6G專題|面向6G的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生架構(gòu)與實踐

編者按

從2019年實質(zhì)性研究啟動，到2023年國際電信聯(lián)盟發(fā)布愿景文件，再到2025年6G標(biāo)準(zhǔn)元年確立，6G正從前沿理念加速照進現(xiàn)實。步入2026年，6G發(fā)展進一步邁入技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)完善的關(guān)鍵時期，盡管業(yè)界已就6G初步形成共識，但諸多基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性難題仍亟待破解。為此，《通信世界》特策劃“6G關(guān)鍵技術(shù)深潛”專題，聚焦系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新、技術(shù)路徑探索、融合能力提升等話題展開深度探討，以期為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考與啟示。

隨著5G在全球范圍內(nèi)規(guī)模部署，無線通信技術(shù)迎來代際躍遷的關(guān)鍵時期。5G技術(shù)以其增強型移動寬帶（eMBB）、超高可靠低時延通信（uRLLC）和海量機器類通信（mMTC）三大典型場景，初步構(gòu)建了萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)設(shè)施，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、自動駕駛等垂直領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了關(guān)鍵支撐。然而，社會數(shù)字化進程的不斷加速，以及AI（人工智能）、元宇宙、全息通信等新興范式的快速演進，對無線網(wǎng)絡(luò)的連接密度、傳輸速率、智能水平及其與物理世界的融合深度，提出了遠(yuǎn)超當(dāng)前能力的前瞻性需求。在此背景下，面向2030年及未來的6G已成為全球?qū)W術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界共同探索的核心焦點。

針對更加極致的性能要求，6G網(wǎng)絡(luò)必須突破傳統(tǒng)以靜態(tài)配置為主要特征的架構(gòu)設(shè)計范式。現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化嚴(yán)重依賴歷史數(shù)據(jù)與離線模型，在面對超大規(guī)模異構(gòu)設(shè)備接入、動態(tài)多變業(yè)務(wù)需求以及復(fù)雜時變的無線傳播環(huán)境時，其局限性日益凸顯。網(wǎng)絡(luò)配置的滯后性、運維成本的居高不下以及資源利用的粗放性，已成為制約網(wǎng)絡(luò)向更高效率、更高智能層次演進的核心瓶頸。因此，亟須引入一種全新的網(wǎng)絡(luò)范式，能夠以前瞻、動態(tài)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，對物理網(wǎng)絡(luò)進行全生命周期的精準(zhǔn)刻畫、實時監(jiān)控、智能優(yōu)化與閉環(huán)控制。正是在這一趨勢的驅(qū)動下，網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生技術(shù)被提出，并迅速被視作6G網(wǎng)絡(luò)向智能化演進的一項關(guān)鍵使能技術(shù)。

無線孿生網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)涵，在于為物理無線網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個高保真、多維度、可計算的數(shù)字虛擬映射。這一映射并非靜態(tài)的數(shù)據(jù)模型，而是一個深度融合物理層信道特性、網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議棧行為、業(yè)務(wù)層流量模式及環(huán)境上下文信息的動態(tài)演化系統(tǒng)。它通過持續(xù)、雙向的數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)與物理實體狀態(tài)的同步更新與共生演進。然而，構(gòu)建精確的數(shù)字化副本并非最終目的，無線孿生網(wǎng)絡(luò)的更高層次價值在于其提供的推演與決策能力。在數(shù)字孿生體中，能夠以零風(fēng)險、低成本的方式，對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)算法、創(chuàng)新的架構(gòu)方案、精細(xì)的資源調(diào)度策略進行大規(guī)模仿真驗證與迭代優(yōu)化。基于先進的AI與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，孿生體能夠深度洞察網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在狀態(tài)、預(yù)測潛在故障與性能瓶頸、推演網(wǎng)絡(luò)演進趨勢，進而為物理網(wǎng)絡(luò)生成最優(yōu)的配置參數(shù)與控制策略，最終實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)管理從被動響應(yīng)向主動干預(yù)、從經(jīng)驗驅(qū)動向模型與數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動的范式變革。

01基于6G感知的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生架構(gòu)

傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、運維與優(yōu)化依賴不完整且滯后的網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，且對于物理環(huán)境信息利用不足，難以實現(xiàn)對復(fù)雜動態(tài)物理環(huán)境的精細(xì)、實時刻畫。數(shù)字孿生技術(shù)的引入為解決這一根本性難題提供了全新路徑。面向6G的智能無線孿生網(wǎng)絡(luò)，其核心基礎(chǔ)在于充分利用并融合6G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生的增強感知能力，構(gòu)建動態(tài)、高保真的數(shù)字映射。本文所闡述的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生架構(gòu)，正是以“6G感知”為核心驅(qū)動，通過無線信號感知與多模態(tài)環(huán)境感知的深度融合，系統(tǒng)實現(xiàn)孿生體從靜態(tài)模型到動態(tài)鏡像，最終演進為具備決策能力的智能體的全過程。面向6G的智能無線孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 面向6G的智能無線孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

對物理世界多維信息的深度感知能力是構(gòu)建高保真數(shù)字孿生系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)。此處定義的6G感知包含兩個緊密耦合的層面。首先是無線信號感知，其核心在于利用通信信號本身或?qū)Ｓ酶兄ㄐ危瑢崿F(xiàn)對信道狀態(tài)信息、信號強度空間分布、復(fù)雜干擾圖譜、終端精準(zhǔn)定位及移動軌跡等通信維度關(guān)鍵參數(shù)的實時測量與反演。其次是多模態(tài)環(huán)境感知，即通過在協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中部署的視覺傳感器、激光雷達、毫米波雷達乃至廣泛的物聯(lián)網(wǎng)終端，獲取物理環(huán)境的高精度三維幾何結(jié)構(gòu)、物體材質(zhì)電磁屬性、動態(tài)目標(biāo)分布與行為等信息。上述兩類感知數(shù)據(jù)流的深度融合與協(xié)同處理，共同構(gòu)成了數(shù)字孿生體實現(xiàn)“高精度虛實映射”不可或缺的數(shù)據(jù)基石，確保數(shù)字模型能夠持續(xù)、準(zhǔn)確地反映物理世界的真實狀態(tài)。

物理環(huán)境的動態(tài)變化是決定電磁波傳播特性的核心因素。然而，傳統(tǒng)基于統(tǒng)計的信道建模方法對物理環(huán)境信息的利用往往較為有限，導(dǎo)致其建模精度在實際復(fù)雜場景中面臨瓶頸。近年來，隨著三維環(huán)境建模精度與效率的顯著提升以及AI技術(shù)的快速發(fā)展，基于高精度環(huán)境信息直接預(yù)測信道狀態(tài)的方法已成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界共同關(guān)注的前沿方向。該方法以精細(xì)化環(huán)境感知數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合基于物理規(guī)律的電磁仿真與數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI模型，能夠生成與真實物理世界高度吻合的空間連續(xù)信道響應(yīng)，從而實現(xiàn)從幾何場景到電磁環(huán)境的精準(zhǔn)映射，構(gòu)建高保真的無線信道數(shù)字孿生。在此基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)性能高精度孿生模塊通過嵌入真實協(xié)議棧及資源調(diào)度算法模型，在數(shù)字域開展覆蓋全網(wǎng)絡(luò)、全協(xié)議棧的高保真仿真，進而輸出覆蓋、容量、時延等關(guān)鍵性能指標(biāo)的時空分布特征，最終在虛擬空間中精確復(fù)現(xiàn)物理網(wǎng)絡(luò)的實時運行狀態(tài)與整體性能表現(xiàn)。

隨著數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的演進，其技術(shù)核心逐漸從以建模仿真為主的“離線式”孿生，轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r虛實交互的“在線式”孿生。這就要求孿生機制具備智能性和適應(yīng)性。隨著大模型技術(shù)取得突破性進展，融合大模型技術(shù)構(gòu)建孿生決策中樞成為實現(xiàn)語義化孿生系統(tǒng)的關(guān)鍵使能方案——從底層持續(xù)涌入的海量、多源映射數(shù)據(jù)中抽取知識、形成記憶、進行推演并最終生成優(yōu)化策略。該中樞依賴持續(xù)的數(shù)據(jù)注入管道與先進的機器學(xué)習(xí)（ML）模型，構(gòu)建四大核心智能能力（包括感知能力、記憶能力、決策能力及規(guī)劃能力)，使得孿生體能夠從被動的“鏡像”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥摹安呗陨善鳌薄?/p>

架構(gòu)的頂層價值最終體現(xiàn)于智能內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)全場景應(yīng)用層，它標(biāo)志著數(shù)字孿生驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)自治閉環(huán)的全面實現(xiàn)。基于智能化層生成的精準(zhǔn)策略，通過穩(wěn)定的“決策反饋”環(huán)路將控制指令下發(fā)至物理網(wǎng)絡(luò)，從而賦能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)、維護、優(yōu)化與運營的全流程變革。在規(guī)劃與建設(shè)階段，可在孿生環(huán)境中對站址規(guī)劃、參數(shù)配置進行零風(fēng)險的仿真驗證與迭代優(yōu)化，極大提升投資效率。在運維階段，可通過實時比對孿生預(yù)測與實際性能，實現(xiàn)故障的提前預(yù)警、根因自定位及自愈方案仿真，變被動響應(yīng)為主動預(yù)防。在優(yōu)化層面，可實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的分鐘級甚至秒級動態(tài)閉環(huán)調(diào)整，實時應(yīng)對業(yè)務(wù)潮汐與突發(fā)干擾。最終，在業(yè)務(wù)運營層面，該架構(gòu)能為垂直行業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)切片的深度可視化、自主管理及服務(wù)等級協(xié)議的可預(yù)測保障，真正實現(xiàn)“網(wǎng)絡(luò)即服務(wù)”。

綜上所述，本文提出的基于6G感知的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生架構(gòu)，通過深度集成無線信號與多模態(tài)環(huán)境感知，構(gòu)建了從物理世界精準(zhǔn)數(shù)字化，到智能認(rèn)知與分析，再到全場景自主決策與執(zhí)行的完整技術(shù)體系。這一架構(gòu)不僅為6G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)通信、感知、計算與控制的內(nèi)在融合提供了系統(tǒng)化工程藍圖，也標(biāo)志著網(wǎng)絡(luò)運維范式從傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗向未來由數(shù)據(jù)與模型聯(lián)合驅(qū)動的歷史性深刻轉(zhuǎn)變。

02面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生實踐

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中復(fù)雜的物理環(huán)境與動態(tài)的生產(chǎn)流程，對無線通信的超高可靠、超低時延與確定性提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，使其成為驗證6G“智能內(nèi)生”與“數(shù)字孿生”網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)理念的典型應(yīng)用場景。本文基于上述理念，融合AI與高精度環(huán)境建模技術(shù)，在真實的自動化倉儲場景中設(shè)計并實現(xiàn)了一套智能化無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生系統(tǒng)。該實踐旨在通過構(gòu)建與物理環(huán)境實時同步、支持閉環(huán)優(yōu)化的數(shù)字映射，探索面向復(fù)雜工業(yè)環(huán)境的6G網(wǎng)絡(luò)智能運維可行路徑。

具體而言，該系統(tǒng)首先依據(jù)物流作業(yè)的動態(tài)規(guī)則與基礎(chǔ)三維場景，自適應(yīng)生成契合實際堆載狀態(tài)的高保真環(huán)境模型；進而，通過結(jié)合稀疏射線追蹤仿真與AI信道預(yù)測技術(shù)，高效生成空間連續(xù)的信道數(shù)據(jù)；最終，經(jīng)由數(shù)字孿生可視化引擎，實現(xiàn)從物理環(huán)境、無線信道到全空間網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的端到端動態(tài)映射與沉浸式呈現(xiàn)。該實踐不僅驗證了關(guān)鍵技術(shù)點的有效性，也為6G網(wǎng)絡(luò)在垂直行業(yè)的深度應(yīng)用提供了可參考的范本。

03基于場景特性的自適應(yīng)環(huán)境生成

要實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生與真實物理環(huán)境的高保真映射，構(gòu)建能夠動態(tài)響應(yīng)實際生產(chǎn)狀態(tài)的三維場景模型是重要基礎(chǔ)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的物體布局、物料堆載狀態(tài)等動態(tài)因素，會顯著改變電磁波的傳播路徑與多徑結(jié)構(gòu)，從而直接影響無線信道特性。因此，需要深入分析特定場景的靜態(tài)布局特征與動態(tài)變化模式，識別出密集貨架、移動設(shè)備、貨物存量等關(guān)鍵影響因素。

基于上述分析，本文提出一種自適應(yīng)的三維環(huán)境生成機制。該機制以基礎(chǔ)靜態(tài)三維場景為基礎(chǔ)模型，依據(jù)實時獲取的生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如貨物堆載率、設(shè)備位置等），動態(tài)地將相應(yīng)物體模型按實際空間分布融入環(huán)境中。這一過程不僅實現(xiàn)了對物理世界幾何構(gòu)成的精確數(shù)字化復(fù)現(xiàn)，更構(gòu)建了一個能夠隨生產(chǎn)流程動態(tài)演變的“傳播響應(yīng)式”孿生環(huán)境。由此生成的自適應(yīng)三維場景，為后續(xù)進行高保真、高時效的無線信道仿真與網(wǎng)絡(luò)性能分析提供了準(zhǔn)確且可靠的物理基礎(chǔ)。不同貨物堆載率下的場景孿生可視化如圖2所示。

圖2 不同貨物堆載率下的場景孿生可視化

04基于AI技術(shù)的無線信道孿生

傳統(tǒng)基于確定性射線追蹤的信道建模方法雖能提供較高的精度，但其計算復(fù)雜度隨環(huán)境復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，難以滿足大規(guī)模工業(yè)場景下數(shù)字孿生對時效性的要求。為解決這一矛盾，本文提出一種融合確定性仿真與AI技術(shù)的無線信道孿生方法，在保證精度的前提下顯著提升建模效率。該方法的核心在于構(gòu)建“稀疏仿真—智能預(yù)測”的混合框架。首先，基于自適應(yīng)環(huán)境生成模塊輸出的三維場景，采用面向無線傳播優(yōu)化的稀疏采樣策略進行有限數(shù)量的精確射線追蹤仿真，獲取關(guān)鍵空間位置的信道特征樣本。與此同時，從三維環(huán)境中提取與電磁傳播強相關(guān)的幾何與材質(zhì)特征，構(gòu)建高維環(huán)境特征向量。隨后，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI模型，建立從環(huán)境特征到完整信道參數(shù)的映射關(guān)系。

該模型通過大量離線生成的仿真數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)物理環(huán)境與電磁傳播之間的內(nèi)在規(guī)律，從而實現(xiàn)對新場景或動態(tài)變化場景的快速、高精度信道預(yù)測。由此構(gòu)建的AI增強型信道孿生，不僅能夠近乎實時地生成空間連續(xù)的高保真信道數(shù)據(jù)，支持對覆蓋、干擾等網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的快速分析；還能有效捕捉傳統(tǒng)統(tǒng)計模型難以反映的場景特異性傳播特征，為動態(tài)工業(yè)環(huán)境下無線網(wǎng)絡(luò)的實時數(shù)字孿生提供了可擴展、高效率的核心技術(shù)支撐。

05全空間無線網(wǎng)絡(luò)性能孿生

在完成高保真環(huán)境建模與信道預(yù)測的基礎(chǔ)上，為實現(xiàn)對工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的全局洞察與量化評估，需要構(gòu)建覆蓋全空間的網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)字孿生，實現(xiàn)數(shù)字域中對整個目標(biāo)區(qū)域無線網(wǎng)絡(luò)性能的高精度、細(xì)粒度仿真與可視化呈現(xiàn)，全空間無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生如圖3所示。

圖3 全空間無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生

結(jié)合具體的網(wǎng)絡(luò)部署方案（如基站位置、發(fā)射功率、天線模式等），本平臺可計算并渲染出參考信號接收功率（RSRP）、信號與干擾加噪聲比（SINR）、上下行吞吐量等關(guān)鍵性能指標(biāo)在三維空間中的分布情況。這一全空間性能映射使得網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃者與運維人員能夠直觀識別覆蓋盲區(qū)、干擾熱點及容量瓶頸，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供精確的空間指引。

為具體說明環(huán)境動態(tài)性對網(wǎng)絡(luò)性能的直接影響，圖4對比了同一物流倉庫在兩種不同貨物堆載率下的信號覆蓋情況。其中，圖4（a）所示為業(yè)務(wù)淡季（低堆載率）的RSRP空間分布，此時貨架間遮擋較少，信號傳播條件相對良好，覆蓋較為均勻；圖4（b）則展示了業(yè)務(wù)旺季（高堆載率）的對應(yīng)情況，密集堆疊的貨物構(gòu)成復(fù)雜的多重遮擋，導(dǎo)致信號衰減顯著加劇，局部區(qū)域出現(xiàn)嚴(yán)重覆蓋弱化甚至盲區(qū)。這一對比表明，生產(chǎn)狀態(tài)的變化會根本性地改變無線傳播環(huán)境，而本文所構(gòu)建的性能孿生能夠準(zhǔn)確捕捉并量化此類影響，從而為面向動態(tài)生產(chǎn)流程的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供可靠的決策依據(jù)。

(a)

(b)

圖4 不同貨物堆載下的信號覆蓋情況

結(jié)語

本文針對6G網(wǎng)絡(luò)智能化與孿生化的核心需求，闡述了智能無線孿生網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)；所提出的融合無線信號感知與多模態(tài)環(huán)境感知的技術(shù)架構(gòu)，為解決物理網(wǎng)絡(luò)動態(tài)精準(zhǔn)映射與智能閉環(huán)管控提供了系統(tǒng)性框架。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景下的實踐驗證，證明了該架構(gòu)在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)高保真信道孿生與全空間性能可視化的可行性，展現(xiàn)了其在網(wǎng)絡(luò)自主優(yōu)化與運維中的顯著潛力。展望未來，隨著通信感知一體化與AI技術(shù)的進一步發(fā)展，無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生將在提升網(wǎng)絡(luò)智能水平、賦能垂直行業(yè)應(yīng)用方面發(fā)揮更為關(guān)鍵的作用，為實現(xiàn)6G萬物智聯(lián)的愿景奠定堅實基礎(chǔ)。

本文刊載于《通信世界》2026年第1期

原標(biāo)題《面向6G的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生架構(gòu)與實踐》

作者：中國聯(lián)通集團建設(shè)發(fā)展部 王佳

中訊郵電咨詢設(shè)計院 孫語瞳 由志遠(yuǎn) 班瑞

中國聯(lián)通集團網(wǎng)絡(luò)運營事業(yè)部 高允翔

責(zé)編/版式：孫天

長圖制作：朱文鳳

審校：梅雅鑫 王 濤

監(jiān)制：劉啟誠

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