Twin的意思是双胞胎（同卵）。 由于两个人拥有完全相同的基因，精神上有联系，对相同的食物过敏，患相同疾病的机会也相同，所以一个人的治疗方案可以直接转移到另一个人身上。
所谓数字孪生，就是在计算机系统上创建真实事物的“数字克隆”。 虽然一个是真实的，一个是虚拟的，但它们的运作方式却是一模一样的。 因此，本体可以将自身的状态实时同步到数字克隆，而数字克隆也可以利用大数据、人工智能等先进工具不断搜索、组合所得到的结果。 最好的决策方案被发送到本体执行。
数字孪生本质上是解决复杂系统问题的工具。 其价值在于将数字克隆打造为本体的实验床，用于在数字世界中不断进行技术验证、优化、试错； 而现实世界中的本体保持稳定，必要时可以使用数字克隆的结果。 快来使用它吧。 这样可以降低风险、节省成本、提高效率。
数字孪生起源于航空航天、军工领域，并不断向智能制造、智慧城市等垂直行业拓展。 随着Gartner连续三年将数字孪生列入年度（2017-2019）十大战略技术趋势，通信行业也开始研究数字孪生的应用。
为什么通信行业需要数字孪生？
经常进行无线网络测试、运维、优化的同学可能对下面两个字深有体会：“如履薄冰，如临深渊”。
移动通信网络是基础设施，其提供的打电话、上网等服务也是不可或缺的必要需求。 一旦操作失误导致大面积、长时间断网或性能下降，那不亚于重大事故。
因此，各运营商在“现网”上的任何操作都必须谨慎。 比如新功能测试，一般需要严格选择和限制区域，一次又一次确认和修改参数，而且必须在凌晨大家都在睡觉的时候进行操作，生怕出现问题。影响用户。
通信系统是一个极其复杂、庞大的系统。 端到端网络包含各种网络元素。 每个网络元素都有各种不同的工作和不同的侧重点。
我们就像一个盲人，只见树木，不见森林。 很难掌控全局。 我们对用户需求的变化反应缓慢。 我们缺乏准确预测网络性能的工具。 我们只能迈出一小步，试探性地前进。
俗话说：“智者深思熟虑后会犯错误”。 无论我们如何“周密策划”运筹帷幄，都很难顺利胜千里，执行过程中总会出现各种意想不到的问题。
如果我们能有一个系统，我们不仅可以在部署前充分验证参数组合的有效性，还可以通过智能优化找到最优参数。 配置下达后，基站将完全按照预期运行。 所谓“关起门来犯错误，出去做同样的决定”就是这样的状态。
为了设计这个系统，业界将注意力转向了一个新的数字概念：
没错，就是这样：数字孪生。
通信行业如何应用数字孪生？
通信网络在构建“数字孪生”系统方面具有独特优势。
首先，网络中的每个基站实际上在网管系统中都有一个准确的模型。 它不仅包括站点地址、经纬度、天线高度、方位角、俯仰角等工程参数，还包括许多功能特性、塑造网络性能的数千个无线参数以及与之协同工作的地表。其他网络元素。 参数等等，这些数据已经可以搭建一个数字基站了。
然后，在核心网络中，存储了每个用户的所有数据，包括每个用户在哪里、使用什么套餐、喜欢使用什么APP、拥有什么手机、什么时候给谁打电话等信息。 一般来说，运营商对这些数据的管理非常严格，所以你不用担心被偷看。
第三，只要你的手机有信号，它就在不断地与网络交互。 除了实际发送的数据之外，还有用于系统控制的信令，检测各个频段的无线信号，并报告自己的测量信号。 质量，仅举几例。 基站更是繁忙。 除了为手机提供服务外，它还将收集到的所有信息汇总成性能KPI，以确定您的用户体验如何。 也就是说，整个系统对信息的内容和流程有了全面的掌握。
可以看到，现在的通信网络已经基于专有硬件构建了非常完善的软件系统，并且拥有如此详细的数据，可以实时交互更新。 在此基础上，通过适当的简化和权衡，我们可以在通用服务器上构建虚拟的、高精度的数字孪生系统。
我们要做的第一件事就是基于通用服务器构建端到端的全虚拟化孪生系统。
双手机：在一台服务器上模拟多部具有不同功能的手机，并且可以配置为随机执行不同的行为来模拟真实用户。 比如x%的手机看视频、y%的手机玩游戏、z%的手机高速移动……这些虚拟手机不需要真正传输信号，因为它们连接的是虚拟无线通道。
双无线通道：需要基于高精度地图和手机所在的环境信息，利用光线追踪模型来模拟无线信号传播的反射、散射、衍射和衰落。 还可以根据手机在各种场景下的运动轨迹进行动态调整。 环境下的干扰也可以模拟，可以说非常全面。
B5G和6G通信的数字双通道建模方法的知识图，来源：B5G和6G通信的数字双通道研究
双基站：完全由服务器模拟的基站。 详细包含了物理基站的所有软硬件模块。 其上运行的软件算法与真实基站完全相同。 唯一的区别是基站不需要实际传输信号。 相反，上面的虚拟无线通道。
双核心网：目前商用的核心网已经完全虚拟化。 只需要直接接管并进行一些精简和改编即可。
这种端到端的虚拟孪生系统，加载与物理手机、基站和核心网相同的软件算法，配置相同的参数后，可以1:1保真度地模拟真实基站。 对于业务来说，在双系统中运行的结果与在真实基站上运行的效果是一致的。
例如，这个孪生系统可以准确预测网络性能：假设你正在人民广场用手机观看视频，同时你的虚拟手机也在虚拟人民广场观看相同的视频。 真实手机和虚拟手机上的视频清晰度和流畅度是相同的。
拥有最基本的双胞胎系统是不够的。 我们还需要在其上构建一个智能化、自动化的网络应用层来解决物理网络中的实际问题，包括端到端的网络SLA质量保证、精准的网络优化、大规模天线权重优化、用户体验提升、 ETC。
数字孪生网络结构，来源：数字孪生网络（DTN）白皮书
如上图所示，网络应用层、孪生网络层和物理网络层之间的数据流形成一个大环路，我们称之为“外环路”； 在孪生网络层内，还会有不断的迭代优化和仿真验证的“内循环”。
这些问题的解决办法一般有以下几种：
数字孪生网络运行流程，来源：基于数字孪生网络的6G无线网络自治白皮书
首先，系统基于物理网络实体构建数字孪生； 运维人员发出意图，系统通过意图网络将其转化为网络自治要求； 数字孪生以需求为导向，内部不断进行自我迭代优化和仿真验证，直到孪生网络的性能达到预期目标； 然后数字孪生网络生成“数字规划体”，并用其将优化后的数据同步到物理网络实体。 这就是“内循环”。
物理网络用新数据运行后，发现结果距离目标还很远，于是将结果反馈给数字孪生继续优化。 这就是“外闭环”。 这两个闭环就这样持续运行，驱动物理网络性能达到预期目标。
下面我们以网络速率优化为例来说明数字孪生网络的作用。
目前我们在优化无线速度时主要面临以下问题：
1、用户感知恶化目前主要通过用户投诉或报警等被动发现，进而通过工单调度、问题定位、解决等流程，将严重影响用户感知和满意度；
2、无线网络本身的复杂性导致影响速率的因素过多，同时无法确定不同环境下不同因素的实际影响范围；
3、无线网络优化时，无法预测调整不同影响因素对现有网络业务的影响是大还是小、是正面还是负面；
4、实际参数调整后，我们的测试验证往往不足，很容易漏掉与本次操作关系不密切的其他场景的验证，导致业务受到影响，浪费大量人力物力。
基于数字孪生网络的无线速率优化示意图，来源：数字孪生网络（DTN）白皮书
通过数字孪生网络，可以自动进行地理空间仿真、无线覆盖仿真、无线参数配置仿真，及时发现用户感知问题，并在孪生中进行站点添加、覆盖优化和参数优化基于仿真结果的网络。 并对网速进行迭代验证； 最后将优化后的解决方案输出到物理网络执行。
当然，有些操作需要手动操作，例如站点创建、天线覆盖方向调整等。 这些手动操作叠加在物理网络的自动执行上，最终达到网络速率优化的目标。
未来展望
在5G及之前的通信系统中，规划、建设、运维、优化等网络生命周期的各个阶段相互分离，导致效率低、成本高。 自我智能网络被提出来解决这些问题。 数字孪生是实现高度自治网络的重要途径，业界已经进行了广泛的研究。
5G网络运维管理与6G数字孪生网络自治对比，来源：基于数字孪生网络的6G无线网络自治白皮书
目前，数字孪生在通信网络中的应用仍处于早期研究阶段，业界对数字孪生网络的概念和内涵尚未达成共识。 而且，作为建立在大规模通信网络之上的复杂系统，数字孪生网络在数据、模型、架构等方面都存在许多需要克服的技术问题。
目前业界对于5G网络数字孪生的探索仍然是插件化、碎片化的。 “插件化”是指数字孪生网络和物理网络在硬件和软件上是分离的，没有融合，限制了数据同步和传递的实时性和有效性； “碎片化”是指通过用例驱动的方式可以实现某些特定功能的高度自动化，但不够系统化和通用化。
孪生数字网络端到端架构示意图，来源：基于数字孪生网络的6G无线网络自治白皮书
6G时代，我们期望利用网络的内生算力和内生智能，构建数字孪生网络，并在其上进行虚实对接、持续规划和故障自愈，实现高度的自治和自愈。整个网络生命周期的闭环自治。 ，减少人力消耗，大幅提高网络运行效率。
千里之行始于足下。 数字孪生的种子，在业界同仁的精心呵护下，必将在6G时代绽放出绚丽的花朵。