数字孪生是物理系统的数字复本,可通过虚实交互并结合数据、模型和分析来模拟和预测物理系统的功能与性能。自2002年数字孪生的概念被首次提出以来,该技术已经在多个行业成功应用。近年来,基于数字孪生技术的数字孪生网络作为实现5G-A内生智能、网络自智和敏捷演进的重要支撑,在业界得到了广泛研究和应用探索。
为什么5G-A需要数字孪生
随着5G产业的蓬勃发展,不断涌现的新业务、新场景牵引着网络持续演进。5G-A作为5G到6G承上启下的关键阶段,正在由愿景走向现实。然而,不断引入的新技术和新终端也使网络日趋复杂,面临着管理维护难、规建维优效率低、新业务开通周期长等挑战。
在复杂的网络环境中,不同业务和终端对网络的需求差异极大,我们缺乏有效的方法对网络服务能力和运行情况进行全面评估,难以对网络、终端和业务进行多维度的问题定界并快速响应,大量的人工介入使网络运维成本居高不下,且难以适应快速变化的用户需求。并且,为了最大限度规避风险,确保商用网络的稳定运行,减少对用户体验的负面影响,绝大多数运营商对于网络中的任何参数变动都是谨慎的,通常不允许新技术、新应用在商用网络中直接部署和迭代优化,导致创新试错成本高,新技术、新应用的上市周期长。
基于数字孪生技术,我们可以采集网络中的全量数据并进行精准建模,将物理网络中的基站、核心网、终端等网元一比一地映射为虚拟空间的“数字克隆体”,高保真地复现无线信号的传播环境并模拟不同用户进行多种业务,真实反映物理网络的实时运行状态。ITU-T《数字孪生网络-需求与架构》中展示的数字孪生参考架构如图1所示。
数字孪生网络可以用作物理网络的模拟测试空间,在这里可以构建多种应用场景模型,按需进行性能验证和迭代优化,并将最终结果同步到物理网络中生效执行,且不会对物理网络造成不可控的风险。数字孪生还可以为物理网络的内生智能提供安全的训练和学习环境。因此,数字孪生网络可以辅助我们进行智能化运维管理决策、规建维优方案寻优、用户体验精准保障、新业务预演评估以及新技术探索。
此外,数字孪生还可以和云计算相结合,采用服务的方式交付,将数据、模型和微服务向用户开放。多个用户可以基于开放接口并行调用预置的数字孪生服务,或者通过低代码开发的形式将数字孪生能力集成到自身的系统中,按需定制各种应用。
数字孪生应用场景
数字孪生网络的应用范围十分广泛,下面介绍一些中兴通讯重点投入并已经过验证的典型应用场景。
- 复杂网络运维
数字孪生网络可以结合标准化的数据采集、大数据处理和人工智能建模,帮助运营商精确掌握网络运行状态并实时监测网络健康状况。通过对已有故障的诊断和未来趋势的预测,数字孪生可以提供深入的分析结果并模拟各种可能的情况,为网络运维提供更全面的决策支持。这将有助于网络运维从当前的预防性维护向预测性维护转变,实现网络运维的高度自智。
- 网规网优提效
由于网络的复杂度越高越高,传统的网络规划方式不但效率低,且实际部署后往往还需要反复优化,难以快速响应客户需求和环境变化。采用数字孪生网络,可基于真实环境孪生和业务模拟实现精准可视的网络规划,且规划结果可由孪生系统进行自动化迭代寻优,从而将优化工作前置在规划阶段完成,实现“即建设即开通即优化”的高质量建网。经过在天津京滨唐高铁验证,相比传统网规方案,基于数字孪生精准可视网规提供的建网策略可以使得高铁线路上的质差路段减少约70%。
- 新业务开通预演
数字孪生可以支撑运营商高效评估5G-A新业务给网络带来的性能压力,为网络扩容以及时延降低等性能保障方案的制定提供依据。比如,XR作为元宇宙的入口,对网络的要求极高,在线XR游戏等业务需要百兆带宽以及20毫秒的低时延,这在商用场景中存在极大挑战,如何保障多用户并发下的体验是现网亟待解决的问题。基于数字孪生网络,可在不影响现网用户体验的前提下预演现网对XR业务的支持能力,为后续的XR业务体验保障策略制定提供依据。
- 新技术研究提效
由于风险较高,新技术探索创新通常无法使用真实的网络环境。相比传统的离线仿真,数字孪生网络可以提供和真实网络网元一致、参数一致、拓扑一致、应用一致、用户行为一致的实验平台,高效进行新技术的研究验证。比如,智能超表面(RIS)作为5G-A及6G的关键技术,可高效实现网络的覆盖扩展和容量增强,对未来毫米波等高频段的商用部署作用重大。数字孪生系统可以基于庞大的现网数据集为RIS提供多种场景的虚拟验证环境,极大简化RIS的组网性能研究,推动RIS技术商用落地。
鉴于数字孪生在5G-A网络中的重要作用,多个标准组织、运营商、设备商都在积极推动数字孪生网络的标准化。目前中兴通讯已推出了端到端的数字孪生平台,并在多种场景的技术试点中取得了丰硕成果。
放眼未来,数字孪生是支撑6G无线通信和人工智能融合的关键技术,将在未来网络演进中发挥重要作用。