孿生，就是雙胞胎（同卵）的意思。由于兩人共享完全相同的基因，他們心靈相通，對同一種食物過敏，患同樣疾病的幾率也相同，因此對于其中一個人的治療方案，可以直接照搬到另一個人身上。

所謂數字孿生，就是給現實事物在計算機系統上創建一個“數字克隆體”。他們雖然一個真實一個虛擬，但運轉方式分毫不差，因此本體可以把自身狀態實時同步給數字克隆體，而數字克隆體也可以通過大數據和人工智能等先進工具來不斷求索，把得出的最佳決策方案下發給本體來執行。

數字孿生，其本質上是一個解決復雜系統問題的工具。其價值，就是將數字克隆體打造為本體的實驗床，用來在數字世界不斷進行技術驗證、尋優、試錯；而現實世界的本體則保持穩定，在必要時刻把數字克隆體的成果拿過來用即可。這樣一來，自然可以降低風險，節約成本，提高效率。

數字孿生肇端于航天軍工領域，并不斷向智能制造、智慧城市等垂直行業拓展。隨著Gartner 連續三年將數字孿生列入年度（2017-2019）十大戰略性技術趨勢，通信行業也開始研究數字孿生的應用。

? ?? 為什么通信行業需要數字孿生？

經常進行無線網絡測試、運維、優化的同學，對下面這兩個詞可能深有體會：“如履薄冰，如臨深淵”。

移動通信網絡屬于基礎設施，所提供的打電話、上網等服務也都是不可離開須臾的剛需。一旦操作失誤導致大面積、長時間斷網或者性能惡化，不啻于一場大的事故。

因此，所有運營商對“現網”的任何操作，都是慎之又慎的。比如，對于新功能測試，一般都要嚴格選擇并限定區域，再三確認修改參數，操作實施還要在凌晨大家在睡覺的時間進行，生怕出問題影響用戶。

通信系統是一個極盡復雜的龐大系統，端到端網絡包含各種網元，每個網元都有多種不同的工作崗位，關注點也各不相同。

我們就像盲人摸象一樣，只見樹木不見森林，難以掌控全局，對用戶需求的變化反應緩慢，缺乏準確預測網絡性能的工具，只能小步慢走，試探前行。

所謂“智者千慮，必有一失”。不管我們怎樣“計劃周全”地運籌帷幄，也很難一帆風順地決勝千里，在執行時總會出各種各樣意想不到的問題。

如果我們能有一套系統，不但可以在部署之前充分驗證參數組合的有效性，還能通過智能尋優來找出最優參數，配置下發之后基站一運行，果然分毫不差。所謂“閉門造車，出門合轍”，便是如此境界。

為了設計這套系統，業界把目光投向了一種全新的數字化理念：

沒錯，那就是：數字孿生。

? ???通信行業怎樣應用數字孿生？

通信網絡，在構建“數字孿生”系統上，優勢是得天獨厚的。

首先，網絡中的每一個基站，其實在網管系統中存在精確的模型。其中不但包含站址、經緯度、天線掛高、方位角、俯仰角等工程參數，還包含諸多的功能特性、成千上萬個塑造了網絡性能的無線參數、以及和其他網元協同工作的地面參數等等，這些數據已經可以構建一個數字化的基站了。

然后，在核心網中，存儲著每個用戶的一切數據，知道每一個用戶到底在什么地方、使用什么套餐、喜歡用什么APP、拿的是什么手機、什么時候給誰打電話等等信息。一般來說，運營商對這些數據的管理非常嚴格，不必擔心自己被偷窺。

第三，你的手機只要有信號，就在不斷地和網絡進信息交互，除了實際發送的數據之外，還有用于系統控制的信令、探測各頻段的無線信號、上報自己測得的信號質量，等等不一而足。基站則更是繁忙，除了為手機提供服務之外，還將收集到的所有信息匯總成性能KPI，用于判斷你的用戶體驗到底如何。也就是說，整個系統對信息的內容和流向，是全面掌握的。
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可以看出，目前的通信網絡在專有硬件之上，已經構建了一套非常完善的軟件系統，并擁有了如此詳盡且可以實時交互更新的數據。我們在此基礎之上，進行適當的簡化和取舍，就可以在通用服務器上構建出一套虛擬的，高精度的數字孿生系統了。

首先我們要做的，就是在通用服務器的基礎上，端到端地搭建一套完全虛擬化的孿生系統。

孿生手機：在一臺服務器上模擬多臺不同能力的手機，并可配置隨機進行不同的行為來模擬真實用戶。比如，x%的手機看視頻，y%的手機玩游戲，z%的手機高速移動......這些虛擬的手機不需要實際發射信號，因為它們連接到的是虛擬的無線信道。

孿生無線信道：需要基于高精度地圖和手機所在的環境信息，通過射線跟蹤模型來模擬無線信號傳播的反射、散射、繞射、衰落，還能根據手機的移動軌跡來進行動態調整，各種場景下的干擾也可以進行模擬，可以說是非常全面了。

B5G 和 6G 通信數字孿生信道建模方法的知識圖譜，來源：面向 B5G 和 6G 通信的數字孿生信道研究

孿生基站：完全用服務器模擬的基站，細節上包含物理基站的所有軟硬件模塊，上面的跑的軟件算法和真實基站是完全一樣的，唯一不同的是該基站不需要實際發射信號，取而代之的是上述虛擬的無線信道。

孿生核心網：目前商用的核心網已經實現了完全的虛擬化，只需要直接拿過來，再進行一些精簡和適配就可以用了。

這套端到端的虛擬化孿生系統，在上面加載和物理手機、基站及核心網完全同樣的軟件算法，并配置相同的參數之后，就可以1:1保真地模擬真實基站。一個業務，在孿生系統里面跑出來的結果，和在真實基站下的效果是一致的。

比如說，這套孿生系統可以精準地預測網絡性能：假設你在人民廣場用手機看視頻，與此同時虛擬手機也在虛擬的人民廣場看同樣的視頻，你的真實手機和虛擬手機上的視頻清晰度和流暢度是一模一樣的。

有了最基礎的孿生系統還不夠，我們還需要在上面構造一個智能化、自動化的網絡應用層，用來解決物理網絡中的實際問題，包括端到端網絡SLA質量保障、精準網絡優化、大規模天線權值優化、用戶體驗提升等等。

數字孿生網絡結構，來源：數字孿生網絡（DTN）白皮書

如上圖所示，網絡應用層、孿生網絡層和物理網絡層之間的數據流轉構成了一個大循環，我們稱之為“外循環”；在孿生網絡層內部，也會有一個不斷迭代調優和仿真驗證的“內循環”。

這些問題的解決一般是下面的思路：

數字孿生網絡的運行過程，來源：基于數字孿生網絡的6G無線網絡自治白皮書

首先，系統根據物理網絡實體構建數字孿生體；運維人員下發意圖，系統通過意圖網絡將其翻譯為網絡自治需求；數字孿生體以需求為導向，內部不斷進行自我迭代優化和仿真驗證，直至孿生網絡的性能達到預期目標；然后數字孿生網絡生成“數字規劃體”，并以其為將優化好的數據同步給物理網絡實體，這就是“內循環”。

物理網絡用新的數據運行之后，發現結果跟目標還是有差距，于是把結果反饋給數字孿生體繼續進行優化，這就是“外閉環”。這兩個閉環就這樣不斷運轉，驅動物理網絡性能達成預期目標。

下面我們以網絡速率優化為例來說明數字孿生網絡在其中起到的作用。

當前我們在無線速率優化時主要面臨以下幾個問題：

1. 用戶感知變差目前主要是通過用戶投訴或者告警等進行被動發現，再經過派發工單，

問題定位，解決等流程后，將嚴重影響用戶的感知及滿意度；

2. 無線網絡本身的復雜性，導致影響速率的因素過多，而同時又無法確定在不同的外

部或內部環境下不同因素的實際影響范圍；

3. 在進行無線網絡優化時，我們無法預知調整不同影響因素時對現有網絡業務造成的

影響是大還是小，是正面的還是負面的；

4. 在實際的參數調整后，我們的測試驗證往往是不充分的，容易遺漏與本次操作關系不大的其他場景的驗證，導致業務受到影響，同時浪費大量的人力、物力。

基于數字孿生網絡的無線速率優化示意圖，來源：數字孿生網絡（DTN）白皮書

有了數字孿生網絡，可自動化地進行地理空間仿真、無線覆蓋仿真、以及無線參數配置仿真，及時發現用戶感知問題，并根據仿真結果來在孿生網絡中進行站點新增、覆蓋優化、以及參數優化并進行網絡速率的迭代驗證；最終，優化好的方案會輸出給物理網絡來執行。

當然，有些操作需要人工進行，比如站點新建和天線覆蓋方向調整等。這些人工操作再疊加物理網絡自動執行的部分，最終達到網絡速率優化的目標。

?????未來的展望

在5G以及之前的通信系統里，網絡的規劃、建設、運維和優化等生命周期的各階段相互割裂，導致效率低，成本居高不下。自智網絡，正是為了解決這些問題而提出的。數字孿生，是實現自智網絡的重要途徑，目前業界已經展開了廣泛的研究。

5G 網絡運維管理與 6G 數字孿生網絡自治的對比，來源：基于數字孿生網絡的6G無線網絡自治白皮書

目前，數字孿生在通信網絡中的應用還處于早期研究階段，業界對于數字孿生網絡的概念和內涵尚未形成共識。并且，作為基于規模龐大的通信網絡構建的復雜系統，數字孿生網絡在數據、模型和架構方面存在多項需要攻克的技術難題。

業界當前在5G網絡上對數字孿生的探索，還都是外掛式的，碎片化的。“外掛式”是指數字孿生網絡和物理網絡在硬件和軟件上是割裂的，并未進行融合，這就使數據同步和下發的實時性和有效性受到了限制；“碎片化”是指通過用例驅動的方式對某些特定的功能實現較高的自動化程度，但系統性、普適性還不夠。

孿生的數字化網絡端到端架構示意圖，來源：基于數字孿生網絡的6G無線網絡自治白皮書

在6G時代，我們期望利用網絡的內生算力和內生智能來構建數字孿生網絡，并在其上進行虛實對接、持續規劃和故障自愈，實現網絡全生命周期的高水平自治和閉環自治，降低人力消耗，大幅提升網絡運行效率。

千里之行，始于足下。數字孿生這顆的種子，在業界同仁的傾心澆灌之下，必將在6G時代綻放出絢爛之花。

審核編輯：黃飛

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