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摘 要：為解決IP承載網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維復(fù)雜、優(yōu)化策略效率低和網(wǎng)絡(luò)管理智能化低等問題，從國家政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究等方面系統(tǒng)分析人工智能技術(shù)與數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出面向IP承載網(wǎng)的基于人工智能的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，深入研究人工智能技術(shù)與數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的關(guān)鍵能力，同時(shí)對人工智能技術(shù)如何提升數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的建模精度、賦能承載網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維管理以及提升網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效率的典型應(yīng)用進(jìn)行探討。
關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)；人工智能；IP承載網(wǎng)；智能決策
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.005
引言
隨著網(wǎng)絡(luò)新興業(yè)務(wù)和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，現(xiàn)代IP網(wǎng)絡(luò)在承載多樣化應(yīng)用的同時(shí)，面臨著日益復(fù)雜的管理和優(yōu)化挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管理方法依賴人工經(jīng)驗(yàn)和靜態(tài)配置，難以適應(yīng)大規(guī)模、動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。而現(xiàn)有的優(yōu)化算法在應(yīng)對這些復(fù)雜需求時(shí)，往往效率低、適應(yīng)性差。為應(yīng)對這一局面，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化方案，逐漸受到關(guān)注。基于實(shí)時(shí)數(shù)字化的物理網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)能提供精準(zhǔn)的監(jiān)控與管理，并通過模擬和預(yù)測進(jìn)行優(yōu)化，從而提升網(wǎng)絡(luò)的靈活性和效率。
然而，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)建模過程中仍面臨許多技術(shù)難題。首先，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)需要處理來自物理網(wǎng)絡(luò)的大量異構(gòu)數(shù)據(jù)，如設(shè)備狀態(tài)、流量信息、鏈路質(zhì)量等。如何高效地采集、存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)，并確保其準(zhǔn)確性與時(shí)效性，是建模的挑戰(zhàn)之一。其次，物理網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性增加了建模的復(fù)雜性。不同廠商、協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備在接口和運(yùn)行機(jī)制上存在差異，導(dǎo)致模型難以統(tǒng)一。最后，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)還需支持實(shí)時(shí)優(yōu)化和決策，這要求網(wǎng)絡(luò)具備網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測和快速?zèng)Q策能力。
人工智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，已在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜系統(tǒng)建模方面取得突破。人工智能技術(shù)通過自適應(yīng)算法清洗、降維和聚類海量數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的信息，可以有效提升建模效率和精度。同時(shí)，針對物理網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)性問題，通過可微調(diào)大模型等方法克服設(shè)備間差異，實(shí)現(xiàn)更高層次的抽象建模。特別是在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和決策中，人工智能的作用尤為突出，利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置，優(yōu)化資源利用率，并精確預(yù)測故障。
將人工智能技術(shù)與數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，能為網(wǎng)絡(luò)管理提供智能化、自動(dòng)化的解決方案。人工智能在數(shù)據(jù)處理、建模和優(yōu)化決策中具有很大優(yōu)勢，能有效提升數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的效率與效果。目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已開展相關(guān)研究并取得進(jìn)展。通過結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)時(shí)仿真與人工智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，未來的網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)將能更好地應(yīng)對復(fù)雜變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提供更精準(zhǔn)、靈活的服務(wù)。然而，人工智能與數(shù)字孿生技術(shù)的結(jié)合還面臨諸多挑戰(zhàn)，例如，如何確保人工智能模型在動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的魯棒性與穩(wěn)定性，如何提升其在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算效率等問題，這些問題還需進(jìn)一步研究與創(chuàng)新。
