基于数字孪生网络的6G无线网络自治白皮书

5G网络运维仍存在效率低、成本高的问题，需向更高自动化、智能化演进。中国移动提出自智网络分级框架（L0～L5），设定了2025年达成L4自动化、2030年实现L5完全自治的目标。

数字孪生是实现无线网络自治的核心，其核心理念包括“三体”（物理实体、数字孪生体、数字规划体）和“五态”（起始/规划/服务/孪生/节能态）。通信网络通过“双闭环”架构（内闭环生成预验证方案，外闭环优化数字孪生体），解决了网络动态性、高可靠性等矛盾。

6G网络需重构架构：一方面承载面增强数据采集能力，支持按需定制化的数据服务自生长；另一方面建立内生智能面，将AI、数据和服务深度融合，在能力层面支持端到端闭环自治。

关键技术上，通过数据采集与分析提升数据价值密度；知识图谱实现内生因素关联构建立体数据模型；仿真服务化支持按需的预验证器/服务绑定；强化学习技术实现无需专家经验的预验证方案；纠正偏差机制提高预验证效果可信度。

6G无线网络自治已经具备落地应用基础，大规模天线波束权值优化场景中，联合专家经验+强化学习以及虚实映射技术提升决策准确性；RAN切片优化场景中将仿真+模型预测结合，降低复杂度提升鲁棒性；多维资源调度场景中，将节能目标嵌入迭代优化收敛策略，提升网络资源利用率。

网络全生命周期自治设计了“持续规划”、“虚实建连”、“防愈结合”三大阶段，打通规建维优各阶段。数字孪生网络能够基于历史和当前网络状态，生成面向未来的状态决策（数字规划体），经虚实预验证迭代后作用到物理网络，实现闭环优化运营。

数字孪生网络在下一个阶段面临三大挑战：构建泛化能力强的孪生模型，提升虚拟网络场景可控性，提高真实数据使用效率。这需要知识图谱、图神经网络和模拟器协同进化，建立理论+实测双验证体系，并注重小样本学习和仿真数据的融合利用。

关键技术问题包括：
1、泛化能力提升：设计适用于多场景网络的元模型，支持异构性处理政策和动态调整
2、场景可控生成：构建性能需求与仿真资源的映射模型，实现预期输出的可控仿真环境
3、高效化建模：优化真实数据转仿真样本的方法，实现少样本甚至零样本的孪生建模

白皮书提出未来研究方向是在统一概念框架下，深化数字孪生网络的关键使能技术，形成行业解决方案，实现通信网络从依赖人工到自主决策的伟大跃迁。