朱艳宏：面向6G的数字孪生网络顶层设计及关键技术研究

总结与展望 3 数字孪生是6G网络发展的重要技术方向 不断涌现的新业态、新技术、新基建加速6G网络快速发展，数字孪生作为支撑新网络统一规划、编排和管理的发展范式，是6G的重要技术方向。 数字孪生赋能6G网络实现L5高等级自智 6G网络以实现L5等级的高阶自智为目标，面向消费者和垂直行业客户提供全自动、零等待、零接触、零故障的创新网络服务与ICT业务，打造自配置、自修复、自优化、自演进的通信网络 L5完全自智 数字孪生将助力解决网络演进效率、风险、成本三大挑战 数字孪生作为支撑6G网络统一规划、编排和管理的发展范式，具有智能化决策、高效率创新、低成本试错三大核心价值，从而应对效率挑战、风险挑战、成本挑战，推动网络演进升级，实现高等级自智。 •网络系统复杂，基于专家经验的决策准确性较低，基于人工运维的配置响应速度较慢； 效率挑战 •网络系统升级、新设备/新技术迭代更新存在不可预知的网络故障风险 风险挑战 •峰值速率100Gbps以上•网络频谱效率提升2~3倍•海量连接随机接入用户提升2倍•网络配置错误导致运维成本增加；•人工辅助运维方式增加人力成本； 成本挑战 总结与展望 3 无线数字孪生网络分布式自智架构 “集中式控制+分布式自智”的“全域协同+分域自智”的分布式数字孪生网络架构 数字孪生网络关键技术一：数据 数据是数字孪生网络的基础，针对多源异构的海量、多模态网络数据，需解决数据采集、存储、优化、增广、表征、安全等多方面的问题，才能实现数字孪生网络的精准构建、虚实映射 数字孪生网络关键技术一：数据 数据增广技术是打造高分辨率数据集的重要技术，利用条件生成式对抗网络的数据增广方法，提升建模精度 基于C-GAN的数据增广技术 基于条件生成式对抗网络对现网采集数据进行增广，实现对用户分布和波束图样的多样化建模，可用于构建更丰富的数字孪生网络环境，降低预验证误差，使预验证精度达到90%。 数字孪生网络关键技术二：建模 模型是孪生网络的核心，建模的准确性直接决定了数字孪生网络的预测、仿真和优化等方面的性能和效果。建模的过程分成4个阶段逐步演进 数字孪生网络关键技术二：建模 数字孪生网络模型通过构建基础模型、行为模型、规则模型、功能模型等多维模型，完成对实体网络的高保真映射和验证 基础模型 数字孪生网络关键技术三：编排预验证 编排是孪生体运行的关键，通过智能编排技术，实现双闭环优化控制，达到孪生网络自动化管理、策略自动优化，解决高性能预验证的核心问题。 外闭环编排 高层业务编排->孪生体->物理网络 基于业务需求，将业务部署的工作流程进行规范，孪生网络进行策略生成和验证，再转化为标准化策略通过北向的标准化接口下发至物理网络，驱动网元编排，完成策略配置，实现外闭环优化控制。 外闭环编排 内闭环编排 场景编排->模型编排->策略编排 在虚拟网络环境中对生成的策略进行仿真、推演及验证，实现内闭环优化。场景编排：基于模型库，编排虚拟网络环境；根据下发策略，调配、更新和管理孪生网元。模型编排：选择网元节点对应仿真算法，构建网络仿真引擎，实现多为模型联合编排。策略编排：在虚拟网络环境中对智能策略进行推演验证，迭代优化。 数字孪生网络关键技术三：编排预验证 基于长短时预测机制的预验证技术 基于长短时预测机制的预验证技术，解决了网络决策算法预先迭代优化、网络决策与物理网络状态匹配问题，提升业务性能，基站执行时延降低20%。 基于长短时预测的决策预验证技术 总结与展望 3 总结与展望 数字孪生作为支撑新网络统一规划、编排和管理的发展范式，是6G的重要支撑技术，将成为赋能6G高等级自智发展目标的重要方向。 数字孪生网络将从数据、建模、编排预验证三大技术攻关： Ø打造多模态高分辨率数据集，解决多源异构的数据采集、存储，增广等问题；Ø解决数字孪生网络建模的准确性、高效性，建模方式从基于仿真软件向基于AI的高阶建模方法逐步演进；Ø快速智能编排，构建低成本、满足精度和实时性需求的数字孪生环境，保证高性能预验证，实现迭代优化、闭环控制。 中国移动在数字孪生网络方向已取得初步性成果，期待与业界合作伙伴携手，解决面临的问题与挑战，持续推进数字孪生网络演进，为6G赋能。 谢谢！