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1、1数字孪生网络实践与启示研究报告数字孪生网络实践与启示研究报告Report for Digital Twin Network:Practices and Insights6G6G网络面向大模型的分布式学习白皮网络面向大模型的分布式学习白皮2024 年 10 月 21 日数字孪生网络实践与启示研究报告数字孪生网络实践与启示研究报告Report for Digital Twin Network:Practices and Insights2目录1.前言.42.DTN 实践案例.62.1 DTN 实践概览.62.2 网络规划.72.2.1 需求预测：流量激活与容量预测.72.2.2 规划设计：站址价

2、值智能评估与规划.102.2.3 网络仿真：无线网络高精度仿真.122.2.4 性能预测：复杂环境下网络覆盖性能预测.142.3 网络建设.162.3.1 环境勘测：基于三维勘测建模的自动化环境勘察.162.3.2 建设审核：数字化室分设计审核.172.4 网络维护.182.4.1 故障分析：跨时空网络全局故障感知与分析.192.4.2 故障修复：核心网信令风暴、故障模拟及定位恢复.202.4.3 故障抢通：网络智能容灾.212.5 网络优化.232.5.1 场景一：大规模天线波束权值优化.232.5.2 场景二：视频缓存策略与网络资源管理优化.252.5.3 场景三：业务网络数字体验地图.2

3、62.5.4 场景四：网络切片优化.282.5.5 场景五：CSI 智能压缩性能预验证.292.5.6 场景六：大话务场景网络保障优化.303.DTN 实践启示.343.1 DTN 核心价值启示.343.1.1 网络高精度预测与仿真.343.1.2 网络状态精准呈现与智能决策.353.1.3 网络假设推演与策略预验证.363.2 DTN 网络架构启示.373.2.1 面向 6G 的 DTN 网络架构.383.2.2 网络原生 DTN 架构.393.2.3 基于信道孪生的网络自治架构.423.3 DTN 关键技术启示.443.3.1 DTN 数据治理技术.443.3.2 DTN 用户与网元孪生技

4、术.453.3.3 DTN 无线信道孪生技术.4833.3.4 DTN 无线业务孪生技术.493.3.5 DTN 策略虚实迁移技术.513.3.6 DTN 智能编排技术.533.4DTN 演进路线启示.543.4.1 DTN 能力等级评估体系.543.4.2 DTN 智能化演进路径.563.5 DTN 标准化启示.584.总结和展望.60参与单位.61参考文献.6141.1.前言前言未来移动通信网络将向可编程、软件驱动、服务化架构的方向演进，同时将引入包含智能反射面、太赫兹通信等在内的多种新型网络技术进一步拓展业务空间，这使得网络管理复杂性达到了前所未有的高度。与此同时，扩展现实（Extend

5、ed Reality,XR）、生成式 AI 等大量新型应用在快速崛起，使得网络业务环境更加复杂，对网络的灵敏性等服务质量提出了更加苛刻的要求。这导致未来网络不仅需要解决网络能耗高、多制式互操作繁杂、运维成本高、效率低等传统问题，还需要应对各种新型挑战。为了解决这些问题，未来数字孪生网络（Digital TwinNetwork,DTN）通过精准地、智能地将物理网络映射到数字空间，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。网络全生命周期管理包括网络规划、建设、维护和优化。在网络规划阶段，DTN 对未来网络流量进行预测，对现有站点价值进行自

6、动感知和挖掘，生成新的站点方案或引入新型网络技术，通过在孪生环境中进行仿真寻优，生成网络规划方案并进行性能预测；在网络建设阶段，DTN 对物理环境进行精准建模，对设备安装和网络配置方案进行仿真寻优，生成最佳部署方案并进行网络测试分析；在网络维护阶段，DTN 对故障进行预测和分析，对防治方案进行预验证并自动下发配置，形成“治未病”的网络维护方案；在网络优化阶段，DTN 对网络优化需求进行自动感知，在孪生环境中对网络优化方案进行迭代寻优。可以预见，随着数据治理、孪生建模、业务编排等技术的不断演进，未来 DTN 将助力实现网络全生命周期高水平自治。由于 DTN 在网络全生命周期管理中凸显的巨大优势，