明，為了實現 DTN 的愿景，需要發射器(Tx)和接收器(Rx)之間精確的無線信道特性，包括傳播路損、衰落和其他相關屬性，進而支撐 3.1

132、.2 規劃設計、3.1.3 網絡仿真和 3.1.4 性能預測等上層任務。然而，傳統基于有限場景測量的統計信道建模方法難以及時、準確的反映環境的瞬態變化，傳統信道模型僅是追求統計平均的數學模型，沒有與真實環境實時交互的能力，不能支撐 DTN 的實現。隨著更多的感知設備加入網絡以及網絡計算能力的49提高，無線物理環境的數字孿生成為可能。進一步的，利用環境信息在孿生環境中預測無線電波，實時獲取信道特性，最終實現信道的數字孿生（Digital Twin Channel，DTC）。在未來，DTC 將以一種以數字化的形式在虛擬空間中反映原始信道衰落狀態和變化全過程的技術，以在物理層或鏈路層主動適應無線通信

133、系統技術和需求，有望支撐 DTN 傳輸策略、網絡部署在線優化，提高 DTN 對復雜環境變化的適應能力。DTN 需要 DTC 在與環境的交互以及精準、實時表征信道特性方面具有強大能力，具體需求包括：完整、準確無線信道特征：為了保證 DTN 性能釋放，需要 DTC 提供完整，精確的各個收發機間的信道特征。包括大尺度路損、陰影衰落、覆蓋，小尺度的多徑功率、時延、角度、多普勒、信道沖激響應。與真實物理環境實時交互：需實現物理世界與數字世界的同步化，對 DTC 具有重要意義。這就需要對數據感知和處理、信道預測和決策進行高效的執行。尤其是海量的環境數據維度高、信息量大，難以直接利用和實時處理，因此需要對環

134、境信息進行進一步解構和提取。不斷學習更新：構建的 DTC 可能無法完美地復制物理實體與無線信道?？赡艽嬖诟鞣N缺陷，包括傳感器誤差、模型缺陷、孤點數據等，可能導致物理通信設備的非最優甚至不正確的決策。這就要求 DTC 具有自我更新的能力。面向任務的動態信道特征:由于不同的通信任務在本質上依賴于不同的信道特征，因此對DTC 的要求也不同。同樣，這需要不同的決策過程。因此，DTC 的設計和提供應以任務為導向，以提高準確性和效率。因此，構建 DTC 的核心目標是通過對物理無線信道的數字孿生，實現對動態環境的實時感知和反映，從而構建精確、實時、全面的信道特征模型。DTC 可有效提升 DTN 對環境的適應

135、性，使其在不同通信任務下基于實時信道信息做出優化決策。未來，DTC 不僅能實現與物理環境的無縫同步，還具備自我學習和更新的能力，確保對復雜環境的精準響應，從而為 DTN 的主動適應、傳輸策略優化和動態網絡部署提供支撐。這些特性將推動 6G 無線通信系統在復雜場景下的應用與發展，提升網絡的智能化水平和服務質量。3.3.43.3.4 DTNDTN 無線業務無線業務孿生孿生技術技術在深入探討無線網絡性能與設備間通信業務需求的密切聯系時，我們必須認識到，通過精細化的通信業務建模，我們不僅能夠在復雜多變的業務場景下評估網絡策略的效能，更能深入50洞察不同業務場景下網絡性能的細微差別，從而實現針對性的優化

136、措施。這種方法論的核心在于準確刻畫網絡業務行為，捕捉網絡在實際運營中的性能表現，進而為網絡管理和優化決策提供強有力的業務數據支持。當我們分析和建模無線網絡的業務行為數據時，可將其區分為粗粒度的流量數據與細粒度的數據包分發數據，這種區分方式實際上也是在對網絡性能分析的精度進行細分。粗粒度的流量數據揭示了網絡業務使用量的宏觀趨勢，而細粒度的數據包數據則能提供關于網絡行為的更詳細的微觀視圖。具體的，流量數據的時間與空間分布特性為網絡流量管理和預測提供了重要的視角。例如，通過識別基站流量的周期性變化，網絡運營商可以預測高峰時段，進而調整資源分配以優化服務質量。類似地，功能相近的兩個城市區域，其流量時域

137、變化規律也往往較為相似，通過分析相似城市區域提取流量模式，可以更有效地規劃網絡布局和擴展策略。因此，在對網絡流量進行孿生建模時，需要考慮其空間分布與時間分布特征，以及時空維度上的交互特征。在對空間特性進行建模時，傳統方法通常通過圖結構來描述網元之間的相對位置關系，以建模網元流量的空間交互。然而，這種方法缺乏對網元所在空間的語義相似度的捕捉。因此，一種創新的方案是利用知識圖譜來描述城市環境中基站、街區、興趣點、人口等一系列城市要素之間的空間語義關聯信息。這種方法突破了傳統基于臨近關系的限制，能夠捕捉網元間在空間上更高層次的語義空間關聯。在對時間特性進行建模時，傳統方法通常采用自回歸網絡、長短期記

138、憶神經網絡（Long Short Term Memory，LSTM）等確定性模型來預測網絡流量。然而，這些方法在估計網絡流量時容易出現過擬合現象，導致生成數據多樣性較差，難以捕捉網絡流量的變化特征。近年來，概率生成模型如變分自編碼器（Variational AutoEncoder，VAE）、生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）和擴散模型（Diffusion Model）等可以擬合流量數據的潛在整體分布，捕捉未觀察到的因素對流量的隨機擾動影響，從而提高流量孿生結果的多樣性和保真度。細粒度的數據包分發數據分析進一步加深了我們對網絡性能的理解。通過考慮

139、網絡協議和業務類型的影響，我們能夠模擬網絡中數據包的實際流動過程。這種模擬不僅有助于揭示潛在的網絡瓶頸和安全風險，還能為網絡設計和協議優化提供實證基礎。目前已有相關研究采用 GAN模型生成業務數據包，包括業務流的源目 IP 地址、端口號、傳輸協議以及平均包長等統計信息。然而，現有工作很少考慮用戶自身網絡使用偏好與業務內在關聯對網絡包數據的影響，導致生成的業務數據包缺乏邏輯性與連續性。因此，將網絡發包協議與用戶業務意圖嵌入孿生模型中以實現網絡數據包的高保真建模是一個重要的研究方向。51通過多維度、多粒度的網絡業務孿生建模方法，不僅促進了對無線網絡行為更深入的理解，也為網絡策略的制定、網絡資源的優

140、化分配以及服務質量的提升提供了堅實的理論和技術支撐。隨著無線網絡技術的不斷發展和應用場景的日益復雜，這些研究成果將在未來網絡設計和管理中發揮越來越重要的作用。將這些洞察和方法論應用于無線網絡業務孿生技術，可以更加精確地模擬和預測網絡在實際操作中的表現，特別是在第三章所提到的關鍵領域：網絡優化切片：業務孿生技術能夠模擬不同網絡切片策略對服務質量的具體影響，允許網絡運營商在不同業務需求之間平衡資源，如將更多的帶寬分配給數據密集型服務，同時保持對低延遲服務的支持。通過虛擬模擬，運營商可以在不影響現有網絡服務的情況下測試不同的切片策略，從而找到最優化的網絡配置。業務網絡數字體驗地圖：使用業務孿生技術創

141、建的數字體驗地圖可以提供用戶在不同地點和不同網絡條件下的服務體驗質量的視覺表示。這種地圖使網絡運營商能夠直觀地識別出哪些區域的網絡服務需要改進，從而更有針對性地投資于網絡升級和優化。大話務場景網絡保障優化：在預期流量激增的事件（如體育賽事或大型公共活動）期間，業務孿生技術可以模擬這些高流量情況下的網絡表現，幫助運營商預測并應對可能出現的網絡擁塞。通過這種預模擬，可以提前制定應急計劃，如臨時增加網絡容量或調整流量管理策略，以保證用戶體驗不受影響。視頻緩存策略與網絡資源管理優化：隨著視頻內容消費的增加，通過業務孿生技術測試不同的視頻緩存和分發策略對網絡性能的影響變得至關重要。這可以幫助運營商優化內

142、容的存儲和傳輸，減少網絡延遲，提高用戶滿意度，同時降低運營成本。通過在這些關鍵領域內應用無線網絡業務孿生技術，可以顯著提升網絡的可靠性、效率和用戶滿意度，進一步證明這項技術在現代網絡優化和管理中的不可或缺性。隨著技術的進步和網絡需求的不斷演變，業務孿生技術的角色和影響力將持續擴大，為未來無線網絡的發展提供強大的支持和靈活的解決方案。3.3.53.3.5 DTNDTN 策略虛實遷移技術策略虛實遷移技術將基于數字孿生環境得到的優化策略從仿真環境到真實環境的遷移(Simulation toReality,Sim2Real)是網絡孿生在虛實融生層面的關鍵技術之一，它標志著我們在網絡孿生技術應用的深度與

143、廣度上邁出了重要一步。這一技術的核心在于將虛擬數字域中的優化策略有效地遷移到現實物理域，以實現網絡系統的最優化運行。由于模擬器在模擬現實物理環境時總是存在一定的誤差，使得在模擬環境中學習到的最優策略難以直接應用于現實環境中。因此，52Sim2Real 技術的研究和實現成為了連接數字優化與物理實現的橋梁，其目標是實現數字域的優化策略到物理域網絡的無縫接入。Sim2Real 技術中的典型工作主要可以分為五類：Domain Adaption、Progressive Network、Inverse Dynamic Model、Domain Randomization，以及遷移學習。這些方法各有側重，共

144、同為Sim2Real 的實現提供了多角度的解決方案。Domain Adaption 通過學習模擬和現實環境共有的狀態到隱變量空間的映射，使模型能夠在現實環境中復用。Progressive Network 借鑒累積學習的思想，通過從簡單任務到復雜任務的逐步遷移來實現模型的適應。Inverse Dynamic Model 則是通過學習現實環境中的逆轉移概率矩陣，直接應用模擬環境中訓練好的模型。DomainRandomization 通過隨機化模擬環境中的參數來增加模型的魯棒性，以適應現實環境的多樣性。在網絡技術的應用領域，尤其是對于大規模天線波束權值優化、網絡切片優化、網絡資源管理優化等方面，Si

145、m2Real 技術的重要性不言而喻。以下案例詳細闡述了這一點：大規模天線波束權值優化：在 5G 及未來網絡中，大規模 MIMO 系統利用成百上千的天線元素來增強信號傳輸質量和系統容量。在這種系統中，波束形成技術是實現高效通信的關鍵。通過 Sim2Real 技術，我們可以在數字域中對大規模天線陣列的波束權值進行優化模擬，再將這些優化策略遷移到物理域實際應用，從而顯著提高無線網絡的傳輸效率和覆蓋范圍。網絡切片優化：網絡切片技術允許運營商在同一物理網絡基礎設施上提供多種邏輯分離的網絡服務。Sim2Real 技術在這里發揮作用，通過在數字域中模擬不同的切片配置和策略，找到最優的資源分配和流量管理方案，

146、然后將這些策略無縫遷移到現實的物理網絡中，以滿足不同服務質量(QoS)的需求。網絡資源管理優化：在動態變化的網絡環境中，有效的資源管理是保證服務質量和用戶體驗的關鍵。Sim2Real 技術通過在數字域內模擬各種網絡負載和配置場景，優化資源分配策略，然后將這些策略應用于物理網絡，實現網絡資源的動態管理和優化，從而提高網絡的整體性能和效率。這些案例表明，Sim2Real 技術在將數字孿生模型中的優化策略有效遷移到物理網絡系統中，以應對實際環境的復雜性和不確定性方面，具有不可替代的作用。通過這種技術，可以實現從數字域到物理域的無縫策略遷移，極大地提高網絡設計和管理的靈活性和效率。隨著網絡技術的持續進

147、步，Sim2Real 將成為未來網絡研究和應用中一個越來越重要的領域，為無線網絡的優化和創新提供強大的技術支撐。533.3.63.3.6 DTNDTN 智能編排技術智能編排技術編排是孿生體運行的關鍵，智能編排技術為數字孿生網絡帶來了全新的管理和優化范式，通過智能編排技術，實現雙閉環優化控制，達到孿生網絡自動化管理、策略自動優化，使孿生網絡具備靈活性、可擴展性和自演進性，使其能夠根據實際需求調整運行策略，解決高性能預驗證的核心問題。智能編排在數字孿生網絡中發揮著至關重要的作用，一是自動化管理和優化：智能編排技術可以實現數字孿生網絡的自動化管理和優化，無需人工干預，從而提高了系統的效率和可靠性。二

148、是快速響應和靈活性：數字孿生網絡通常處于動態和復雜的環境中，需要快速響應各種變化和挑戰。智能編排技術使得網絡能夠及時調整運行策略和配置參數，以適應不斷變化的需求和條件，提高了網絡的靈活性和適應性。三是優化控制和資源利用：智能編排技術可以實現對數字孿生網絡的優化控制，通過對資源的合理分配和利用，提高了系統的性能和效率。例如，智能編排技術可以根據網絡負載情況動態調整資源配置，以實現最佳的網絡性能。數字孿生網絡編排分為外閉環編排和內閉環編排，網絡數字孿生外閉環編排是基于業務需求，規范業務部署的工作流程，并通過孿生網絡進行策略生成和驗證。隨后，將驗證后的標準化策略通過北向的標準化接口下發至物理網絡，以

149、推動網元編排并完成策略配置，從而實現外閉環優化控制。按功能劃分，可分為高層業務編排和網絡網元編排兩個主要部分。高層業務編排負責解析孿生任務的需求，進行業務部署并規范工作流程，將其轉化為標準化策略后通過北向的標準化接口下發給底層資源控制器。而物理網元編排則根據下發的策略，調配、更新和管理實體及虛擬網元，并同時將當前的實體網絡狀態反饋給網絡孿生體。網絡孿生體根據反饋信息，收集網絡實時數據，對模型進行迭代優化，以改進策略。網絡數字孿生內閉環是在網絡孿生體內基于構建的模型，進行面向場景的虛擬環境、仿真模型、智能策略等編排，通過智能算法和自適應機制，數字孿生網絡能夠根據實時數據和環境變化進行自我調整和優

150、化，從而實現閉環仿真驗證和策略的迭代優化。在場景編排階段，首先進行意圖解析，以識別場景并深入挖掘和描述所涉及的網元及其之間的拓撲關系。根據這些描述的網元信息，從模型庫中檢索出必要的網元進行適配，并通過拓撲關系對孿生場景進行精準編排。在模型編排過程中，根據虛擬網絡環境的要求，選擇相應的網元節點，并為其匹配相應的仿真模型，以建立起網絡仿真引擎。進而，對涉及的各個模型進行綜合組合，并進行多維模型的聯合優化，確保其與物理網絡的參數對齊，以保障整體孿生環境的準確性和一致性。在構建和編排完畢的孿生網絡基礎上，對通過 AI 生成的智能策略進行編排，以便實現策略的預先驗證。如果在驗證過程中發現策略的可行性有所

151、不足，則需要不斷進行優化迭代，直到仿真結果能夠滿足要求，方可進行配置下發。54數字孿生網絡的智能編排技術在后續演進中將更加注重自主學習和自適應性、多模態數據融合、跨領域知識融合以及智能化決策支持等方面的發展，以應對日益復雜和多變的網絡管理和優化需求。3.43.4DTNDTN 演進路線啟示演進路線啟示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“評估指標體系的構建、閉環評估機制的設計、全局評估”三步實施方法構建 DTN 能力等級評估體系，系統推進 DTN 智能化演進。3.4.13.4.1 DTNDTN 能力等級評估體系能力

152、等級評估體系在數字孿生網絡的發展與應用過程中，科學的評估體系不僅是衡量網絡建設效果的關鍵手段，更是推動其持續演進和優化的必要環節。通過建立完善的評估指標體系，并形成以“評估-分析-提升-再評估”為核心的閉環評估機制，可以實現對數字孿生網絡建設成效的全面評估，進而確保其穩定性、適應性和長期可持續發展。1）評估指標體系的構建數字孿生網絡作為高度復雜的網絡系統，其評估指標體系的構建應覆蓋多個維度，確保全面反映系統的技術能力和運行效率。評估指標的設計應具備以下幾個特點：一是多維度，能夠涵蓋孿生網絡的不同層次和不同環節；二是可量化，確保評估結果具有客觀性和可操作性；三是具有針對性，能夠依據不同的應用場景

153、和建設階段，進行差異化的評價。具體而言，評估指標的構建應包括以下幾個關鍵維度：（1）網絡性能：網絡性能是數字孿生網絡評估的重要組成部分，主要評估網絡在數據傳輸、處理和通信中的性能。其核心指標通常包括延遲、帶寬、抖動、丟包率等，反映物理網絡與虛擬孿生體之間的信息傳輸效率和穩定性。此外，網絡性能評估還需關注網絡在高負載、復雜環境下的表現，確保其具備應對大規模數據流量和多場景并發需求的能力。（2）模型精度：孿生網絡的虛擬模型與物理實體的同步精度是影響網絡有效性的重要因素。模型精度評估主要通過對孿生體與物理系統之間的狀態同步性進行量化分析，以確保虛擬模型的表現能夠準確反映物理對象的實時狀態。評估指標應

154、包括孿生體與實際系統在數據、行為和狀態上的一致性，保證數字孿生模型的可信度。55（3）系統可擴展性：隨著數字孿生網絡的規模擴大和應用場景的多樣化，系統的可擴展性成為評估中不可忽視的維度?？蓴U展性評估主要針對系統在擴展節點、增加業務流量或增加復雜性時，是否能夠維持性能穩定的能力。評估體系應能反映系統在面對擴展需求時，資源調度、處理能力及網絡負載的適應性，確保數字孿生網絡能夠平穩適應規模擴展的需求。（4）系統魯棒性與容錯性：在復雜的物理環境和多樣的應用場景下，系統的魯棒性和容錯性是評估其穩定性的重要指標。魯棒性評估應考察孿生網絡面對異常情況、故障或外部擾動時的恢復能力。容錯性則評估系統在面對硬件故

155、障、網絡故障或軟件錯誤時的應對措施和恢復機制。這一評估有助于確保數字孿生網絡在突發事件下能夠迅速恢復，并維持正常運行。（5）資源利用率：孿生網絡的資源利用率評估主要針對系統在計算、存儲和帶寬等方面的資源分配效率。通過對資源利用情況的監控與評估，可以有效判斷系統是否實現了合理的資源調度，以及是否存在資源浪費或瓶頸。該指標的評估可以幫助優化資源配置，提升系統的整體運行效率。（6）系統安全性：作為一個高度復雜和開放的系統，數字孿生網絡的安全性要求較高。安全性評估應涵蓋系統的防護能力、風險識別能力以及應對安全威脅的有效性，包括網絡安全、數據安全、訪問控制以及隱私保護等多個層面，通過系統安全評估，確保網

156、絡的安全防護體系能夠應對各種潛在的安全風險。2）閉環評估機制的設計閉環評估機制是確保數字孿生網絡能夠持續優化、動態改進的重要手段。通過“評估分析提升再評估”的循環過程，可以實現對系統的實時監控、動態優化和逐步提升。（1）數據采集與監控：孿生網絡中的數據采集主要包括物理系統、虛擬模型、網絡設備等各節點的實時運行數據。數據采集過程需要確保數據的準確性、完整性和實時性。（2）數據分析與診斷：數據分析應采用多維度分析方法，結合網絡性能、資源利用、模型同步等不同維度的數據進行綜合分析，形成對系統整體運行狀態的全面認知。（3）優化策略的制定與實施：優化策略的制定需要綜合考慮系統的多維度特性，并通過動態調整

157、系統參數、資源調度機制或網絡配置等方式進行實施。（4）再評估與反饋循環：再評估的結果將直接影響下一輪的優化方向，若優化措施未能取得預期效果，系統將根據反饋數據調整優化方案，進入新一輪的評估循環。通過不斷的反饋與優化，系統將逐步達到穩定的高效運行狀態。3）全局評估56（1）數字孿生網絡的評估工作不僅限于對單個技術維度的分析，還應從全局角度進行綜合性評估。全局評估的目標在于通過多維度的綜合分析，全面把握系統在整體運行中的表現，并對系統的能力提升、適應性和發展潛力做出客觀判斷。（2）技術維度的全局評估：技術層面的全局評估中，應充分考慮數字孿生網絡各個層級的相互依賴與聯動關系，判斷系統整體技術架構的合

158、理性與穩定性。全局評估還需關注系統在實際運行環境中的性能，確保孿生網絡在多樣化的應用中的泛化性。（3）業務維度的綜合評估：在業務維度的評估中，主要考察數字孿生網絡在不同應用場景中的實際效果與業務成效。通過對網絡運行效率、業務支持能力和智能化水平的綜合評估，量化數字孿生網絡對業務流程的優化效果，并判斷其在業務場景中的應用價值。（4）跨場景評估與優化：數字孿生網絡往往需要適應多種不同的應用場景，通過對不同應用場景的需求差異化分析，評估數字孿生網絡在跨場景環境中的適應性和表現，從而為系統的進一步擴展和優化提供依據。建立評估指標體系和效果閉環評估機制是數字孿生網絡建設中的關鍵環節。通過構建涵蓋網絡性能

159、、模型精度、資源利用率、系統安全性等多維度的量化評估指標體系，企業能夠對孿生網絡的能力建設成效進行全面、客觀的評估。同時，通過閉環評估機制，實現評估工作的動態優化與持續改進，確保數字孿生網絡始終處于高效、穩定的運行狀態。3.4.23.4.2 DTNDTN 智能化演進路徑智能化演進路徑DTN 的目標是高準確度地、全面地預測未來網絡狀態，并為網絡各階段提供預驗證環境?？紤]到物理網絡的動態性和復雜性，數字孿生網絡可分成 4 個階段逐步演進。階段一：基于單域模型庫的碎片化 DTN 仿真?；趩斡蚰Ｐ蛶斓乃槠?DTN 仿真是數字孿生網絡演進的初始階段，其在網絡建模和性能評估方面具有重要意義。該階段旨在

160、通過仿真軟件上的基礎模型構建局部網絡的仿真環境，以深入研究網絡的運行情況和性能特征。通過仿真軟件中提供的豐富的基礎模型庫，如：網絡拓撲結構、傳輸協議、數據流量等，從而奠定數字孿生網絡的基礎。其次，通過對模型參數進行調優，致力于使仿真結果與實際情況盡可能接近。這一過程需要結合真實數據，如網絡拓撲數據、流量數據等，以提高模型的準確性和可靠性。通過多次試驗和調整，逐步優化模型的性能，以確保其能夠準確地模擬網絡的特性和行為。最終，利用實際網絡的運行數據對 DTN 進行驗證以評估準確性，并對 DTN 進行必要的調整和優化，57從而保障 DTN 網絡的可靠性和準確性，并為后續階段的網絡管理、優化和決策提供

161、更為準確、可靠的支持。階段二：基于多域模型庫的體系化粗粒度 DTN 仿真?；诙嘤蚰Ｐ蛶斓捏w系化粗粒度 DTN仿真是數字孿生網絡發展的重要里程碑，標志著對 DTN 建模和仿真技術的進一步發展和完善。該階段通過整合多個仿真軟件內的模型庫，并編排模型鏈的方式，實現對物理網絡的更為精細的建模和仿真。該階段的關鍵在于整合多個仿真軟件內的模型庫，涵蓋了更豐富、更全面的網絡特性，如網絡拓撲結構、鏈路質量、傳輸協議等，從而提高模擬結果的準確性和可信度。體系化粗粒度的網絡仿真意味著能夠在更高的層面上對 DTN 進行建模和仿真，考慮更廣泛的網絡范圍和更多的網絡特性，有助于更全面地理解網絡的運行機制和性能特征，為

162、網絡的優化和管理提供更為全面的數據支持。同時，需要考慮模型之間的兼容性和一致性，設計合適的編排方式，確保整合的 DTN 能夠準確地反映網絡的實際情況?；诙嘤蚰Ｐ蛶斓捏w系化粗粒度 DTN 仿真階段為進一步提高網絡建模和仿真的精度和準確性提供了重要的技術支持。階段三：基于高階模型的端到端細粒度 DTN 建模?；诟唠A模型的端到端細粒度 DTN 建模階段標志著對 DTN 技術的重大飛躍。通過采用高階 AI 模型，如圖神經網絡等，以實現對網絡行為的精準預測。首先，高階模型的引入為 DTN 提供了更為深入和全面的視角，能夠更準確地捕捉網絡中的非線性關系和動態特性，從而實現對網絡的端到端細粒度建模。其次

163、，通過大規模網絡數據的訓練和參數優化，能夠更好地適應現實網絡環境的復雜性和變化性。這種數據驅動的方法提高了模型的預測能力和泛化能力，為網絡運營商提供了更可靠和準確的數據支持，有助于優化網絡資源的分配和管理。同時，此階段更加關注模型的實時性和適應性，通過不斷優化和調整模型，以實現網絡的實際波動和性能表現的實時反饋，從而為網絡管理提供了更為靈活和有效的手段，有助于應對網絡環境的動態變化和不確定性。階段四：基于大模型的全自動精準 DTN?；诖笮湍Ｐ偷娜詣泳珳?DTN 階段作為數字孿生網絡演進的最后一個重要階段。此階段采用了大規模、復雜的神經網絡模型，以實現對網絡的全自動建模和精準仿真?；诖竽Ｐ?/p>

164、的 DTN 具備更高的表達能力和泛化能力，通過學習大量的網絡數據自動發現網絡中的模式和規律，能夠更準確地捕捉網絡的復雜特性和動態變化，從而為 DTN 的預測提供了更為可靠的基礎。其次，全自動的 DTN 使得網絡管理和優化更為高效和智能化，大模型能夠自動分析網絡數據，并進行自主建模、仿真，無需人工干預，從而節省了大量的時間和資源。這種自動化的建模、仿真方式為網絡管理和優化提供了更為便捷和可靠的解決方案。在這一階段，還將著重關注模型的實時性和準確性，通過結合最新的網絡數據進行模型的持續優化和更新，從而有助于確保模型能夠及時反映網絡的變化和波動，為網絡的穩定運58行和優化提供了堅實的保障?；诖笮湍?/p>

165、型的全自動精準 DTN 階段為數字孿生網絡的發展畫上了圓滿的句號。通過引入大規模、復雜的神經網絡模型，并結合實時數據進行自動化建模、仿真和優化，能夠更全面、更準確地理解和預測網絡的行為，推動數字孿生網絡向著更智能的方向邁進。3.53.5 DTNDTN 標準化啟示標準化啟示隨著DTN技術成熟深入和相關價值增益的大量彰顯，未來業界對DTN技術規范的標準化需求，也會不斷地被推動和提升，從而在多應用領域形成“相對統一的框架范式”和“工作流性能效率”等方面標桿參照。當前，業界某些主流的標準化行業組織已在數字孿生網絡方面開展了各類立項和研究工作。2021 年 10 月，CCSA TC3 成立數字孿生網絡子

166、組，之后 TC5、TC6、TC7、TC8、TC621分別開展數字孿生網絡相關研究123。2022 年 2 月，ITU SG13 組發布全球首個數字孿生網絡標準 數字孿生網絡需求和架構5，后續發布多項數字孿生網絡標準67。2022 年 3 月，IETF NMRG研究組完成數字孿生概念和架構立項8。2022 年 10 月，IMT-2030（6G）推進組完成面向6G 的數字孿生網絡應用場景研究立項。截至 2023 年 4 月，CCSA TC5 WG6 完成新一代無線通信系統數字孿生體系架構和關鍵技術研究等多項立項和標準研究，旨在進一步為 3GPP 未來 6G原生的數字孿生網絡系統做更多的技術預研和儲

167、備10?？傮w而言，DTN 技術應用正在從“網絡運營/運維態”，走向“網絡設計態”和“網絡運行態”，并且后者對 DTN 技術功能性能的要求會更苛刻，例如：更本地化的精簡孿生建模，更低的仿真預驗證延時，更高的自尋優效率等。2023 年 12 月，中移動率先成功在 3GPP SA5 牽頭立項Rel-19 SID：數字孿生網絡運營12，為 DTN 走向 3GPP 標準化拉開了帷幕。隨著 2024 年下半年，SA1 啟動 6G 新業務服務需求的研究，DTN 無論作為 6G 新業務服務，還是作為新網絡架構能力，都很值得 SA1，SA2 等工作組進一步探討。進而，結合 6G 智能內生系統設計的標準化推進，D

168、TN各種業務邏輯、功能單元、工作流程如何也能內生內于 6G 新網元節點間，并在“網絡運行態”下發揮出價值增益（實現在線動態地預驗證自尋優等），如果實現 DTN 虛擬網元功能之間的異廠家 IOT 互操作等核心問題，都值得 CT/RAN 等工作組進一步探討和推動合適的標準化?？傮w上，相伴于 6G 物理網絡的設計運行，同時存在 6G DTN 虛擬網絡的設計運行，因此很多 6G 標準化問題，可能需要在“實”和“虛”兩個空間/功能域/接口/流程中同時被考慮，從而形成全方位的虛實共生聯動。具體而言，可從以下方面推進 DTN 標準化工作：1）數據治理標準化：在構建數字孿生體和生成孿生規劃體的前置工作中，需要

169、從各域各層59采集海量異構數據，涉及種類繁多、規模龐大的數據模型構建和數據資產沉淀。不同的業務場景對數據治理的關注點和視圖不同，因此跨域多源數據的標準化定義和規范化分類具有重要意義和價值。2）管控機制差異化：充分考慮孿生管控體的合理授權及能力開放的差異，依據不同的孿生應用微服務保留端到端能力與網絡各域間的資源開放差異度，構建層次化的管控服務架構與標準。3）模型驅動的孿生任務流編排：以節約網絡資源，降低能耗成本，保障信息安全為導向，模型驅動方法以機理模型或者知識規則形式出現，通過預定義的、特定數據結構的感知建模進而獲得新的規劃孿生策略和參數。根據任務實時性、AI 模型規模、數據隱私要求等因素，靈

170、活選擇分布式或中心化的模型訓練推理方式，通過多種技術實現分布式算力、統一數據庫、多樣 AI模型的高效配合，實現網絡、算力、能量資源的高效利用。我們堅信積極推動 DTN 技術在 3GPP 等行業組織的標準化，非常有利于推動未來 DTN 產業的蓬勃發展壯大和商業價值拓展擴大，也為未來元宇宙、全智能體等終極應用場景夢想鋪平發展的道路。604.4.總結和展望總結和展望本研究報告對目前國內 15 個 DTN 實踐案例進行梳理總結，并從中得到 5 個方面的關鍵啟示。具體而言，這些 DTN 實踐案例被劃分到網絡全生命周期管理的規、建、維、優四個階段中。在網絡規劃階段，包括需求預測、規劃設計、網絡仿真、性能預

171、測四個方面的實踐用例。在網絡建設階段，包括環境勘測、建設審核兩個方面的實踐案例。在網絡維護階段，包括故障分析、故障修復、故障搶通三個方面的實踐案例。在網絡優化階段，包括大規模波束權值優化、業務網絡數字體驗地圖、大話務場景網絡保障優化等六大場景下的實踐案例。未來 6G DTN 數字孿生網絡需具備更高的建模仿真預驗證性能、可靠性和更高的智能化程度，實現更高階的網絡自智能力，從而高效應對未來更復雜多變的網絡用戶環境，同時在 DTN 標準規范方面也亟待新突破。需要從以下多個方面對 6G DTN 進行綜合考慮：首先 DTN 各種功能將從外掛式應用逐漸演進為 6G 網絡原生功能集合的一部分，向 6G 原生

172、式數字孿生網絡演進。其次，為了實現 6G DTN 與 6G 物理無線系統間的無縫對接和彼此賦能，兩者可以在設計、研發、調試、部署和應用等各個環節同步地進行。再次，為了實時動態地業務編排管理和孿生執行操作，6G網絡應該具備在運行態內置和執行 DTN 的功能。接著，6G DTN 將聯合設計新的計算面和數據面，可以更充分利用網內的算力數據資源，發揮其在高保真對象建模、細節可視化呈現、高精度模擬仿真等方面的技術優勢。最后，6G 智能內生與 DTN 間的協同，共同成為推動 6G 網絡高階自智發展的重要力量。61參與單位參與單位單位單位撰寫人撰寫人貢獻章節貢獻章節中國移動研究院朱艷宏，康曼聰，鄭青碧，鄧娟

173、；梁燕萍,李光宇，張苗苗，劉文朋，鄒巍1，2.5.1,3.3.6,4；2.4.2，2.5.5，2.5.6，3.1.2，3.1.3，3.3.2中國移動設計院向中秋，劉學成；江楓,賈敏2.2.3，2.3.2；2.2.2，2.3.1，3.1.1，3.1.2，3.3.1中國移動紫金研究院鄭康2.2.1，3.1.1聯通研究院孟明明,李姍姍3.4華為王思南，丁輝2.4.1，2.4.3，2.5.3，3.1.2，3.1.3，3.2.2中興楊立，孫文文3.2.1，3.5，4北京郵電大學張建華，于力，苗潁河；李書緣3.2.3，3.3.3；2.1清華李桐3.3.4，3.3.5北京交通大學楊汨2.2.4，3.1.1紫

174、金山實驗室/東南大學黃永明，張鋮，李宇軒，尤建潔2.5.4鵬城實驗室劉圣波，吳穩2.5.2參考文獻參考文獻1 CCSA.數字孿生網絡：IP 網絡擁塞預處理總體技術要求R/OL.TC3WG3SWG1:數字孿生網絡第 5 次工作組會議.(2023-04-11)2023-12-21.2 CCSA.T/CCSA.539-2024 數 字 孿 生 網 絡 數 字 地 圖 應 用 技 術 要 求 S.ChinaCommunications Standards Association.3 CCSA.SR 368-2022 數字孿生和大數據技術在傳送網領域的應用研究S.ChinaCommunications

175、Standards Association4 ETSI.UnlockingDigitalTransformationwithAutonomousNetworksR/OL.https:/www.etsi.org/newsroom/press-releases/2207-new-etsi-white-paper-unlocking-digital-transformation-with-autonomous-networks625 ITU.DigitaltwinnetworkRequirementsandarchitectureR/OL.(2022-02-13)2023-12-21.https:/

176、www.itu.int/itu-t/recommendations/rec.aspx?rec=148526 ITU.Digital twin network-Capability levels and evaluation methodsR/OL.(2023-12-14)2023-12-21.https:/www.itu.int/itu-t/workprog/wp_item.aspx?isn=181577 ITU-T X.2011(2024-04).A Security guidelines for digital twin networkS.ITUTelecommunication Stan

177、dardization Sector.8 IETF.DigitalTwinNetwork:ConceptsandReferenceArchitecture.(2023-10-23)2023-12-21.https:/datatracker.ietf.org/doc/draft-irtf-nmrg-network-digital-twin-arch/9Y.Miao,Y.Zhang,J.Zhang et al.,Demo Abstract:Predictive Radio Environment forDigital Twin Communication Platform via Enhanced Sensing,IEEE INFOCOM 2023-IEEE Conference on Computer Communications Workshops(INFOCOM WKSHPS),Hoboken,NJ,USA,2023,pp.1-2.103GPP.TR 28.915(2024-06)Study on management aspect of Network Digital TwinS.3rdGeneration Partnership Project.