近兩年，數字孿生在工業領域已經小有進展。

美國通用電氣、西門子等公司宣稱利用數字孿生提升工廠運營效率，提升企業運營成本。

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5G時代的到來，混合組網、多終端，外場環境復雜等因素影響下，網絡復雜度與日俱增，同時，5G智能工廠、遠程醫療等行業應用對5G網絡的安全性、可靠性要求也提高到更嚴苛水平。

“數字孿生在幫助開發和部署環境復雜的5G網絡方面具有明顯的潛力。” IEEE學者在相關研究提出這樣的看法。

與此同時，中國移動、華為、愛立信等通信行業的頭部運營商、通信企業也在研究數字孿生助力5G網絡發展。

那么，到底什么是數字孿生？數字孿生與5G有哪些結合點？如何在5G行業實現數字孿生？

什么是數字孿生？

數字孿生（Digital Twin）誕生于1991年，由耶魯大學教授David Gelernter在《鏡像世界》書中首次提出。

數字孿生，是利用人工智能、大數據、傳感器等技術對現實對象進行動態的數字建模，在虛擬空間對物理實體形成一個“孿生體”，兩者在整個生命周期同步發展，從而更高效的完成產品在設計、建構、運營、監控的整個生命周期的發展。

打個簡單的比喻，就是用在工業領域，造飛機的時候，工程師在有新的設計靈感時，不用親自去擰螺絲，改動物理實體，而是在線上建個一樣的“數字孿生”模型，在模型上進行修改，這樣就更省時、省力了。

在2017年之后，數字孿生在智能工廠、礦業、能源、生物工程、汽車等領域得到飛速發展。

比如，公開新聞報道，美國通用電氣在Predix物聯網平臺上利用數字孿生技術，并號稱打造了120萬個數字孿生體，對飛機發動機進行實時監控、故障檢測和預測性維護，提高工廠的可靠性。

再比如，在上汽通用奧特能超級工廠，電池生產的設計初期，就會針對涂膠軌跡、速度、出膠量等工藝進行數百次虛擬仿真，利用大數據形成最優參數，在正式生產時則將仿真運行后的最優數據輸出到現場設備，并配合3D視覺手段，最終實現測量精度小于0.1mm。

2020年，市場機構統計，數字孿生市場價值達到31億美元，而行業分析師推測，截至2026年，數字孿生可能會繼續大幅增長，攀升至約482億美

鑒于此，通信專家也在研究，利用數字孿生來評估網絡性能，預測環境變化對網絡的影響，并相應地優化5G網絡流程和決策。

5G如何利用數字孿生？

數字孿生可以應用在5G系統的方方面面，可以覆蓋5G核心網、Mac、PHY層等，比如，在物理層，數字孿生可以模擬路徑損耗、干擾、衰落、地形、移動、天氣、天線、頻率、調制、數據速率等；而在更高的協議層，甚至可以模擬波形、協議、帶寬、QoS等。

舉一個典型場景，熱點區域覆蓋

在城市街道召開重大節假日活動，體育場館舉辦大型賽事活動時，一般會有一波用戶的大幅增長，網絡擁塞壓力比較大，而針對這些熱點區域，可以利用數字孿生提前規劃網絡，優化網絡部署。

利用數字孿生可以實現：

•還原場景細節

3D城市地形（建筑物，街道…）和城市頻道傳播

視距（LoS）傳輸和非視距傳輸（NLoS）通信

行人流動性+用戶行為模型、交通模式

可以模擬超過 2萬人的用戶

兼顧語音+數據蜂窩網絡

•隨著用戶的增加，分析基站的資源（流量、帶寬）分配

•改進通道分配和呼叫準入流程，以應對用戶的增長

此外，數字孿生可以仿真5G行業專網、車聯網、衛星通信等，實時模擬設備和真實應用，增加網絡可靠性，節省運營商、通信企業、行業企業運營成本。

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