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1、中国联通数字孪生网络白皮书中国联通数字孪生网络白皮书中国联通研究院浪潮通信信息系统有限公司亚信科技（中国）有限公司中兴通讯股份有限公司2023 年 6 月中国联通数字孪生网络白皮书版权声明版权声明本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。中国联通数字孪生网络白皮书目录目录一、新需求与新挑战.3（一）发展需求.3（二）面临挑战.5二、数字孪生网络架构.8（一）目标架构.8（二）应用层：数字孪生网络的关键驱动.9（三）孪生网络层：数字孪生网络的核心引擎.11

2、1.模型构建与管理.112.网络感知.163.模拟仿真.184.智能决策.195.智能管控.21（四）物理网络层：数字孪生网络的基础底座.22三、数字孪生网络典型应用场景分析.23（一）家庭宽带组网场景.23（二）重点场景保障场景.24（三）无线网络规划场景.24（四）无线网络建设场景.25中国联通数字孪生网络白皮书-4-（五）网络维护场景.26（六）网络分析优化场景.26四、数字孪生网络演进建议.27五、未来展望.30中国联通数字孪生网络白皮书-1-前 言当前，全球已进入数字经济时代，中国联通作为数字信息基础设施运营服务国家队，网络强国数字中国智慧社会建设主力军，数字技术融合创新排头兵，科学

3、谋划并稳步实施由“1 个战略规划纲要+9个行动计划+3 个指导意见”构成的战略规划体系，推进业务、网络、管理等各领域全方位的数字化转型，奋力建设具有全球竞争力的世界一流企业，在数字经济主航道上奋楫笃行，扬帆远航。随着 5G 大规模商用部署以及不断出现的网络新技术、新业务，网络负载不断增加、网络规模持续扩大、网络复杂性日益增长，对网络的运维保障、运营效率以及业务创新带来巨大挑战。在这样的背景下，数字孪生网络的理念应运而生。数字孪生网络旨在通过对全网用户、业务、网元等要素的数字化，构建与物理网络实体精准映射的孪生网络，提供仿真、决策、管控所需要的可信和可解释的技术验证能力，提升网络自智水平，支撑低

4、成本试错寻优，加速新技术、新业务的可持续创新，助力电信运营商数智化转型，推动产业数字化建设。当前数字孪生技术在通信领域的应用尚处于探索阶段，本白皮书探讨了数字孪生网络发展需求和面临挑战，提出了数字孪生网络目标架构、创新与实践方向、演进建议、未来展望，部分内容仍需进一步深入研究。希望本白皮书的发布能够吸引更多的行业伙伴与中国联通一起对数字孪生网络架构、技术以及标准化等内容开展合作研究，共同推动数字孪生网络生态的发展。中国联通数字孪生网络白皮书-2-编写组成员编写组成员（排名不分先后）：中国联合网络通信有限公司研究院：李姗姗、杨剑建、许建宏、李涛、赵永建、赵占纯、王泽林、柳雨晨、刘畅；浪潮通信信息

5、系统有限公司：张传刚、沈林江、初宇飞、李泉、许春涛、陈光强、孟卫国、王炳亮、李伟、左修玉、谢丹、毕磊；亚信科技（中国）有限公司：任志东 王迎；中兴通讯股份有限公司：詹勇、苏可可、邹广玲。中国联通数字孪生网络白皮书-3-一、新需求与新挑战一、新需求与新挑战（一）发展需求（一）发展需求需求一：宏观政策引领数字化转型升级方向需求一：宏观政策引领数字化转型升级方向自 2019 年以来，我国政府将数字孪生明确为国家战略，多部委密集出台多项数字孪生相关文件。在 “十四五”规划 中提出以“智慧城市”和“新基建”为代表推动各领域利用数字孪生技术创新发展，“十四五”国家信息化规划中明确要强化加速数字孪生技术战略

6、研究布局和技术融通创新，“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划 中明确要建设产学研用一体化平台和共性技术公共服务平台，开展数字孪生等关键技术攻关。通信网络是国家重要基础设施，数字孪生网络是网络技术与数字技术的交汇点，是通信产业转型升级的重要方向，是电信运营商落实国家战略和赋能数字经济的关键抓手。中国联通在公司战略规划体系中明确提出“加强网络技术标准研究和新技术试验示范，推动核心网解耦、智享大上行、确定性服务等 5G 增强技术以及智能开放光网络、算力网络、网络数字孪生等创新技术成熟和应用推广。需求二：新技术融合创新，驱动数字孪生网络探索应用需求二：新技术融合创新，驱动数字孪生网络探索应用数字孪

7、生技术是多学科、多领域、多尺度融合产生的一项通用技术，随着新一代信息技术的快速发展，数字孪生与 5G、物联网、大数据、人工智能等新技术深度融合，有力推动生产力进步，加快数字中国联通数字孪生网络白皮书-4-孪生应用从智能制造向其它行业大规模拓展。信息技术进步是数字孪生广泛应用的基础底座，信息技术进步是数字孪生广泛应用的基础底座，大数据、人工智能为数字孪生应用提供数据和智能化能力；仿真技术将操作带入到虚拟环境，降低试错成本，提高执行成功率；移动计算、图形处理技术、ARVRMR 可视化终端为数字孪生提供了更直观的人机交互方式。同时，数字孪生网络也使能新技术快速发展数字孪生网络也使能新技术快速发展，在

8、赋能 AI 研究方面，通过数字孪生网络生成满足 AI 算法所需的大量真实网络数据，从而提升算法精准度；在助力物联网演进方面，借助数字孪生网络仿真、决策能力高效完成物联网的部署优化；在催熟元宇宙方面，数字孪生网络为管道快速升级提供智能网络规建维优能力。需求三：数字孪生网络加速运营商全网全客户全场景智慧运营需求三：数字孪生网络加速运营商全网全客户全场景智慧运营随着运营商智慧中台、算网融合能力建设，以数字孪生网络加速业务运营智慧化、网络运营智慧化和管理运营智慧化，已成为企业智慧运营效率提升的关键。数字孪生网络赋能端网业服一体化智慧运营数字孪生网络赋能端网业服一体化智慧运营，当前通信网络承载的业务呈现

9、个性化、多样化特点，客户对业务和网络的服务质量提出了更高的要求；围绕客户售前、售中、售后全生命周期的核心业务场景，基于全域数据结合数字孪生技术，打造端网业服一体化的业务运营能力，从而促进客户感知提升。数字孪生网络赋能网络规建维优智慧运营数字孪生网络赋能网络规建维优智慧运营，随着 5G 的部署和商用，网络规模庞大、结构复杂，网络运维主要依赖于人工、工作量大、周期长、试错成本中国联通数字孪生网络白皮书-5-高等问题明显；借助数字孪生技术可推动网络规建维优工作向自动化、智能化模式换挡升级，同时，通过对物理网络精准复制和系统仿真，突破物理网络受到的时间、空间、成本等约束，实现低成本寻优试错。数字孪生网

10、络赋能全网资产智慧运营，数字孪生网络赋能全网资产智慧运营，在管理运营中存在人、财、物等资产全流程数字化、可视化不足，运营管理智能化水平较低等挑战；利用数字孪生技术对全网资产全生命周期可视化、交互化管理，从而提升全网资产敏捷供给水平。需求四：数字孪生网络助力网络绿色低碳发展需求四：数字孪生网络助力网络绿色低碳发展为实现碳达峰、碳中和目标，“十四五”信息通信行业发展规划明确提出未来大型及超大型数据中心电能利用效率（PUE）需要在 1.3 以下。算力网络作为数字化经济的重要战略发展方向，算力基础设施的能耗和碳排放量问题同样不容忽视。打造低碳网络需要精准有效的节能方案，在数字孪生网络中构建多种节能方案

11、，通过绿色能源模拟、站点部署模拟、节能设施模拟、低碳方案模拟，推演达成双碳目标的最佳路径。发展绿色低碳对智能管理提出更高要求，可利用数字孪生网络智能化认知决策能力对碳资产科学管理和动态弹性配置，不断提高算力基础设施的智能化、精细化、规模化绿色低碳运营。（二）面临挑战（二）面临挑战数字孪生网络是目前行业关注的热点方向，但相关研究整体仍处于目标场景探究和试点验证的初级阶段，业界尚无成熟产品落地。行中国联通数字孪生网络白皮书-6-业标准化、技术发展、网络部署是当前数字孪生网络发展面临的三大挑战。挑战一：电信领域数字孪生标准化工作起步阶段挑战一：电信领域数字孪生标准化工作起步阶段当前，工业制造领域是数

12、字孪生标准化重点切入点，电信领域数字孪生标准化研究相对较少。数字孪生标准化在 ISO、IEC、ISO/IECJTC1、IEEE、全国信息技术标准化技术委员会、国家智能制造标准化总体组等国内外标准化组织或机构推动下，已相继发布了数字孪生概念与术语（ISO/IECJTC1AWI5618）、数字孪生应用案例（ISO/IECJTC1AWI5719）、智能制造虚拟工厂参考架构（20182046-T-339）、智能制造虚拟工厂信息模型（20182047-T-339）等多项数字孪生相关国际、国家标准。通信行业正在加速构建数字孪生标准体系，国内标准组织 CCSA 初步开展了对数字孪生网络架构、技术要求等课题的

13、研讨，从电信领域数字孪生标准化方向看，当前主要专注于概念、场景、技术和架构等宏观层面的定义，在指导相关产品落地的诸如接口、功能和用例等定义上还有待加强。挑战二：数字孪生应用仍处于技术完善期挑战二：数字孪生应用仍处于技术完善期人工智能、大数据等新技术的发展是一个逐步成熟的过程，当前技术短板仍较凸出，会一定程度上制约数字孪生应用的深度。比如，在 AI 建模方面，AI 场景碎片化使得 AI 技术难以大规模复制，导致中国联通数字孪生网络白皮书-7-AI 开发的高门槛、高成本，同时，AI 技术一直面临攻击、隐私、安全以及可解释性方面的担忧；在仿真数据实时性方面，智能管控是数字孪生网络的核心能力，物理网络

14、会根据孪生网络下发的指令进行动态调整和同步更新，仿真数据同步精度实时性不够会造成物理网络与数字孪生网络之间出现不可避免的偏差；在企业知识库构建方面，传统单域的知识库已无法满足虚实网络交互融合的需要，需集成数字孪生、AI、大数据等技术构建融合业务、管理、生态建设的新型知识库支撑智能化的认知决策，在实际构建中海量数据的搜集、挖掘以及用户、交易、产品等全要素的数字化呈现给企业知识库构建带来新的挑战。挑战三：电信网络复杂度决定了数字孪生网络部署难度较大挑战三：电信网络复杂度决定了数字孪生网络部署难度较大电信网络系统复杂，基于海量数据对网络进行刻画，如何确保模型的精度满足网络运营要求，主要有两方面的问题

15、。一是网元及功能建模难度大。孪生网络需要对所有网元做高保真复刻，网元本身计算比较复杂，数据量大，并且不同的设备商提供的网络设备不同，建模时需要考虑设备本身的多样性及功能的复杂性，因此数字孪生网络计算复杂度高，需要高速计算的软硬件融合设计。二是网元接口设计与连接方式不一致。电信级设备的高可靠、高性能要求，使得其设备形态传统上较为封闭，不同厂商的设备平台种类繁多，软件与硬件紧耦合，不支持跨网元、跨厂商的设备互通，并且不同网元的特性和连接中国联通数字孪生网络白皮书-8-方式多种多样，未来部署数字孪生网络需要考虑标准设计和接口转化工作。二、数字孪生网络架构二、数字孪生网络架构（一）目标架构（一）目标架

16、构数字孪生网络（Digital Twin Network）用于表示具有数字孪生能力的网络。参考 TM Fornm 自智网络框架，基于市场需求和技术发展，依托“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的核心优势，提出联通数字孪生网络“三层架构、闭环机制”的目标架构，通过对全网用户、业务、产品、网元、资源等全要素的数字化，构建与物理网络实体精准映射、动态交互的数字孪生体，实现全网全客户全场景智慧运营，赋能新技术和新业务可持续创新，牵引自智网络演进，助力公司高质量发展。图 1 数字孪生网络目标架构中国联通数字孪生网络白皮书-9-数字孪生网络“三层架构”指应用层、孪生网络层、物理网络层，“闭环机制”

17、指孪生网络层内对数字孪生体的“构建-仿真-优化”闭环迭代，以及基于三层架构的物理实体与数字孪生体之间“感知-决策-管控”智能化闭环。其中：应用层是数字孪生网络的关键驱动。应用层是数字孪生网络的关键驱动。基于前端业务、网络及管理的智慧运营需求，通过调用孪生网络层的服务能力，实现“虚实映射、以虚控实、以虚优实、虚实共生”全网全客户全场景智慧运营。孪生网络层是数字孪生网络的核心引擎孪生网络层是数字孪生网络的核心引擎。通过建立物理网络的完整映射，打造模型构建、网络感知、模拟仿真、智能决策、智能管控五大核心能力，支撑孪生应用的数据和算法需求，同时在减少对现网影响情况下，加速新技术和新业务的可持续创新赋能

18、。物理网络层是数字孪生网络的基础底座。物理网络层是数字孪生网络的基础底座。物理网络层包含构成端到端网络的所有物理实体以及云化虚拟网络，通过持续推动网络SDN 化、NFV 化、云化、智能化，支撑数字孪生网络构建和管控交互，牵引自智网络演进。（二）应用层：数字孪生网络的关键驱动（二）应用层：数字孪生网络的关键驱动数字孪生网络覆盖和支撑的运营场景范围越全面，企业智慧运营水平会越显著。根据前端不同应用场景的运营需求，可分为虚实映射类运营需求、以虚控实类运营需求、以虚优实类运营需求、虚实共生类运营需求等四大类运营需求。运营商在数字孪生网络引入初期，主中国联通数字孪生网络白皮书-10-要以满足虚实映射类运

19、营需求为主，随着技术能力发展成熟，再逐渐扩充到其它场景范围，最终实现“虚实映射、以虚控实、以虚优实、虚实共生”全网全客户全场景智慧运营。一是虚实映射类运营需求。一是虚实映射类运营需求。该类场景需求主要是借助孪生网络层开放的模型构建和网络感知能力，实现对网络资源实体的属性、模型、事件、指令的数字化定义，对网络拓扑组网的逻辑关系表达，以及对网络资源实体及组网拓扑的物理可视化呈现。具体场景包括网络资源可视化、网络设备拓扑可视、缆线物理路由可视、设备面板示意等。二是以虚控实类运营需求。该类场景需求主要是二是以虚控实类运营需求。该类场景需求主要是基于孪生网络层开放的仿真、认知等能力，对孪生网络运行状况分

20、析判断，通过智能决策能力实现对整个实体网络的交互与控制。具体场景包括网络运行状况监控、网络故障告警、网络性能使用、网络全生命周期动态管理等。三是以虚优实类运营需求。该类场景需求主要是三是以虚优实类运营需求。该类场景需求主要是基于孪生网络层开放的仿真、认知、决策等能力，实现对物理网络的高效仿真，同时根据不同场景、环境下的相关参数设定，能够有效评估出相关的运行状态，达到网络的推演仿真，从而进行网络决策优化。具体场景包括网络动态扩容、网络参数调整优化、网络故障诊断分析、网络割接影响评估等。四是虚实共生类运营需求。四是虚实共生类运营需求。基于孪生网络层关键能力，捕获网络中国联通数字孪生网络白皮书-11

21、-运行中的相关”意图”，基于数字孪生场景的相关信息进行分析，让”意图”转换成策略，充分验证后，再通过孪生网络层南向接口将策略更新下发至物理网络层，从而基于”意图”实现网络的智慧运行。该类场景需求主要是网络策略分析、网络智能规划、网络智能配置与部署等。（三）孪生网络层：数字孪生网络的核心引擎（三）孪生网络层：数字孪生网络的核心引擎孪生网络层通过对全网用户、业务、网元、资产等全要素数字化建模，构建物理网络实体的数字孪生体，打造数字孪生模型构建与管理、网络感知、模拟仿真、智能决策和智能管控五大关键能力，通过API 服务、SDK 等标准接口方式对外开放，实现对前端应用的敏捷响应，对业务、流程、网络的端

22、到端透视和全息感知，对物理网络状态高效仿真和智能交互，赋能新技术和新业务可持续创新。1.模型构建与管理1.模型构建与管理以物理网络资源数据为基础，从几何、数字、控制、反馈和空间地理位置等不同维度对网络资源数字化建模，并通过孪生应用场景将网络和业务全流程信息输入到模型中，实现对模型迭代优化管理。（1）模型构建（1）模型构建数字孪生模型是数字孪生网络的关键组成部分，是基于感知的网络数据，将网络从物理实体向虚拟空间映射，构建与物理实体一致的孪生数字网络。数字孪生模型构建主要是对多源异构数据进行分类与中国联通数字孪生网络白皮书-12-归并，针对不同的网络域建立对应网络层级的数字孪生模型，涵盖基础属性信

23、息和场景功能信息，并具备指令接受与事件反馈的能力。数字孪生模型通过实例或者实例的组合向上层网络应用提供服务，最大化网络业务的敏捷性和可编程性。数字孪生模型构建包括基础模型构建和业务模型构建两部分。基础模型是针对单个物理网络实体的模型定义，从多个维度建立的数字孪生模型，与物理网络实体的类型强相关；根据刻画维度的不同，基础模型可分为实体数据模型、几何模型、属性定义模型、可视化规则模型、运行规则模型五大类。表 1：基础模型描述基础模型分类模型描述实体数据模型定义单个网络实体的本质特性清单，如编码、名称、出厂厂家等，同时描述实体表现出的形态，如开/关、正常/告警等；管理对象多为描述性的信息。几何模型指

24、单体模型的物理几何定义，实现孪生体符号、形状、结构、纹理的可视化表达，如定义实体对应的 3D 模型，可以直观地描述实体的特征或者相关形状。属性定义模型指单体模型的属性定义，包括物理属性和功能属性；物理属性是几何模型的数字化描述，功能属性客观呈现数字孪中国联通数字孪生网络白皮书-13-生体实际支持的功能。可视化规则模型定义实体根据属性和状态进行可视化形态变化的规则，不同的属性和状态能够让孪生体呈现不同的可视化内容，如根据状态改变实体模型颜色等。运行规则模型指单体模型的运行规则定义，例如性能、告警规则等。运行规则指在数字孪生场景中，在特定属性、接口变更/调用等不同触发条件下，指定需要加载的响应动作

25、，通过该响应动作决定孪生体的可视化形态。业务模型是针对特定的孪生应用场景对基础模型组装融合，利用采集的网络数据，从不同的维度构建或扩展的数字孪生模型；业务模型用来刻画孪生体的内在运行逻辑，支持对孪生体进行反馈和控制，不同维度的模型通过搭配和组合可以创建面向不同孪生应用场景的业务模型。业务模型按网络类型划分，可分为服务于单网络域(如移动接入网、传输网、核心网、承载网等)的模型和服务于多网络域的模型；按照实现功能划分，可分为事件检测模型、网络质量分析模型、拓扑规则模型、路径拟真模型、流量拟真模型、孪生体反馈模型、孪生体控制模型、网络推演模型等。表 2：业务模型描述按业务类型划分模型描述中国联通数字

26、孪生网络白皮书-14-事件检测模型实现对网络实体自身产生的事件进行定义，网络事件检测主要分网络设备故障、设备性能异常、带宽越限/端口拥塞三类。网络质量分析模型重点监测网络流量的网络路径的所有端口性能数据，包含性能采集中的端口流量、发送/接收帧率、发送/接收丢包率等数据，从而形成网络质量分析模型。拓扑规则模型定义网络实体之间的连接、归属等关系规则，如无线小区邻区关系、小区与基站的归属关系。拓扑规则分为物理拓扑规则和逻辑拓扑规则两类。通过对物理拓扑和逻辑拓扑信息的采集，根据拓扑规则模型，实时展示孪生体的拓扑。网络流量路径拟真模型基于拓扑规则模型叠加端口的路径权重（COST 值）、协议 ECMP 配

27、置，端口负载分担模式等数据构建，模型通过模拟调整相应参数，经过数据解析，获知网络流量的可选路径和最优路径。流量拟真模型指的是网络流量大小的拟真模型。基于路径拟真模型叠加端口带宽数据构建，模型通过模拟调整相应参数，经过数据解析，获知每个端口的带宽利用率，从而呈现出网络中所有链路的负载率，链路上的流量大小。孪生体反馈模型定义孪生体能够对外发出的信息，包括：属性，即数字孪生体对外反馈的关于数字孪生体的静态信息，例如编码、中国联通数字孪生网络白皮书-15-名称等；数字模型的运行结果，即数字孪生体可以对外反馈数字模型运行后的相关结果；与智能设备相关的反馈信息，即反馈模型获取物理网络实体反馈的结果，并直接

28、基于数字孪生体实现。孪生体控制模型定义对孪生体能够施加的控制信息。控制信息指一个孪生体在能够接收到的动作之和，因此控制模型除了可以定义类似启动、关闭等针对设备的操作信息，也可以定义类似于扩容、拆除、开通等业务相关的动作信息。网络推演模型指利用 OVS、电磁波模拟、Openstack 等技术在网络孪生层完成对于网络的推演。（2）孪生体管理（2）孪生体管理孪生体管理是通过应用场景将网络和业务端到端全流程信息和数据输入到数字孪生模型中，持续迭代优化，将出现的问题进行反馈构成闭环，使其与实际值的偏离值在允许误差范围之内。孪生体管理涉及网络各个部分、各个阶段，在数字孪生网络中，孪生场景将物理对象全生命周

29、期涉及的孪生体间的数据信息进行传递和回溯，提供访问、整合以及将不同数据转换为可操作信息的能力，支撑当前状态实时评估和未来决策的能力。孪生场景多种多样，涉及到多个网络域的交互且不同场景业务逻辑策略各不相同，依赖相应网络业务规则将流程涉及的不同孪生体进行连接，同时进行孪生体之间的交互调度/设中国联通数字孪生网络白皮书-16-置，并配置对应的动态逻辑，精准管理数字孪生体的全生命周期闭环流程。2.网络感知2.网络感知网络感知能力指汇聚全网离线数据，实时获取网络状态信息，构建多源异构的数据库，对跨域数据融合和治理，面向数字孪生体提供数据服务，实现对网络动态感知和可视化呈现。网络感知能力为数字孪生体构建和

30、迭代提供数据支撑，数据越完备越准确，数据模型的丰富性和准确性就越高。网络感知包括数据采集、数据存储、数据处理、数据服务、数据治理和可视化呈现六部分。（1）数据采集：（1）数据采集：通过南向接口不同的采集技术，屏蔽底层物理网络差异，对各类网络交互协议进行适配，提供标准的格式化数据，统一接入各类 DPI、OMC/EMS、专业综合网管、IT 系统、传感器的数据。数据类型包括配置、性能、告警、信令、参数、资源等网络数据，客服、用户、产品、服务等业务数据，财务、人力、供应链、项目等管理数据以及外部数据，实现实时数据和非实时数据的采集。当前随着传感器、5G 及 NB-IoT 的发展，对离线和实时数据采集及

31、传输形成了一系列开源技术，不同的数据采集技术具备不同的特点，适用于不同的应用场景，结合数字孪生网络对数据采集全面、高效的要求，建议可采用应用广泛的 SNMP、NetConf 技术，也可采用支持中国联通数字孪生网络白皮书-17-原始码流采集的 Netflow、Sflow 技术，还可采用支持数据源端推送模式的网络遥测（Network Telemetry）技术等。（2）数据存储：（2）数据存储：电信数据具有规模大、多样化等特性，可利用多种数据存储技术，构建分层的存储硬件环境，在对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据完成清洗后进行存储，以满足不同类型的业务数据在不同生命周期阶段的存储要求。（3）数据

32、处理：（3）数据处理：由于越来越多的文件、文本、日志等半结构化、非结构化数据加入，数据处理的底层架构主要包括分布式文件系统、MPP 数据库、传统数据仓库、流计算引擎、交互式计算引擎和离线计算引擎等。（4）数据服务：（4）数据服务：完成数据的注册管理、认证管理、安全管理，为各种服务于应用的数字孪生模型提供准确完备的数据服务。通过不同的安全策略、网络链路将数据封装到不同的网络层级中，利用IT/CT的协议、加密、传输规则完成数据的传输。（5）数据治理：（5）数据治理：结合业务场景开展数据治理工作，夯实数据基础，提升数据质量，确保数据在采集、清洗、传输、关联、计算、入库等环节的准确性、完整性、实时性、

33、合规性、有效性和一致性；同时要加强在流程、规范、技术方面的数据安全管理。（6）可视化呈现：（6）可视化呈现：利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理，高保真地可中国联通数字孪生网络白皮书-18-视化呈现数字孪生网络中的数据和模型，同时对模拟仿真、分析、预测和决策的结果进行可视化表达。通过可视化呈现，可以辅助用户监测物理网络的内部结构，挖掘隐藏在网络内部的价值信息，同时直观反映物理网络实体和网络数字孪生体的交互映射。3.模拟仿真3.模拟仿真模拟仿真是一项基于模型的活动，是用模型模拟来代替真实环境进行实验和研究。数字孪生网络模拟仿真能力是指在模型构建完

34、成后，通过孪生网络模拟仿真能力验证和确认模型的正确性和有效性。在通信领域，模拟仿真技术包括器件级仿真、场景级仿真和链路级仿真等。场景级仿真用于模型、场景方案的性能评价，当前在数字孪生网络应用中以场景级仿真为主；链路级仿真用于评价点对点通信的质量关系，随着 4G、5G 无线仿真技术发展，链路级仿真需求正在快速增长；器件级仿真用于对影响半导体器件的外部电学、热学和光学特性模拟，在数字孪生网络中使用较少。在数字孪生网络场景级仿真中，为了达到高保真的进行网络模拟仿真，需要对物理网络中的实体进行全要素刻画，即除了网络自身信息外，还包括影响网络传播的建筑物、植被、空气、天气等因素，同时为了兼顾仿真的精确度

35、与效率，建议采用动态仿真建模技术，即对网络分层和建模，将各层次的仿真对象模型进行组件化设计，同时基于仿真场景、业务模型映射得到仿真模型组件和仿真参数，再通过动中国联通数字孪生网络白皮书-19-态配置的规则组合成具体的仿真流程。由于仿真对象模型设计实现了组件化，重要的仿真设计实现可以得到充足复用，一方面提高了模拟仿真设计和开发效率，另一方面也提高了模拟仿真的可扩展能力。4.智能决策4.智能决策智能决策能力指利用 AI 和知识图谱等技术对仿真流程和孪生网络模型分析，判断和识别出问题的类型及所在，并构建价值函数实现最优方案寻解和决策推荐。智能决策包括知识库、认知管理和决策管理三部分。（1）知识库（1

36、）知识库知识库是利用图数据库和机器学习技术，对企业各类数据进行信息加工、知识提取后形成的。基于日常生产运营中的网络数据、工单、业务手册、维护手册、专家知识，通过自然语言处理技术抽取出知识图谱三元组（实体、属性、关系），从而形成事件对应的解决方案三元组，包括实体节点、事件节点、解决方案节点、事件与解决方案属性、事件与解决方案关联关系等。知识库对外提供查询接口，通过查询接事件、属性等特征信息，对外提供客户、业务/产品、渠道、网络、平台、客服等方面的资源信息、标准配置信息、常见故障及特征、问题解决方案等。（2）认知管理（2）认知管理认知管理是对态势的感知和认知，是依据状态数据，利用 AI 模中国联通

37、数字孪生网络白皮书-20-型和企业知识库，实现网络全景分析评估、多维问题聚类识别、问题根因分析、方案查找与迭代。具体说明如下：网络全景分析评估：网络全景分析评估：分析评估以全网配置类数据、周期性测量数据、符合运营管理的各类指标基准数据等基础数据为依据，通过动态感知网络状态，判断网络实时的显性运行情况，再结合人工智能和机器学习技术，完成对网络动态阈值判断、指标感知预测等全场景的自动化、智能化分析评估。多维问题聚类识别：多维问题聚类识别：以孪生应用场景为基础，按照物理网络的实际部署状态，利用知识图谱技术构建物理网络实体之间的故障、性能、资源等全要素关联关系，快速形成图形化数据模型。通过统一的数据模

38、型融合相关网络资源数据，利用 AI 算法实现数据和知识的汇聚、融合、推理及复杂运算，从而精准识别网络问题、问题影响范围及影响程度等。问题根因分析：问题根因分析：通过分析网络历史数据，结合资源、拓扑数据建模分析，实现告警关联规则动态挖掘，同时通过对网元告警关联关系聚合，生成关系表达图形，支撑自动化快速诊断已定位问题的根因，基于诊断结果推动根因的进一步处理。方案查找与迭代：方案查找与迭代：根据根因分析结果，通过知识库匹配问题特征，查找解决方案，为决策管理模块提供支撑；对于未查找到合适方案或根据建议方案处理效果不理想的根因分析过程，实际执行方案将作为中国联通数字孪生网络白皮书-21-新的历史经验对知

39、识库进行迭代更新。（3）决策管理（3）决策管理决策管理指在数字孪生网络空间中，借助模拟仿真手段，从实施周期、施工成本、网络增益等维度构建价值函数，通过 AI 模型和传统经验相结合的方式对价值函数不断迭代优化，实现方案协同收敛、最优方案寻解和决策推荐。认知阶段主要是对问题分析并匹配初步解决方案，但现实工作中，针对问题的解决方案往往不止一种；决策阶段通过利用专家经验、AI 模型等方式，根据初步解决方案的输出进行仿真测试，按照扇区、站点、场景、区域等不同粒度进行方案收敛，并对初步方案进行协同检查，确保方案之间不存在冲突以及互相影响。对于天线调整、小区扩容等能够进行解决方案效果预评估的场景，进行量化预

40、评估，评估结果作为最终方案的决策依据；对于参数调整等难以进行定量预评估的场景，按照小步快跑的方式，在专家设定的范围内进行“执行-评估-执行”的闭环验证，以实现最优方案寻解和决策推荐。5.智能管控5.智能管控智能管控能力实现对智能决策后的方案调度执行，指通过指令通道完成解决方案自动下发执行，实现网络参数自动配置，支持业务自动开通、云网差异化自动配置、系统排障、自助装维等；也可通过工单流程将工单信息自动派发进行现场施工；同时需对现网执行效果综中国联通数字孪生网络白皮书-22-合评估，为方案调优和经验积累提供闭环反馈。指令通道是孪生网络层对接物理网络层下发网络操作指令的管道，通过对网络操作指令进行适

41、配、自动封装、任务创建，将操作指令路由至相应物理网络控制单元进行执行，并提供对网络操作指令的执行安全管理和执行策略管理，最终实现指令自动生成和自动下发，达到以 IT 操作 CT 的管控目标。决策方案在现网执行后，需对现网执行效果综合评估，为方案调优和经验积累提供手段，实现方案从物理网络向孪生网络的信息回流，完成闭环管控。（四）物理网络层：数字孪生网络的基础底座（四）物理网络层：数字孪生网络的基础底座物理网络层由构成端到端网络的所有物理实体以及云化虚拟网络构成，通过持续推动物理网络软件定义网络（SDN）、网络虚拟化（NFV）、云化、智能化，向孪生网络层全方位提供格式化数据、开放网络能力和控制接口

42、，接收和执行控制指令，支撑孪生网络的模型构建、网络感知、模拟仿真和智能管控，实现网元状态从感知到认知、运营场景从被动到主动、业务保障从无序化到可预测的能力升级，从而推动网络向自动化、智能化迈进。物理网络层关键能力包括网络资源运维能力、云网能力开放、全网能力编排、智能化安全防护等，具体说明如下：一是网络资源运维能力。一是网络资源运维能力。物理网络资源数据包括基础空间资源、中国联通数字孪生网络白皮书-23-网络资源、云资源、管线资源、业务资源、码号资源、社区资源等。通过无源资源全量清查、有源资源和网管数据融合、流程驱动更新，实现全网全生命周期资源一点可视、动态更新和高效配置的资源自动化运维能力。二

43、是云网能力开放。二是云网能力开放。持续推动网络能力解耦，打造标准化的网络能力 API、服务接口对外开放。三是云网能力编排。三是云网能力编排。基于 SDN 的网络能力对底层网络进行智能化编排调度，实现网络可编程。四是智能化安全防护能力。四是智能化安全防护能力。在现有网络安全保障体系基础上，面向数字孪生网络加强网络安全系统建设和保障体系，在模型安全、业务安全、数据安全、接口安全、外网威胁防护等方面提升数字孪生网络及基础设施智能化安全防护能力。三、数字孪生网络典型应用场景分析三、数字孪生网络典型应用场景分析（一）家庭宽带组网场景（一）家庭宽带组网场景随着“宽带中国”战略的实施和推进，宽带接入市场进入

44、存量千兆经营时代；同时伴随智慧家居市场的兴起，家庭用户更加关注业务体验和感知。目前在一线装维的触点服务过程中，受制于客户家庭环境的复杂性，宽带布线、设备布放等工作主要依赖装维工程师的个人经验，带来较大的不确定性，较易引发客户感知下降甚至投诉。借助数字孪生网络，前端装维应用通过调用孪生网络层模型构建中国联通数字孪生网络白皮书-24-能力、认知分析和智能决策等能力，对用户的家庭网络环境建模，包括房屋户型、房间面积、智能家居家电分布、墙体特征等，为用户提供最优的宽带走线路径、设备布放点等方案，可极大的提升运维效率和改善客户感知水平。（二）重点场景保障场景（二）重点场景保障场景网络保障首先需要考虑人的

45、活动范围，在重大节日、重大活动期间，由于短时间较大的人流量在特定区域聚集，为网络保障带来挑战；日常网络运维中会面临大量针对重点场景的网络保障需求，由于时间紧、任务重等特点，如何快速、灵活、高效、准确建立保障方案，成为亟待研究解决的问题。基于数字孪生网络，针对重点场景保障需求建立全景可视、弹性调度的驾驶舱支撑能力，包括保障区域的全景呈现、网络资源配置、网络运行负荷以及人流量预测等。事前，根据最低成本、最短路径等策略自动输出网络保障调度方案，包括网络资源、保障人员、应急通信车等；事中，实时推送网络变化及故障情况，结合 AR/VR 等技术提供全景实时监控保障能力；事后，根据保障期间的实际情况对事前的

46、评估模型进行迭代完善，打造网随业动的高效弹性网络。（三）无线网络规划场景（三）无线网络规划场景为了满足不断增长的业务需求和提升客户感知，需要持续进行规划选址、勘察设计等工作。当前网络规划工作主要依赖于人为主观判中国联通数字孪生网络白皮书-25-断，对网络实际需求缺乏深入洞察，导致规划站点的合理性、可行性、高效性难以保证，造成站点资源无法达到精准投放。借助数字孪生网络，综合网络质量、客户感知、业务价值等维度建立规划站点价值评估体系，智能推送高价值建站区域，输出推荐的站址、站型以及工参、参数等配置方案。规划设计人员可以对自动推荐的建站方案在线调整，在数字孪生网络中对建站方案进行高精度网络仿真，评估

47、建站前后的效益以及建站方案的合理性。对评审确认可建站的方案，自动下发建设意见，对接目前需求规划设计流程，纳入到建站需求库进行跟踪管理。（四）无线网络建设场景（四）无线网络建设场景无线网络建设主要包含勘察、设计、验收、维护等阶段。当前无线网络建设工作主要依赖人工上站进行天面、机房等勘察和测量设计，通过抽检及图片辅助方式进行验收，通过定期巡检或者网络指标异常发现、定位问题，存在效率低、成本高、安全性较低、人为因素影响严重等不足。借助数字孪生网络，在网络建设过程中，可利用全景照片测量、基于无人机采集等数字化采集手段，结合 3D 建模及 AI 图像识别技术，解决无线网络建设各个阶段的痛点问题。例如，在

48、勘察阶段，对新建/搬迁改造站点全量天面信息/机房及配套信息精准采集与建模，对天面周边无线环境采集，通过孪生模型实现数字工勘，提升工勘全中国联通数字孪生网络白皮书-26-面性和数据准确性（如机房、铁塔天面/抱杆空间，天线挂高、方位角、下倾角等）；在设计阶段，基于勘察信息完成 3D 建模，进行3D 可视化站点设计，输出天面与机房设计方案，提升图纸准确性和精度，节约设计和辅料成本，减少二次上站；在验收阶段，对新安装的天面、机房等信息进行精准采集，更新站点孪生数据库，基于采集的天面和机房信息，智能评估安装质量，通过 AI 图像识别，快速完成站点远程+AI 验收，减少二次上站；在维护阶段，可利用 AI

49、技术辅助安装、环境原因导致的设备故障定位，减少上站排查。（五）网络维护场景（五）网络维护场景在日常网络维护过程中，存在大量现场设备巡检、健康度检查等工作，目前主要依赖于人工线下完成，在工作效率、服务质量等方面存在明显短板。借助数字孪生网络，将线下的网络维护工作场景，迁移至虚拟的孪生空间中，实现维护区域全景可视、维护作业自动执行、设备运行状态全面检查。（六）网络分析优化场景（六）网络分析优化场景电信运营商网络规模庞大，需要持续进行网络分析优化。当前网优工作的开展，主要依赖于人工经验，针对网络参数、资源配置等不断迭代优化，还涉及调整天馈、干扰排查等大量现场工作，而且试错成本较高，如不当的网络调整，

50、会影响用户的正常通话、上网等业务，中国联通数字孪生网络白皮书-27-导致用户感知下降，引起用户投诉，甚至影响网络口碑。将数字孪生网络引入到网络分析优化领域，通过建立日常网优开展的智慧人机交互通道，提供迭代优化、低成本试错、远程操控等能力，实现网络全局一点掌控、在线智能交互、一站式操作支撑，从而推动网优工作向自智水平全面升级。四、数字孪生网络演进建议四、数字孪生网络演进建议数字孪生网络是一个长期的网络智能化演进方向，当前无论是技术能力还是应用场景都需要经过较长时间的发展和探索，因此，可按照“统一分级标准、战略规划引领、效果闭环评估”三步实施方法，系统推进数字孪生网络演进。图 2 数字孪生网络三步

51、实施方法建议一：标准体系先行，统一数字孪生网络能力分级标准建议一：标准体系先行，统一数字孪生网络能力分级标准数字孪生网络遵循技术发展的客观规律，以数字孪生网络目标架构为牵引，参考 CMM 理论思路，制定数字孪生网络能力分级标准，中国联通数字孪生网络白皮书-28-为引导和促进产业上下游对齐数字孪生网络能力演进目标提供参考和借鉴。建议将运营商数字孪生网络能力级别划分为基础起步级（L1）、规划探索级（L2）、稳健发展级（L3）、先锋创新级（L4）、未来引领级（L5）五个等级。基础起步级（L1）：基础起步级（L1）：对物理网元静态信息进行数据描述和可视化模拟展示，物理空间和数字空间没有动态联系，主要依

52、赖人工经验支撑运营和对物理网络控制。规划探索级（L2）：规划探索级（L2）：建立物理网络的数字孪生网络，建立了物理网络到数字孪生网络的单向信息流动机制，通过对物理网络趋势状态模拟预览，能够反映物理网络空间要素的静止状态，支撑特定场景自动化运营。稳健发展级（L3）：稳健发展级（L3）：物理网络和数字孪生网络建立双向信息互动机制，数字孪生网络能够对物理网络远程控制，物理网络的变化状态也能实时反映在数字孪生网络中，支撑部分场景自动化运营。先锋创新级（L4）：先锋创新级（L4）：物理网络和数字孪生网络建立双向实时管控机制，数字孪生网络既可以监测物理空间的要素状态，也可基于认知决策实现对物理网络智能控制

53、、预测和优化，支撑部分场景全流程智能化运营。未来引领级（L5）：未来引领级（L5）：基于知识自学习、自演进，支持随物理网络及需求场景变化自主进行数字孪生网络重构，实现全网面向多业务、中国联通数字孪生网络白皮书-29-多领域、全生命周期的全场景智能闭环。建议二：战略规划协同引领，能力建设整体推进建议二：战略规划协同引领，能力建设整体推进运营商数字孪生网络横跨多个专业网络，纵跨前端应用、孪生网络能力、物理网络三个层次。数字孪生网络实施是一个复杂的系统工程，涉及战略愿景、资源配置、技术能力、应用场景、组织人才等一系列因素，现阶段数字孪生技术在电信网络的应用尚处于探索阶段，缺乏明确的方法论来指导具体实

54、践。因此，在数字孪生网络建设演进中要立足电信网络整体视角，在战略规划层面，注重顶层设计，以规划为引领，明确数字孪生网络总体目标和定位，制定规划图、路线图和施工图，同时坚持业务与 IDCT协同，一体化推进各项任务有序落地。在能力建设层面，以业务运营智慧化、网络运营智慧化、运营管理智慧化为主线，结合实际发展情况，分解各层能力要求，制定全专业能力地图，推动能力建设；同时通过“分步实施、整体推进、重点突破、迭代提升”的策略，融合AI、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，逐步打造数字孪生网络核心能力，实现由简单到复杂、由单域到跨域、由人工到智能的转型升级。建议三：建立评估指标体系，效果闭环评估建议三

55、：建立评估指标体系，效果闭环评估数字孪生网络战略目标的达成和落地往往难以一蹴而就，需要不断地目标牵引、迭代推进。对数字孪生网络能力闭环评估，建立量化中国联通数字孪生网络白皮书-30-评估指标体系和“评估-分析-提升-再评估”的闭环机制，是企业了解自身能力建设成效、推动数字孪生网络能力提升、确保战略规划顶层设计执行落地的有效手段。建议采用定性和定量相结合的方法，首先对数字孪生网络分级标准各级别特征和能力、场景需求进行分解，梳理出客观、可量化的成效关键指标，制定评价方法，然后分别对各场景的孪生网络能力、物理网络能力的建设成效评价，在此基础上结合企业网络智能运营场景覆盖率，最终对运营商数字孪生网络能

56、力建设成效综合评估。评估工作既要着眼于对数字孪生网络实施过程评估，揭示里程碑目标差距和执行风险，又要从全局角度评估对智慧运营的赋能效果，通过评估识别短板差距，建立问题清单并跟进问题解决，持续推进数字孪生网络能力提升和全场景智慧化运营水平。五、未来展望五、未来展望数字孪生网络是自智网络深入发展的必然阶段，是自智网络的推进抓手和运行体现，目前数字孪生网络在国内外通信领域的应用均处于起步阶段，未来随着 6G 和自智网络的不断发展，数字孪生网络应用有望大规模爆发。中国联通作为运营商，会紧跟国家产业政策和发展布局，紧抓未来五到十年产业发展窗口期，在平台建设、技术研究、行业标准化推动和产业交流合作等多方面

57、同时发力，保证未来通信网络的先进性。中国联通数字孪生网络白皮书-31-同时我们诚挚的邀请所有设备厂商、IT 系统厂商、产业链各方合作伙伴以及所有关注数字孪生网络的研究机构和高校共同参与到数字孪生网络的研究和应用试点中，共同推动数字孪生网络产业健康发展，实现合作共赢。中国联通数字孪生网络白皮书-32-战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者态度、速度、气度有情怀、有格局、有担当中国联通研究院是根植于联通集团（中国联通直属二级机构），服务于国家战略、行业发展、企业生产的战略决策参谋者、技术发展引领者、产业发展助推者，是原创技术策源地主力军和数

58、字技术融合创新排头兵。联通研究院以做深大联接、做强大计算、做活大数据、做优大应用、做精大安全为己任，按照4+1+X 研发布局，开展面向 CUBE-Net 3.0 新一代网络、大数据赋能运营、端网边业协同创新、网络与信息安全等方向的前沿技术研发，承担高质量决策报告研究和专精特新核心技术攻关，致力于成为服务国家发展的高端智库、代表行业产业的发言人、助推数字化转型的参谋部，多方位参与网络强国、数字中国、智慧社会建设。联通研究院现有员工近 700 人，平均年龄 36 岁，85%以上为硕士、博士研究生，以“三度三有”上海品茶为根基，发展成为一支高素质、高活力、专业化、具有行业影响力的人才队伍。中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176