本文版权为《邮电设计技术》所有，如需转载请联系《邮电设计技术》编辑部
摘 要：为解决IP承载网络运维复杂、优化策略效率低和网络管理智能化低等问题，从国家政策、行业标准、产业实践和学术研究等方面系统分析人工智能技术与数字孪生网络的发展现状，提出面向IP承载网的基于人工智能的数字孪生网络体系架构，深入研究人工智能技术与数字孪生网络结合的关键能力，同时对人工智能技术如何提升数字孪生网络的建模精度、赋能承载网络的运维管理以及提升网络优化效率的典型应用进行探讨。
关键词：数字孪生网络；人工智能；IP承载网；智能决策
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.005
引言
随着网络新兴业务和技术的不断涌现，现代IP网络在承载多样化应用的同时，面临着日益复杂的管理和优化挑战。传统的网络管理方法依赖人工经验和静态配置，难以适应大规模、动态变化的网络环境。而现有的优化算法在应对这些复杂需求时，往往效率低、适应性差。为应对这一局面，数字孪生网络作为一种新型的网络管理和优化方案，逐渐受到关注。基于实时数字化的物理网络状态，数字孪生网络能提供精准的监控与管理，并通过模拟和预测进行优化，从而提升网络的灵活性和效率。
然而，数字孪生网络建模过程中仍面临许多技术难题。首先，数字孪生网络需要处理来自物理网络的大量异构数据，如设备状态、流量信息、链路质量等。如何高效地采集、存储和处理这些数据，并确保其准确性与时效性，是建模的挑战之一。其次，物理网络的异构性增加了建模的复杂性。不同厂商、协议标准的设备在接口和运行机制上存在差异，导致模型难以统一。最后，数字孪生网络还需支持实时优化和决策，这要求网络具备网络状态预测和快速决策能力。
人工智能技术，尤其是深度学习、强化学习、图神经网络等，已在处理大规模数据和复杂系统建模方面取得突破。人工智能技术通过自适应算法清洗、降维和聚类海量数据，提取有价值的信息，可以有效提升建模效率和精度。同时，针对物理网络异构性问题，通过可微调大模型等方法克服设备间差异，实现更高层次的抽象建模。特别是在网络优化和决策中，人工智能的作用尤为突出，利用深度学习等技术，可自动调整网络配置，优化资源利用率，并精确预测故障。
将人工智能技术与数字孪生网络结合，能为网络管理提供智能化、自动化的解决方案。人工智能在数据处理、建模和优化决策中具有很大优势，能有效提升数字孪生网络的效率与效果。目前，学术界和工业界已开展相关研究并取得进展。通过结合数字孪生技术的实时仿真与人工智能的自适应学习能力，未来的网络管理系统将能更好地应对复杂变化的网络环境，提供更精准、灵活的服务。然而，人工智能与数字孪生技术的结合还面临诸多挑战，例如，如何确保人工智能模型在动态复杂网络中的鲁棒性与稳定性，如何提升其在大规模网络中的计算效率等问题，这些问题还需进一步研究与创新。
