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1、数字孪生网络（DTN）研究及标准化进展陆璐中国移动研究院2022.11目录 数字孪生网络背景及现状 数字孪生网络研究与应用探索 数字孪生网络标准化进展业务和技术双驱动，催生数字孪生网络当前网络面临运维管理挑战以及未来网络演进需求，数字孪生技术为构建超越现有物理网络的新型技术体系带来机遇当前网络运维管理四大挑战网络灵活性不足网络新技术研发、部署周期长网络管理运维复杂网络优化成本高、风险大未来网络演进四大需求构建数字孪生网络l将数字孪生技术应用于通信网络，形成超越物理网络的新型技术创新体系；l助力网络达成自学习、自生长、自演进的愿景数字孪生技术发展迅速数字孪生是物理实体在数字世界的实时镜像，具备虚

2、实融合与实时交互、迭代运行与优化等特点；目前已在工业、农业、智慧城市、健康医疗、环境保护等领域广泛应用数字孪生技术的主要价值低成本试错在虚拟空间上进行模拟验证，既降低工厂的停机率，又降低物理调试的大量开销智能化决策能将实时数据和仿真模拟充分结合，预测可能发生的各种情况，做出最佳决策高效率创新对产品生命周期运行监测，积累产品全生命周期运行规律，进而不断提升产品创新水平数字孪生网络助力未来网络智能自智经过产、学、研共同推动，业界对数字孪生网络总体架构、应用价值和技术体系逐渐形成共识，已成为包括6G在内的未来网络关键使能技术，助力实现网络闭环自治网络规划网络建设网络维护网络优化下物理网络层孪生网络层

3、数据采集控制下发功能模型流量建模质量保障网络创新技术验证网络维护和优化意图验证网络管理网络可视化故障诊断安全建模调度优化网络规划网络应用层网络孪生体管理模型管理安全管理拓扑管理基础模型网元模型拓扑模型服务映射模型规划维护建设运营优化数据共享仓库数据存储数据服务数据管理用户业务运行状态网络配置数据采集仿真验证迭代优化能力调用意图翻译5大技术体系 u 全景数据服务技术u 全生命周期建模技术u 全域孪生体管理技术u 全维网络透视技术u 全向接口协议技术u 更透明的网络流量、拓扑可视u 更精细的网络全生命周期管理u 更自主的网络实时闭环控制u 更可控网络创新和试错风险4大应用价值 DTN“三层三域双闭

4、环”架构为 网 络 端 到 端 全 生 命 周 期 服 务网络运营数字孪生网络逐渐成为业界研究热点产业界：多家公司已基于数字孪生网络理念，推出相关产品或方案；学术界：数字孪生网络相关的论文、国际专题研讨会、优秀国际期刊专刊快速涌现lKeySight-EXata：从高保真模拟维度，增强工具的数字孪生能力，提供先进的分析工具和网络训练系统，帮助客户开发、测试和部署复杂的大型有线、无线网络和通信设备lNVIDIA Air：用于构建、模拟和体验由现代网络操作系统驱动的数据中心；提供了一个始终可访问、始终在线的培训或试生产环境 l华为-网络数字地图：全局网络拓扑及路径的统一呈现；通过网元、拓扑、配置、策

5、略、业务数据进行统一建模，支撑全生命周期自动化与智能化l 优秀期刊专刊：Computer Communications，IEEE NETWORK，IEEE JSACl 国际DTN学术研讨会IEEE NOMS 2022，TNT（网络数字孪生）WorkshopIEEE DTPI 2022，DTN（数字孪生网络）SessionDigiTwin2022，DTN专题研讨会目录 数字孪生网络背景及现状 数字孪生网络研究与应用探索 数字孪生网络标准化进展数字孪生网络多源异构数据处理技术（1/2）数据是构建DTN的基础，是网络建模的核心要素，物理网络组网拓扑复杂、设备种类多样、部署位置分散，其数据具有多源异构

6、的鲜明特征物理网络数据分为3类：网络设备数据（几何、状态、事件、拓扑）、网络性能数据、网络流量数据数字孪生网络级别越高，对物理网络的拟真程度越高，对数据的质量要求就越高，最高等级L5会实现对物理网络1:1孪生，相应对物理网络数据也是全量、实时、精准的采集和处理几何数据状态数据事件数据拓扑数据网络性能数据网络流量数据网络设备数据物理网络DTN级别L1网络物理可视L2网络模拟验证L3网络模拟推演L4网络智能决策L5网络自主孪生网络设备数据采集部分数据、非实时采集采集部分数据、非实时采集按需抽样、准实时采集接近全量、实时采集全量采集、实时采集网络流量数据无要求按需模拟流量、非实时采集按需抽样、准实时