数字孪生网络实践与启示研究报告2024

核心观点

数字孪生网络（DTN）通过将物理网络映射到数字空间，实现对网络的全生命周期管理，包括网络规划、建设、维护和优化。DTN可以综合考虑各方面复杂因素，对网络进行全面监测、推演、寻优和进化，最终实现全生命周期的网络高水平自治。

关键数据和研究结论

• DTN实践案例：报告详细介绍了国内15个优秀的DTN实践案例，涵盖网络规划、建设、维护和优化等四个阶段，展现了DTN在整个网络全生命周期管理过程中的关键作用。
• 网络规划：DTN在网络规划阶段可以进行流量激活与容量预测、站址价值智能评估与规划、无线网络高精度仿真和复杂环境下网络覆盖性能预测。
• 网络建设：DTN在网络建设阶段可以进行基于三维勘测建模的自动化环境勘察和数字化室分设计审核。
• 网络维护：DTN在网络维护阶段可以进行跨时空网络全局故障感知与分析、核心网信令风暴、故障模拟及定位恢复和网络智能容灾。
• 网络优化：DTN在网络优化阶段可以进行大规模天线波束权值优化、视频缓存策略与网络资源管理优化、业务网络数字体验地图、网络切片优化、CSI智能压缩性能预验证和大话务场景网络保障优化。
• DTN核心价值：DTN的核心价值可以凝练为三个方面：网络高精度预测与仿真、网络状态精准呈现与智能决策、网络假设推演与策略预验证。
• DTN网络架构：面向6G的DTN网络架构需要从5G外挂式网络数字孪生到6G原生式数字孪生网络的演进，并联合设计新的计算面和数据面，实现网络原生DTN架构和基于信道孪生的网络自治架构。
• DTN关键技术：DTN的关键技术包括数据治理技术、用户与网元孪生技术、无线信道孪生技术、无线业务孪生技术、策略虚实迁移技术和智能编排技术。
• DTN演进路线：DTN可分成四个阶段逐步演进：基于单域模型库的碎片化DTN仿真、基于多域模型库的体系化粗粒度DTN仿真、基于高阶模型的端到端细粒度DTN建模和基于大模型的全自动精准DTN。
• DTN标准化：未来业界对DTN技术规范的标准化需求会不断提高，可从数据治理标准化、管控机制差异化、模型驱动的孪生任务流编排等方面推进DTN标准化工作。

未来展望

未来6G DTN数字孪生网络需具备更高的建模仿真预验证性能、可靠性和更高的智能化程度，实现更高阶的网络自智能力，从而高效应对未来更复杂多变的网络用户环境。同时，在DTN标准规范方面也亟待新突破。