数字孪生网络（DTN）是利用人工智能技术在现有物理通信网络上构建的虚拟网络模型，其主要目的是通过实时仿真和预测来辅助实体网络的管理和运维。DTN不仅限于被动分析，还强调主动决策，包括信道仿真、网络预测、安全攻防演习及新算法测试验证，从而有效降低通信网络能耗，提升运营效率。
主要特点与功能
- 全链条建模：DTN涵盖信道、链路、网络及业务的各个方面，为全面分析提供基础。
- 自演进能力：DTN具备动态增加新功能和自我性能提升的能力，以适应不断变化的需求。
- 可伸缩性：DTN架构灵活，可根据需求自由组合不同大小和复杂度的系统，以满足个性化的通信和算力要求。
技术核心
- 可插拔的总线结构：通过定义统一的消息格式，实现模块之间的灵活互联。
- 双驱动模型：结合数据驱动和模型驱动的方法，既通过神经网络进行基于数据的孪生，又通过仿真技术实现基于模型的孪生。
预期效果
- 多维资源分配：DTN能够指导资源分配与路由算法的设计，通过集中式多维资源分配和算力路由策略，实现全网最优调度。
- 信息负载降低：通过网络数据的预测性感知，DTN能够显著减少信息上报的负担，提高网络效率。
技术挑战
尽管DTN具有广泛的应用潜力，但在系统架构、协议及具体实现机制的设计上仍面临诸多挑战。如何确保系统的稳定性和高效性，将是未来研究的重要方向。
潜在应用
DTN的应用领域涵盖智能城市、物联网、自动驾驶等，未来可望在更多领域发挥重要作用，推动通信网络的智能化发展。