楊婷婷，賀虹艦，霍雨佳，孔令政

(1.大連海事大學(xué) 航海學(xué)院，遼寧 大連 116026；2.鵬城實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518038；3.東南大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，江蘇 南京 211189)

0 引言

以網(wǎng)絡(luò)化、信息化與智能化的深度融合為核心的“第四次工業(yè)革命”驅(qū)動(dòng)全球加速進(jìn)入以“萬(wàn)物互聯(lián)”為顯著特征的數(shù)字化時(shí)代[1]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)模型和技術(shù)依托于數(shù)字孿生。數(shù)字孿生自2002年提出后，初期并未引起太多關(guān)注。但隨著信息化、數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字孿生得到了各行各業(yè)的積極響應(yīng)。全球最具權(quán)威的咨詢顧問(wèn)公司Gartner連續(xù)三年將數(shù)字孿生列為十大戰(zhàn)略性科技趨勢(shì)之一[2]。中國(guó)也開(kāi)始跟進(jìn)數(shù)字孿生的相關(guān)研究，包括工業(yè)4.0研究院在內(nèi)的多家國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)和企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字孿生的相關(guān)研究[3]。

在制造業(yè)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品生命周期管理(Product Lifecycle Management,PLM)、產(chǎn)品售后服務(wù)、設(shè)備故障診斷都在使用數(shù)字孿生。如今數(shù)字孿生這一概念，已迅速走出制造業(yè)，應(yīng)用到了智慧城市、智慧交通、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療、智慧軍事等各個(gè)行業(yè)。在智慧城市方面，阿里的城市大腦、華為的“5G+AI”、科大訊飛的數(shù)字超腦、51VR的51City OS等利用5G、WLAN、LET以及城市專網(wǎng)，多網(wǎng)協(xié)同布局?jǐn)?shù)字孿生城市方案[4]。Sim Cure、法國(guó)公司達(dá)索系統(tǒng)、西門子“數(shù)字心臟”、Philips的HeartModel等在數(shù)字孿生醫(yī)療方面開(kāi)啟了研究[5]。

本文聚焦于數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)，提出了“基于內(nèi)外雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)”架構(gòu)，其中內(nèi)循環(huán)旨在以數(shù)字孿生的方式提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率、降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的成本，外循環(huán)則利用自適應(yīng)的數(shù)字孿生來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。該架構(gòu)以智能化網(wǎng)絡(luò)為通道，打通了數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)各部分的隔閡，將數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)視作一個(gè)系統(tǒng)的整體，成為未來(lái)涉及智慧應(yīng)用的通用架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的任務(wù)覆蓋。本文介紹業(yè)界對(duì)數(shù)字孿生的定義以及相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，闡述了數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的重要特性，并提出了“基于內(nèi)外雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)”架構(gòu)以及其應(yīng)用示例，最后總結(jié)了數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)所面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。

1 數(shù)字孿生定義及相關(guān)技術(shù)概述

1.1 數(shù)字孿生定義

數(shù)字孿生的概念最早在2002年由密歇根大學(xué)的邁克爾·格里夫斯(Michael Grieves)教授提出[6]，是指通過(guò)數(shù)字化手段，在虛擬空間構(gòu)建一個(gè)與物理實(shí)體相一致的虛擬實(shí)體的技術(shù)。數(shù)字孿生不僅是虛擬再現(xiàn)物理對(duì)象，還可以模擬物理對(duì)象在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的各種行為。2010年，美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)在其太空技術(shù)路線圖[7]中首次引入了數(shù)字孿生的表述。定義數(shù)字孿生為一種集成化的多種物理量、多種空間尺度的運(yùn)載工具或系統(tǒng)的仿真模型。中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院在《數(shù)字孿生白皮書(shū)》[8]中指出數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù)，通過(guò)軟件定義，對(duì)物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與賽博空間的交互映射。中國(guó)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、樹(shù)根互聯(lián)技術(shù)有限公司在《數(shù)字孿生應(yīng)用白皮書(shū)》[5]中提出數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定物理實(shí)現(xiàn)或過(guò)程化的數(shù)字化表達(dá)，該數(shù)據(jù)連接可以保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實(shí)體或流程過(guò)程整個(gè)生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。北京航空航天大學(xué)等在《數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索》[3]中提出數(shù)字孿生是一種集成多物理、多尺度、多科學(xué)屬性，具有實(shí)時(shí)同步、忠實(shí)映射、高保真度特性，能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界交互與融合的技術(shù)手段。

1.2 數(shù)字孿生相關(guān)技術(shù)概述

文獻(xiàn)[9]建立了地面網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生系統(tǒng)，提出利用數(shù)字孿生提供空地網(wǎng)絡(luò)的虛擬表示反應(yīng)狀態(tài)，結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，設(shè)計(jì)基于Stackelberg游戲激勵(lì)機(jī)制實(shí)現(xiàn)更好的分布式空域地面集成網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。文獻(xiàn)[10]提出一種基于數(shù)字孿生的可擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)切片方案，該數(shù)字孿生利用新的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)映射到復(fù)雜的切片網(wǎng)絡(luò)的端到端服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的能力。

這種能力確保在片上執(zhí)行任何更改后，都能滿足QoS需求，且片間的資源分配不會(huì)超過(guò)服務(wù)器的資源容量。文獻(xiàn)[11]提出數(shù)字孿生邊緣網(wǎng)絡(luò)的新愿景，其中邊緣服務(wù)器的數(shù)字孿生估計(jì)邊緣服務(wù)器狀態(tài)，整個(gè)移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)的數(shù)字孿生為卸載決策提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是一種靈活的移動(dòng)卸載方案。文獻(xiàn)[12]將數(shù)字孿生納入無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，提出了數(shù)字孿生無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(Digital Twin Wireless Network,DTWN)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和計(jì)算遷移到邊緣平面；本文還提出了一個(gè)運(yùn)行在DTWN中的區(qū)塊鏈賦權(quán)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，可以進(jìn)行協(xié)同計(jì)算，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私。文獻(xiàn)[13]提出了“三層三域雙閉環(huán)”的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)閉環(huán)控制，網(wǎng)絡(luò)配置在“內(nèi)閉環(huán)”進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，在“外閉環(huán)”進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、反饋和優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自驗(yàn)證、自演進(jìn)的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制。

數(shù)字孿生技術(shù)的相關(guān)研究目前還處于初級(jí)階段，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用更側(cè)重于單一循環(huán)，用于特定場(chǎng)景的控制與規(guī)劃，用來(lái)解決某一種或幾種有限的問(wèn)題，沒(méi)有做到數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界全場(chǎng)景的交互，難以成為通用架構(gòu)?；蛘邤?shù)字孿生平臺(tái)被當(dāng)作仿真工具，忽略了與現(xiàn)實(shí)世界的交互，沒(méi)有打通數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界的連接通道。為了解決上述問(wèn)題，本文提出了基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，以大數(shù)據(jù)為“基石”、智能化網(wǎng)絡(luò)為“血管”、AI為“指揮家”，打通數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)各部分的隔閡，利用智能的資源調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)更好的資源調(diào)度。將數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)看作一個(gè)系統(tǒng)的整體，成為未來(lái)涉及智慧應(yīng)用的通用架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的任務(wù)覆蓋。

2 基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)

2.1 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的描述

數(shù)字孿生是物理世界與數(shù)字空間交互的技術(shù)范式，它的主要價(jià)值是實(shí)現(xiàn)物與物、人與物之間的交互機(jī)制。在物理世界中，每一個(gè)物理實(shí)體都包括若干狀態(tài)參數(shù)，可以等效成特定功能或者過(guò)程[14]，物理世界映射到虛擬世界后，每一個(gè)數(shù)字孿生子可以看成一個(gè)對(duì)象，由若干狀態(tài)參量描述。而多個(gè)物理實(shí)體可以組成一個(gè)更大的系統(tǒng)，對(duì)應(yīng)多個(gè)數(shù)字孿生子組成數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于其他技術(shù)的不同在于構(gòu)筑了一個(gè)完整的數(shù)字世界，支撐其運(yùn)行的不是單個(gè)或幾個(gè)技術(shù)，而是一個(gè)復(fù)雜的高科技復(fù)合體。與人工智能、信息網(wǎng)絡(luò)等單個(gè)技術(shù)對(duì)思維的單項(xiàng)作用不同，數(shù)字孿生提供了一個(gè)技術(shù)與認(rèn)知的作用與反作用、影響與反影響的互構(gòu)空間。在這個(gè)空間里，能夠仿真、演示、模擬、驗(yàn)證這種雙向互構(gòu)互促的過(guò)程與結(jié)果，進(jìn)行更加準(zhǔn)確高效的認(rèn)知。數(shù)字孿生不是簡(jiǎn)單的物理映射，因?yàn)闆](méi)有網(wǎng)絡(luò)可以承擔(dān)如此龐大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)交互。所以，數(shù)字孿生是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和AI預(yù)測(cè)，只用很少但是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，完成對(duì)物理本體的模擬，而不是直接映射。

2.2 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)重要特性

數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)重要特性是：以大數(shù)據(jù)為“基石”、以6G網(wǎng)絡(luò)為“血管”、以AI為“指揮家”。

大數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的“基石”數(shù)字孿生的起點(diǎn)就是從物理本體收集起來(lái)的龐大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)層層處理，才能實(shí)現(xiàn)終端虛擬孿生。大數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，快速的網(wǎng)絡(luò)讓數(shù)字孿生成為可能。

6G網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)建數(shù)字孿生的“血管”網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字孿生中無(wú)處不在，采集數(shù)據(jù)需要網(wǎng)絡(luò)的參與。云端大數(shù)據(jù)分析、AI的推理與預(yù)測(cè)，以及反饋用戶端的策略等，都需要網(wǎng)絡(luò)作為載體，網(wǎng)絡(luò)需要還為虛擬系統(tǒng)提供一定的靈活性和便利性。網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)的影響可見(jiàn)一斑，6G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使上述要求的滿足成為了可能。

AI是數(shù)字孿生無(wú)處不在的“指揮家”AI使用少量的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)物理體動(dòng)作，讓數(shù)字孿生高效而準(zhǔn)確地運(yùn)行。數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)對(duì)AI推理有著很高的依賴[15]：數(shù)字孿生在終端模仿物理本體的狀態(tài)，用戶在終端對(duì)虛擬目標(biāo)進(jìn)行操作。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)收集虛擬對(duì)象的決策數(shù)據(jù)，利用智能的云計(jì)算平臺(tái)對(duì)龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分析、預(yù)測(cè)，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)；最后將數(shù)據(jù)部署給AI模型。AI模型將推理結(jié)果再反饋回虛擬目標(biāo)，如此形成一個(gè)閉環(huán)，利用AI實(shí)現(xiàn)了虛擬目標(biāo)狀態(tài)的更新。AI算法還以數(shù)字孿生為基礎(chǔ)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題：在工業(yè)制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生在虛擬世界搭建出實(shí)時(shí)模仿流水線控制的虛擬系統(tǒng)，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI算法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品制造、過(guò)程優(yōu)化、目標(biāo)制定等功能，反饋到物理世界進(jìn)行調(diào)整以解決實(shí)際問(wèn)題；在網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集感知系統(tǒng)，獲取網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，構(gòu)建出與物理網(wǎng)絡(luò)一致的數(shù)字孿生體，形成平行的伴生網(wǎng)絡(luò)，利用AI推理技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)新業(yè)務(wù)進(jìn)行評(píng)估、預(yù)測(cè)，為實(shí)際網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)業(yè)務(wù)提供建模、驗(yàn)證及保障。

2.3 基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的描述和重要特性,數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)可以設(shè)計(jì)為如圖1所示的“基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)”架構(gòu)：雙循環(huán)指的是內(nèi)循環(huán)(Digital Twin for Network,DT4Net)和外循環(huán)(Network for Digital Twin,Net4DT)。其中DT4Net以數(shù)字孿生的方式,提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率、降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的成本，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)極簡(jiǎn)化和智慧化運(yùn)維；Net4DT利用自適應(yīng)的數(shù)字孿生解決實(shí)際問(wèn)題。

圖1 基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2.3.1 DT4Net架構(gòu)

文獻(xiàn)[13]中，提出了“三層三域雙閉環(huán)”的架構(gòu)，用于提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的效率，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的成本。本文將該架構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)層的內(nèi)部循環(huán)，即DT4Net，是智能化網(wǎng)絡(luò)的重要環(huán)節(jié)。

“三層三域雙閉環(huán)”的“三層”指的是構(gòu)成數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的物理網(wǎng)絡(luò)層、孿生網(wǎng)絡(luò)層和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層；“三域”指的是孿生網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)域、模型域和管理域，分別對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)共享倉(cāng)庫(kù)、服務(wù)映射模型和網(wǎng)絡(luò)孿生體管理三個(gè)子系統(tǒng)；“雙閉環(huán)”指的是孿生網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)基于服務(wù)映射模型的“內(nèi)閉環(huán)”進(jìn)行仿真和優(yōu)化，以及基于三層架構(gòu)的“外閉環(huán)”對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的控制、反饋和優(yōu)化。

2.3.2 Net4DT架構(gòu)

孿生層通過(guò)智能化網(wǎng)絡(luò)作為通道獲取物理世界的數(shù)據(jù)，AI使用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)物理本體動(dòng)作，讓數(shù)字孿生在終端模仿物理本體的狀態(tài)。孿生層根據(jù)用戶的需求利用AI算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)功能，反饋到物理世界進(jìn)行調(diào)整以解決實(shí)際問(wèn)題。外循環(huán)實(shí)現(xiàn)物理層和孿生層之間的交互和反饋，而基于內(nèi)循環(huán)的智能化網(wǎng)絡(luò)打通了物理世界和數(shù)字世界之間的隔閡。

在物理層和孿生層之間的交互中，為實(shí)現(xiàn)物理到虛擬的通信(Physical to Virtual,P2V)，物理對(duì)象可通過(guò)6G通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)與數(shù)字孿生系統(tǒng)的信息傳輸，實(shí)時(shí)共享該物理對(duì)象的數(shù)據(jù)，并接受來(lái)自該數(shù)字孿生系統(tǒng)的反饋。多種傳感器之間需要在時(shí)間上同步，并標(biāo)有空間信息，還要帶有ID信息，為不同的傳感器數(shù)據(jù)融合分析提供便利。

孿生層內(nèi)部也存在交互。為實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體的通信(V2V)，在邏輯上占據(jù)虛擬空間，反映在現(xiàn)實(shí)物理世界中發(fā)生的通信行為。這種虛擬模式主要依賴于數(shù)字孿生服務(wù)器的計(jì)算能力來(lái)模擬數(shù)據(jù)傳輸行為。可以通過(guò)一種可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)切片數(shù)字孿生[10]來(lái)實(shí)現(xiàn)，利用作為狀態(tài)特性生成切片基礎(chǔ)設(shè)施的共享節(jié)點(diǎn)和鏈接的虛擬表示圖結(jié)構(gòu)中元素之間關(guān)系信息，捕捉鄰域的依賴性，形成端到端切片度量。對(duì)于孿生層內(nèi)數(shù)字孿生體的管理，即數(shù)字孿生體的部署與編排，可將數(shù)字孿生體分布部署，可以部署在云上、網(wǎng)絡(luò)邊緣等不同位置。綜合考慮計(jì)算能力進(jìn)行負(fù)荷分擔(dān)，或者直接采用就近原則等；對(duì)于基于微服務(wù)的數(shù)字孿生體的編排，可以對(duì)已經(jīng)存在的數(shù)字孿生子進(jìn)行替換，比如替換成更好的模型。數(shù)字孿生子可以在不同的網(wǎng)元之間遷移，對(duì)已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)孿生子進(jìn)行擴(kuò)展，比如提供更多的輸入、輸出數(shù)據(jù)。將不斷引入新的數(shù)字孿生子，擴(kuò)展數(shù)字孿生子庫(kù)，利用已經(jīng)存在的多個(gè)數(shù)字孿生子，編排出新的系統(tǒng)(更大的數(shù)字孿生子)，新的系統(tǒng)中應(yīng)該包含子系統(tǒng)沒(méi)有的狀態(tài)參量。多個(gè)孿生子組合成一個(gè)更大的孿生子,實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與數(shù)字孿生子之間多對(duì)多的映射關(guān)系。

圖2是智能化網(wǎng)絡(luò)支持下外循環(huán)的P2P、P2V、V2V的工作機(jī)制。在物理層，大數(shù)據(jù)面從物理本體收集起感知數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，AI計(jì)算面得到物理終端的通信、計(jì)算和存儲(chǔ)的維度模型和圖模型。在網(wǎng)絡(luò)連接層，大數(shù)據(jù)面得到網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)數(shù)據(jù)和相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，AI計(jì)算面根據(jù)用戶需求和控制需求得到算法模型和標(biāo)簽?zāi)Ｐ?。在?shù)字孿生層，大數(shù)據(jù)面得到相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上傳到AI計(jì)算面進(jìn)行AI推理得到指標(biāo)模型。最后在應(yīng)用層，大數(shù)據(jù)面根據(jù)在各層收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)控制和數(shù)據(jù)推理，由AI計(jì)算面得到推理結(jié)果，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，智慧共生。

圖2 智能化網(wǎng)絡(luò)支持下外循環(huán)的P2P、P2V、V2V的工作機(jī)制

2.4 應(yīng)用示例：算力眾籌

當(dāng)前，計(jì)算能力供需關(guān)系不平衡成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級(jí)演進(jìn)的瓶頸。構(gòu)建彈性開(kāi)放、高效協(xié)同的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，成為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)與通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的重要共識(shí)[16]。算力眾籌能夠利用泛在網(wǎng)絡(luò)連接和空閑的算力服務(wù)實(shí)現(xiàn)算力資源的靈活調(diào)度。

圖3描述的架構(gòu)利用數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了資源的雙循環(huán)，以及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外的算力、存儲(chǔ)等資源的眾籌、開(kāi)放及共享。用戶在完成自己的計(jì)算任務(wù)、通信任務(wù)時(shí)，仍有空閑算力可供調(diào)配，如果將這些空閑算力直接下發(fā)到物理網(wǎng)絡(luò)上可能會(huì)影響其他業(yè)務(wù)的正常處理，所產(chǎn)生的影響可能很糟糕。利用數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)模型，在數(shù)字世界提前校驗(yàn)和模擬空閑算力的調(diào)配，提前發(fā)現(xiàn)調(diào)配過(guò)程中出現(xiàn)的一些異常問(wèn)題，例如信息無(wú)法精準(zhǔn)傳輸、算力分配不均衡而影響單一設(shè)備能耗等。可利用AI技術(shù)進(jìn)行原因分析，生成新的改進(jìn)策略，再在數(shù)字世界進(jìn)行驗(yàn)證，直到算力調(diào)配既能滿足用戶的業(yè)務(wù)要求，提高資源的利用率，又對(duì)其他業(yè)務(wù)沒(méi)有影響后，再將算力調(diào)配下發(fā)到現(xiàn)實(shí)世界。

圖3 基于數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的算力眾籌框架

算力調(diào)配采用的是強(qiáng)化異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，針對(duì)邊-端多智能體數(shù)據(jù)異構(gòu)性問(wèn)題，不同用戶價(jià)格敏感性的異質(zhì)性，采用基于動(dòng)態(tài)定價(jià)及契約機(jī)制的任務(wù)(模型)卸載方案，為用戶提供最佳計(jì)算任務(wù)-價(jià)格合約(動(dòng)態(tài)定價(jià))，即任務(wù)與資源的分配與編排機(jī)制。

3 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

單個(gè)物理實(shí)體映射到其數(shù)字孿生體并不困難，比較困難的是多個(gè)物理實(shí)體組成系統(tǒng)的虛擬映射或者多個(gè)數(shù)字孿生子組成復(fù)雜的虛擬系統(tǒng)，虛擬系統(tǒng)要提供一定的靈活性和便利性。6G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使用戶通過(guò)與數(shù)字模型的交互實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)世界的信息交互成為了可能，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在6G基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)字孿生需要如下的功能：

① 讓AI無(wú)處不在：AI是數(shù)字孿生平臺(tái)的重要組成部分，不僅參與虛擬目標(biāo)的狀態(tài)更新，還負(fù)責(zé)資源的高效管理等工作。AI的大規(guī)模使用讓數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)更加高效。

② 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的接入： 需要構(gòu)建大規(guī)模MIMO，利用AI的高效規(guī)劃，能夠同時(shí)覆蓋上千對(duì)終端的接入。

③ 實(shí)現(xiàn)資源的高效利用：任何時(shí)候，某些資源，如帶寬，永遠(yuǎn)是稀缺資源，所以需要利用AI實(shí)現(xiàn)對(duì)稀缺資源的利用和復(fù)用。

④ 實(shí)現(xiàn)高效的資源管理調(diào)度：利用AI，高效調(diào)度大數(shù)據(jù)的采集和云計(jì)算，以及數(shù)字孿生中各個(gè)步驟的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)等。

⑤ 實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景任務(wù)覆蓋：網(wǎng)絡(luò)需要適應(yīng)多種數(shù)據(jù)。大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中有許多設(shè)備，采集來(lái)的數(shù)據(jù)包含視頻、圖片、語(yǔ)音等，所以網(wǎng)絡(luò)需要根據(jù)不同類型的任務(wù)自適應(yīng)地做到轉(zhuǎn)發(fā)、調(diào)度、推理重建等。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)數(shù)字孿生的發(fā)展和業(yè)界對(duì)其的定義進(jìn)行了概述，并對(duì)部分?jǐn)?shù)字孿生的探索和相關(guān)工作進(jìn)行了探討，發(fā)現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用更側(cè)重于某種特定的網(wǎng)絡(luò)或者某種特定的場(chǎng)景中。所以本文提出“基于雙循環(huán)機(jī)制的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)”架構(gòu)，通過(guò)智能化網(wǎng)絡(luò)打通數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)各部分隔閡，將數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)看作一個(gè)系統(tǒng)的整體，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的任務(wù)覆蓋，并探討了該框架在算力眾籌上的可行性。基于本文提出的系統(tǒng)架構(gòu)，下一步工作將在關(guān)鍵技術(shù)上深入研究，選取更多經(jīng)典場(chǎng)景對(duì)該系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行可行性驗(yàn)證。