6G專題|面向6G的無線網絡數字孿生架構與實踐

編者按

從2019年實質性研究啟動，到2023年國際電信聯盟發布愿景文件，再到2025年6G標準元年確立，6G正從前沿理念加速照進現實。步入2026年，6G發展進一步邁入技術與標準完善的關鍵時期，盡管業界已就6G初步形成共識，但諸多基礎性、關鍵性難題仍亟待破解。為此，《通信世界》特策劃“6G關鍵技術深潛”專題，聚焦系統架構創新、技術路徑探索、融合能力提升等話題展開深度探討，以期為產業發展提供參考與啟示。

隨著5G在全球范圍內規模部署，無線通信技術迎來代際躍遷的關鍵時期。5G技術以其增強型移動寬帶（eMBB）、超高可靠低時延通信（uRLLC）和海量機器類通信（mMTC）三大典型場景，初步構建了萬物互聯的基礎設施，為工業互聯網、智慧城市、自動駕駛等垂直領域的數字化轉型提供了關鍵支撐。然而，社會數字化進程的不斷加速，以及AI（人工智能）、元宇宙、全息通信等新興范式的快速演進，對無線網絡的連接密度、傳輸速率、智能水平及其與物理世界的融合深度，提出了遠超當前能力的前瞻性需求。在此背景下，面向2030年及未來的6G已成為全球學術界與產業界共同探索的核心焦點。

針對更加極致的性能要求，6G網絡必須突破傳統以靜態配置為主要特征的架構設計范式。現有網絡優化嚴重依賴歷史數據與離線模型，在面對超大規模異構設備接入、動態多變業務需求以及復雜時變的無線傳播環境時，其局限性日益凸顯。網絡配置的滯后性、運維成本的居高不下以及資源利用的粗放性，已成為制約網絡向更高效率、更高智能層次演進的核心瓶頸。因此，亟須引入一種全新的網絡范式，能夠以前瞻、動態、數據驅動的方式，對物理網絡進行全生命周期的精準刻畫、實時監控、智能優化與閉環控制。正是在這一趨勢的驅動下，網絡數字孿生技術被提出，并迅速被視作6G網絡向智能化演進的一項關鍵使能技術。

無線孿生網絡的核心內涵，在于為物理無線網絡構建一個高保真、多維度、可計算的數字虛擬映射。這一映射并非靜態的數據模型，而是一個深度融合物理層信道特性、網絡層協議棧行為、業務層流量模式及環境上下文信息的動態演化系統。它通過持續、雙向的數據交互，實現與物理實體狀態的同步更新與共生演進。然而，構建精確的數字化副本并非最終目的，無線孿生網絡的更高層次價值在于其提供的推演與決策能力。在數字孿生體中，能夠以零風險、低成本的方式，對復雜的網絡算法、創新的架構方案、精細的資源調度策略進行大規模仿真驗證與迭代優化。基于先進的AI與大數據分析技術，孿生體能夠深度洞察網絡內在狀態、預測潛在故障與性能瓶頸、推演網絡演進趨勢，進而為物理網絡生成最優的配置參數與控制策略，最終實現網絡管理從被動響應向主動干預、從經驗驅動向模型與數據聯合驅動的范式變革。

01基于6G感知的無線網絡數字孿生架構

傳統無線網絡的規劃、運維與優化依賴不完整且滯后的網絡性能數據，且對于物理環境信息利用不足，難以實現對復雜動態物理環境的精細、實時刻畫。數字孿生技術的引入為解決這一根本性難題提供了全新路徑。面向6G的智能無線孿生網絡，其核心基礎在于充分利用并融合6G網絡內生的增強感知能力，構建動態、高保真的數字映射。本文所闡述的無線網絡數字孿生架構，正是以“6G感知”為核心驅動，通過無線信號感知與多模態環境感知的深度融合，系統實現孿生體從靜態模型到動態鏡像，最終演進為具備決策能力的智能體的全過程。面向6G的智能無線孿生網絡架構如圖1所示。

圖1 面向6G的智能無線孿生網絡架構

對物理世界多維信息的深度感知能力是構建高保真數字孿生系統的重要基礎。此處定義的6G感知包含兩個緊密耦合的層面。首先是無線信號感知，其核心在于利用通信信號本身或專用感知波形，實現對信道狀態信息、信號強度空間分布、復雜干擾圖譜、終端精準定位及移動軌跡等通信維度關鍵參數的實時測量與反演。其次是多模態環境感知，即通過在協同網絡中部署的視覺傳感器、激光雷達、毫米波雷達乃至廣泛的物聯網終端，獲取物理環境的高精度三維幾何結構、物體材質電磁屬性、動態目標分布與行為等信息。上述兩類感知數據流的深度融合與協同處理，共同構成了數字孿生體實現“高精度虛實映射”不可或缺的數據基石，確保數字模型能夠持續、準確地反映物理世界的真實狀態。

物理環境的動態變化是決定電磁波傳播特性的核心因素。然而，傳統基于統計的信道建模方法對物理環境信息的利用往往較為有限，導致其建模精度在實際復雜場景中面臨瓶頸。近年來，隨著三維環境建模精度與效率的顯著提升以及AI技術的快速發展，基于高精度環境信息直接預測信道狀態的方法已成為學術界與工業界共同關注的前沿方向。該方法以精細化環境感知數據為基礎，融合基于物理規律的電磁仿真與數據驅動的AI模型，能夠生成與真實物理世界高度吻合的空間連續信道響應，從而實現從幾何場景到電磁環境的精準映射，構建高保真的無線信道數字孿生。在此基礎上，網絡性能高精度孿生模塊通過嵌入真實協議棧及資源調度算法模型，在數字域開展覆蓋全網絡、全協議棧的高保真仿真，進而輸出覆蓋、容量、時延等關鍵性能指標的時空分布特征，最終在虛擬空間中精確復現物理網絡的實時運行狀態與整體性能表現。

隨著數字孿生網絡技術的演進，其技術核心逐漸從以建模仿真為主的“離線式”孿生，轉變為實時虛實交互的“在線式”孿生。這就要求孿生機制具備智能性和適應性。隨著大模型技術取得突破性進展，融合大模型技術構建孿生決策中樞成為實現語義化孿生系統的關鍵使能方案——從底層持續涌入的海量、多源映射數據中抽取知識、形成記憶、進行推演并最終生成優化策略。該中樞依賴持續的數據注入管道與先進的機器學習（ML）模型，構建四大核心智能能力（包括感知能力、記憶能力、決策能力及規劃能力)，使得孿生體能夠從被動的“鏡像”轉變為主動的“策略生成器”。

架構的頂層價值最終體現于智能內生網絡全場景應用層，它標志著數字孿生驅動網絡自治閉環的全面實現。基于智能化層生成的精準策略，通過穩定的“決策反饋”環路將控制指令下發至物理網絡，從而賦能網絡規劃、建設、維護、優化與運營的全流程變革。在規劃與建設階段，可在孿生環境中對站址規劃、參數配置進行零風險的仿真驗證與迭代優化，極大提升投資效率。在運維階段，可通過實時比對孿生預測與實際性能，實現故障的提前預警、根因自定位及自愈方案仿真，變被動響應為主動預防。在優化層面，可實現網絡參數的分鐘級甚至秒級動態閉環調整，實時應對業務潮汐與突發干擾。最終，在業務運營層面，該架構能為垂直行業提供網絡切片的深度可視化、自主管理及服務等級協議的可預測保障，真正實現“網絡即服務”。

綜上所述，本文提出的基于6G感知的無線網絡數字孿生架構，通過深度集成無線信號與多模態環境感知，構建了從物理世界精準數字化，到智能認知與分析，再到全場景自主決策與執行的完整技術體系。這一架構不僅為6G網絡實現通信、感知、計算與控制的內在融合提供了系統化工程藍圖，也標志著網絡運維范式從傳統依賴人工經驗向未來由數據與模型聯合驅動的歷史性深刻轉變。

02面向工業互聯網的智能化無線網絡數字孿生實踐

工業互聯網場景中復雜的物理環境與動態的生產流程，對無線通信的超高可靠、超低時延與確定性提出了嚴峻挑戰，使其成為驗證6G“智能內生”與“數字孿生”網絡架構理念的典型應用場景。本文基于上述理念，融合AI與高精度環境建模技術，在真實的自動化倉儲場景中設計并實現了一套智能化無線網絡數字孿生系統。該實踐旨在通過構建與物理環境實時同步、支持閉環優化的數字映射，探索面向復雜工業環境的6G網絡智能運維可行路徑。

具體而言，該系統首先依據物流作業的動態規則與基礎三維場景，自適應生成契合實際堆載狀態的高保真環境模型；進而，通過結合稀疏射線追蹤仿真與AI信道預測技術，高效生成空間連續的信道數據；最終，經由數字孿生可視化引擎，實現從物理環境、無線信道到全空間網絡性能指標的端到端動態映射與沉浸式呈現。該實踐不僅驗證了關鍵技術點的有效性，也為6G網絡在垂直行業的深度應用提供了可參考的范本。

03基于場景特性的自適應環境生成

要實現無線網絡數字孿生與真實物理環境的高保真映射，構建能夠動態響應實際生產狀態的三維場景模型是重要基礎。工業互聯網場景中的物體布局、物料堆載狀態等動態因素，會顯著改變電磁波的傳播路徑與多徑結構，從而直接影響無線信道特性。因此，需要深入分析特定場景的靜態布局特征與動態變化模式，識別出密集貨架、移動設備、貨物存量等關鍵影響因素。

基于上述分析，本文提出一種自適應的三維環境生成機制。該機制以基礎靜態三維場景為基礎模型，依據實時獲取的生產數據（如貨物堆載率、設備位置等），動態地將相應物體模型按實際空間分布融入環境中。這一過程不僅實現了對物理世界幾何構成的精確數字化復現，更構建了一個能夠隨生產流程動態演變的“傳播響應式”孿生環境。由此生成的自適應三維場景，為后續進行高保真、高時效的無線信道仿真與網絡性能分析提供了準確且可靠的物理基礎。不同貨物堆載率下的場景孿生可視化如圖2所示。

圖2 不同貨物堆載率下的場景孿生可視化

04基于AI技術的無線信道孿生

傳統基于確定性射線追蹤的信道建模方法雖能提供較高的精度，但其計算復雜度隨環境復雜度呈指數級增長，難以滿足大規模工業場景下數字孿生對時效性的要求。為解決這一矛盾，本文提出一種融合確定性仿真與AI技術的無線信道孿生方法，在保證精度的前提下顯著提升建模效率。該方法的核心在于構建“稀疏仿真—智能預測”的混合框架。首先，基于自適應環境生成模塊輸出的三維場景，采用面向無線傳播優化的稀疏采樣策略進行有限數量的精確射線追蹤仿真，獲取關鍵空間位置的信道特征樣本。與此同時，從三維環境中提取與電磁傳播強相關的幾何與材質特征，構建高維環境特征向量。隨后，利用深度神經網絡等AI模型，建立從環境特征到完整信道參數的映射關系。

該模型通過大量離線生成的仿真數據進行訓練，學習物理環境與電磁傳播之間的內在規律，從而實現對新場景或動態變化場景的快速、高精度信道預測。由此構建的AI增強型信道孿生，不僅能夠近乎實時地生成空間連續的高保真信道數據，支持對覆蓋、干擾等網絡性能指標的快速分析；還能有效捕捉傳統統計模型難以反映的場景特異性傳播特征，為動態工業環境下無線網絡的實時數字孿生提供了可擴展、高效率的核心技術支撐。

05全空間無線網絡性能孿生

在完成高保真環境建模與信道預測的基礎上，為實現對工業無線網絡狀態的全局洞察與量化評估，需要構建覆蓋全空間的網絡性能數字孿生，實現數字域中對整個目標區域無線網絡性能的高精度、細粒度仿真與可視化呈現，全空間無線網絡數字孿生如圖3所示。

圖3 全空間無線網絡數字孿生

結合具體的網絡部署方案（如基站位置、發射功率、天線模式等），本平臺可計算并渲染出參考信號接收功率（RSRP）、信號與干擾加噪聲比（SINR）、上下行吞吐量等關鍵性能指標在三維空間中的分布情況。這一全空間性能映射使得網絡規劃者與運維人員能夠直觀識別覆蓋盲區、干擾熱點及容量瓶頸，為網絡優化提供精確的空間指引。

為具體說明環境動態性對網絡性能的直接影響，圖4對比了同一物流倉庫在兩種不同貨物堆載率下的信號覆蓋情況。其中，圖4（a）所示為業務淡季（低堆載率）的RSRP空間分布，此時貨架間遮擋較少，信號傳播條件相對良好，覆蓋較為均勻；圖4（b）則展示了業務旺季（高堆載率）的對應情況，密集堆疊的貨物構成復雜的多重遮擋，導致信號衰減顯著加劇，局部區域出現嚴重覆蓋弱化甚至盲區。這一對比表明，生產狀態的變化會根本性地改變無線傳播環境，而本文所構建的性能孿生能夠準確捕捉并量化此類影響，從而為面向動態生產流程的自適應網絡優化提供可靠的決策依據。

(a)

(b)

圖4 不同貨物堆載下的信號覆蓋情況

結語

本文針對6G網絡智能化與孿生化的核心需求，闡述了智能無線孿生網絡的架構設計與關鍵技術；所提出的融合無線信號感知與多模態環境感知的技術架構，為解決物理網絡動態精準映射與智能閉環管控提供了系統性框架。通過工業互聯網場景下的實踐驗證，證明了該架構在復雜動態環境中實現高保真信道孿生與全空間性能可視化的可行性，展現了其在網絡自主優化與運維中的顯著潛力。展望未來，隨著通信感知一體化與AI技術的進一步發展，無線網絡數字孿生將在提升網絡智能水平、賦能垂直行業應用方面發揮更為關鍵的作用，為實現6G萬物智聯的愿景奠定堅實基礎。

本文刊載于《通信世界》2026年第1期

原標題《面向6G的無線網絡數字孿生架構與實踐》

作者：中國聯通集團建設發展部 王佳

中訊郵電咨詢設計院 孫語瞳 由志遠 班瑞

中國聯通集團網絡運營事業部 高允翔

責編/版式：孫天

長圖制作：朱文鳳

審校：梅雅鑫 王 濤

監制：劉啟誠

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