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

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

1.模型构建与管理.....................................................................11

2.网络感知................................................................................16

3.模拟仿真................................................................................18

4.智能决策................................................................................19

5.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

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（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

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一、新需求与新挑战

（一）发展需求

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

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

数字孪生技术是多学科、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

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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，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、AR\VR\MR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，在赋能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

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，

当前通信网络承载的业务呈现个性化、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，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

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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

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，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

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

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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

当前，工业制造领域是数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

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

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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

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。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

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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

（一）目标架构

数字孪生网络（DigitalTwinNetwork）用于表示具有数字孪生

能力的网络。参考TMFornm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

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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”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。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。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。

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

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

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要以满足虚实映射类运营需求为主，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。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。基于孪生网络层关键能力，捕获网络

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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

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

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

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

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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

模型描述

分类

定义单个网络实体的本质特性清单，如编码、名称、出厂

实体数据

厂家等，同时描述实体表现出的形态，如开/关、正常/告

模型

警等；管理对象多为描述性的信息。

指单体模型的物理几何定义，实现孪生体符号、形状、结

几何模型构、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。

属性定义指单体模型的属性定义，包括物理属性和功能属性；物理

模型属性是几何模型的数字化描述，功能属性客观呈现数字孪

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生体实际支持的功能。

定义实体根据属性和状态进行可视化形态变化的规则，不

可视化规

同的属性和状态能够让孪生体呈现不同的可视化内容，如

则模型

根据状态改变实体模型颜色等。

指单体模型的运行规则定义，例如性能、告警规则等。运

运行规则行规则指在数字孪生场景中，在特定属性、接口变更/调

模型用等不同触发条件下，指定需要加载的响应动作，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

模型描述

型划分

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实现对网络实体自身产生的事件进行定义，网络事件检测

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

模型

塞三类。

重点监测网络流量的网络路径的所有端口性能数据，包含

网络质量

性能采集中的端口流量、发送/接收帧率、发送/接收丢包

分析模型

率等数据，从而形成网络质量分析模型。

定义网络实体之间的连接、归属等关系规则，如无线小区

拓扑规则邻区关系、小区与基站的归属关系。拓扑规则分为物理拓

模型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。

基于拓扑规则模型叠加端口的路径权重（COST值）、协

网络流量

议ECMP配置，端口负载分担模式等数据构建，模型通

路径拟真

过模拟调整相应参数，经过数据解析，获知网络流量的可

模型

选路径和最优路径。

指的是网络流量大小的拟真模型。基于路径拟真模型叠加

流量拟真端口带宽数据构建，模型通过模拟调整相应参数，经过数

模型据解析，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。

孪生体反定义孪生体能够对外发出的信息，包括：属性，即数字孪

馈模型生体对外反馈的关于数字孪生体的静态信息，例如编码、

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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，并直接基

于数字孪生体实现。

定义对孪生体能够施加的控制信息。控制信息指一个孪生

孪生体控体在能够接收到的动作之和，因此控制模型除了可以定义

制模型类似启动、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。

网络推演指利用OVS、电磁波模拟、Openstack等技术在网络孪

模型生层完成对于网络的推演。

（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

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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

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：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

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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（NetworkTelemetry）技术等。

（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：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：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、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：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

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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

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

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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

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

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

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

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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：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：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：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：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

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新的历史经验对知识库进行迭代更新。

（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

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

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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

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，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。物理网络资源数据包括基础空间资源、

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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。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。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

（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

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中国联通数字孪生网络白皮书

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

网络保障首先需要考虑人的活动范围，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

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

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中国联通数字孪生网络白皮书

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

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

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中国联通数字孪生网络白皮书

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

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

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，会影响用户的正常通话、上网等业务，

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中国联通数字孪生网络白皮书

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

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

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，

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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）：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，主要依赖人工经验

支撑运营和对物理网络控制。

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）：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）：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、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）：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、

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中国联通数字孪生网络白皮书

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

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