编者按

从2019年实质性研究启动，到2023年国际电信联盟发布愿景文件，再到2025年6G标准元年确立，6G正从前沿理念加速照进现实。步入2026年，6G发展进一步迈入技术与标准完善的关键时期，尽管业界已就6G初步形成共识，但诸多基础性、关键性难题仍亟待破解。为此，《通信世界》特策划“6G关键技术深潜”专题，聚焦系统架构创新、技术路径探索、融合能力提升等话题展开深度探讨，以期为产业发展提供参考与启示。

随着5G在全球范围内规模部署，无线通信技术迎来代际跃迁的关键时期。5G技术以其增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（uRLLC）和海量机器类通信（mMTC）三大典型场景，初步构建了万物互联的基础设施，为工业互联网、智慧城市、自动驾驶等垂直领域的数字化转型提供了关键支撑。然而，社会数字化进程的不断加速，以及AI（人工智能）、元宇宙、全息通信等新兴范式的快速演进，对无线网络的连接密度、传输速率、智能水平及其与物理世界的融合深度，提出了远超当前能力的前瞻性需求。在此背景下，面向2030年及未来的6G已成为全球学术界与产业界共同探索的核心焦点。

针对更加极致的性能要求，6G网络必须突破传统以静态配置为主要特征的架构设计范式。现有网络优化严重依赖历史数据与离线模型，在面对超大规模异构设备接入、动态多变业务需求以及复杂时变的无线传播环境时，其局限性日益凸显。网络配置的滞后性、运维成本的居高不下以及资源利用的粗放性，已成为制约网络向更高效率、更高智能层次演进的核心瓶颈。因此，亟须引入一种全新的网络范式，能够以前瞻、动态、数据驱动的方式，对物理网络进行全生命周期的精准刻画、实时监控、智能优化与闭环控制。正是在这一趋势的驱动下，网络数字孪生技术被提出，并迅速被视作6G网络向智能化演进的一项关键使能技术。

无线孪生网络的核心内涵，在于为物理无线网络构建一个高保真、多维度、可计算的数字虚拟映射。这一映射并非静态的数据模型，而是一个深度融合物理层信道特性、网络层协议栈行为、业务层流量模式及环境上下文信息的动态演化系统。它通过持续、双向的数据交互，实现与物理实体状态的同步更新与共生演进。然而，构建精确的数字化副本并非最终目的，无线孪生网络的更高层次价值在于其提供的推演与决策能力。在数字孪生体中，能够以零风险、低成本的方式，对复杂的网络算法、创新的架构方案、精细的资源调度策略进行大规模仿真验证与迭代优化。基于先进的AI与大数据分析技术，孪生体能够深度洞察网络内在状态、预测潜在故障与性能瓶颈、推演网络演进趋势，进而为物理网络生成最优的配置参数与控制策略，最终实现网络管理从被动响应向主动干预、从经验驱动向模型与数据联合驱动的范式变革。

01基于6G感知的无线网络数字孪生架构

传统无线网络的规划、运维与优化依赖不完整且滞后的网络性能数据，且对于物理环境信息利用不足，难以实现对复杂动态物理环境的精细、实时刻画。数字孪生技术的引入为解决这一根本性难题提供了全新路径。面向6G的智能无线孪生网络，其核心基础在于充分利用并融合6G网络内生的增强感知能力，构建动态、高保真的数字映射。本文所阐述的无线网络数字孪生架构，正是以“6G感知”为核心驱动，通过无线信号感知与多模态环境感知的深度融合，系统实现孪生体从静态模型到动态镜像，最终演进为具备决策能力的智能体的全过程。面向6G的智能无线孪生网络架构如图1所示。

图1 面向6G的智能无线孪生网络架构

对物理世界多维信息的深度感知能力是构建高保真数字孪生系统的重要基础。此处定义的6G感知包含两个紧密耦合的层面。首先是无线信号感知，其核心在于利用通信信号本身或专用感知波形，实现对信道状态信息、信号强度空间分布、复杂干扰图谱、终端精准定位及移动轨迹等通信维度关键参数的实时测量与反演。其次是多模态环境感知，即通过在协同网络中部署的视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达乃至广泛的物联网终端，获取物理环境的高精度三维几何结构、物体材质电磁属性、动态目标分布与行为等信息。上述两类感知数据流的深度融合与协同处理，共同构成了数字孪生体实现“高精度虚实映射”不可或缺的数据基石，确保数字模型能够持续、准确地反映物理世界的真实状态。

物理环境的动态变化是决定电磁波传播特性的核心因素。然而，传统基于统计的信道建模方法对物理环境信息的利用往往较为有限，导致其建模精度在实际复杂场景中面临瓶颈。近年来，随着三维环境建模精度与效率的显著提升以及AI技术的快速发展，基于高精度环境信息直接预测信道状态的方法已成为学术界与工业界共同关注的前沿方向。该方法以精细化环境感知数据为基础，融合基于物理规律的电磁仿真与数据驱动的AI模型，能够生成与真实物理世界高度吻合的空间连续信道响应，从而实现从几何场景到电磁环境的精准映射，构建高保真的无线信道数字孪生。在此基础上，网络性能高精度孪生模块通过嵌入真实协议栈及资源调度算法模型，在数字域开展覆盖全网络、全协议栈的高保真仿真，进而输出覆盖、容量、时延等关键性能指标的时空分布特征，最终在虚拟空间中精确复现物理网络的实时运行状态与整体性能表现。

随着数字孪生网络技术的演进，其技术核心逐渐从以建模仿真为主的“离线式”孪生，转变为实时虚实交互的“在线式”孪生。这就要求孪生机制具备智能性和适应性。随着大模型技术取得突破性进展，融合大模型技术构建孪生决策中枢成为实现语义化孪生系统的关键使能方案——从底层持续涌入的海量、多源映射数据中抽取知识、形成记忆、进行推演并最终生成优化策略。该中枢依赖持续的数据注入管道与先进的机器学习（ML）模型，构建四大核心智能能力（包括感知能力、记忆能力、决策能力及规划能力)，使得孪生体能够从被动的“镜像”转变为主动的“策略生成器”。

架构的顶层价值最终体现于智能内生网络全场景应用层，它标志着数字孪生驱动网络自治闭环的全面实现。基于智能化层生成的精准策略，通过稳定的“决策反馈”环路将控制指令下发至物理网络，从而赋能网络规划、建设、维护、优化与运营的全流程变革。在规划与建设阶段，可在孪生环境中对站址规划、参数配置进行零风险的仿真验证与迭代优化，极大提升投资效率。在运维阶段，可通过实时比对孪生预测与实际性能，实现故障的提前预警、根因自定位及自愈方案仿真，变被动响应为主动预防。在优化层面，可实现网络参数的分钟级甚至秒级动态闭环调整，实时应对业务潮汐与突发干扰。最终，在业务运营层面，该架构能为垂直行业提供网络切片的深度可视化、自主管理及服务等级协议的可预测保障，真正实现“网络即服务”。

综上所述，本文提出的基于6G感知的无线网络数字孪生架构，通过深度集成无线信号与多模态环境感知，构建了从物理世界精准数字化，到智能认知与分析，再到全场景自主决策与执行的完整技术体系。这一架构不仅为6G网络实现通信、感知、计算与控制的内在融合提供了系统化工程蓝图，也标志着网络运维范式从传统依赖人工经验向未来由数据与模型联合驱动的历史性深刻转变。

02面向工业互联网的智能化无线网络数字孪生实践

工业互联网场景中复杂的物理环境与动态的生产流程，对无线通信的超高可靠、超低时延与确定性提出了严峻挑战，使其成为验证6G“智能内生”与“数字孪生”网络架构理念的典型应用场景。本文基于上述理念，融合AI与高精度环境建模技术，在真实的自动化仓储场景中设计并实现了一套智能化无线网络数字孪生系统。该实践旨在通过构建与物理环境实时同步、支持闭环优化的数字映射，探索面向复杂工业环境的6G网络智能运维可行路径。

具体而言，该系统首先依据物流作业的动态规则与基础三维场景，自适应生成契合实际堆载状态的高保真环境模型；进而，通过结合稀疏射线追踪仿真与AI信道预测技术，高效生成空间连续的信道数据；最终，经由数字孪生可视化引擎，实现从物理环境、无线信道到全空间网络性能指标的端到端动态映射与沉浸式呈现。该实践不仅验证了关键技术点的有效性，也为6G网络在垂直行业的深度应用提供了可参考的范本。

03基于场景特性的自适应环境生成

基于上述分析，本文提出一种自适应的三维环境生成机制。该机制以基础静态三维场景为基础模型，依据实时获取的生产数据（如货物堆载率、设备位置等），动态地将相应物体模型按实际空间分布融入环境中。这一过程不仅实现了对物理世界几何构成的精确数字化复现，更构建了一个能够随生产流程动态演变的“传播响应式”孪生环境。由此生成的自适应三维场景，为后续进行高保真、高时效的无线信道仿真与网络性能分析提供了准确且可靠的物理基础。不同货物堆载率下的场景孪生可视化如图2所示。

图2 不同货物堆载率下的场景孪生可视化

04基于AI技术的无线信道孪生

传统基于确定性射线追踪的信道建模方法虽能提供较高的精度，但其计算复杂度随环境复杂度呈指数级增长，难以满足大规模工业场景下数字孪生对时效性的要求。为解决这一矛盾，本文提出一种融合确定性仿真与AI技术的无线信道孪生方法，在保证精度的前提下显著提升建模效率。该方法的核心在于构建“稀疏仿真—智能预测”的混合框架。首先，基于自适应环境生成模块输出的三维场景，采用面向无线传播优化的稀疏采样策略进行有限数量的精确射线追踪仿真，获取关键空间位置的信道特征样本。与此同时，从三维环境中提取与电磁传播强相关的几何与材质特征，构建高维环境特征向量。随后，利用深度神经网络等AI模型，建立从环境特征到完整信道参数的映射关系。

该模型通过大量离线生成的仿真数据进行训练，学习物理环境与电磁传播之间的内在规律，从而实现对新场景或动态变化场景的快速、高精度信道预测。由此构建的AI增强型信道孪生，不仅能够近乎实时地生成空间连续的高保真信道数据，支持对覆盖、干扰等网络性能指标的快速分析；还能有效捕捉传统统计模型难以反映的场景特异性传播特征，为动态工业环境下无线网络的实时数字孪生提供了可扩展、高效率的核心技术支撑。

05全空间无线网络性能孪生

在完成高保真环境建模与信道预测的基础上，为实现对工业无线网络状态的全局洞察与量化评估，需要构建覆盖全空间的网络性能数字孪生，实现数字域中对整个目标区域无线网络性能的高精度、细粒度仿真与可视化呈现，全空间无线网络数字孪生如图3所示。

图3 全空间无线网络数字孪生

为具体说明环境动态性对网络性能的直接影响，图4对比了同一物流仓库在两种不同货物堆载率下的信号覆盖情况。其中，图4（a）所示为业务淡季（低堆载率）的RSRP空间分布，此时货架间遮挡较少，信号传播条件相对良好，覆盖较为均匀；图4（b）则展示了业务旺季（高堆载率）的对应情况，密集堆叠的货物构成复杂的多重遮挡，导致信号衰减显著加剧，局部区域出现严重覆盖弱化甚至盲区。这一对比表明，生产状态的变化会根本性地改变无线传播环境，而本文所构建的性能孪生能够准确捕捉并量化此类影响，从而为面向动态生产流程的自适应网络优化提供可靠的决策依据。

(a)

(b)

图4 不同货物堆载下的信号覆盖情况

结语

本文针对6G网络智能化与孪生化的核心需求，阐述了智能无线孪生网络的架构设计与关键技术；所提出的融合无线信号感知与多模态环境感知的技术架构，为解决物理网络动态精准映射与智能闭环管控提供了系统性框架。通过工业互联网场景下的实践验证，证明了该架构在复杂动态环境中实现高保真信道孪生与全空间性能可视化的可行性，展现了其在网络自主优化与运维中的显著潜力。展望未来，随着通信感知一体化与AI技术的进一步发展，无线网络数字孪生将在提升网络智能水平、赋能垂直行业应用方面发挥更为关键的作用，为实现6G万物智联的愿景奠定坚实基础。

本文刊载于《通信世界》2026年第1期

原标题《面向6G的无线网络数字孪生架构与实践》

作者：中国联通集团建设发展部 王佳

中讯邮电咨询设计院 孙语瞳 由志远 班瑞

中国联通集团网络运营事业部 高允翔