25、以人工智能驱动 5G 移动通信迈向 6G

以人工智能驱动 5G 移动通信迈向 6G

1. 复杂用例中的智能连接

在高度复杂的人工智能物联网（AIoT）系统中，可以应用数字孪生（DT）的概念来创建物理实体的数字表示。这一概念能够有效管理复杂性，并在技术层之上形成语义层。数字孪生是数据驱动决策、复杂系统监控、产品验证与仿真以及对象生命周期管理的关键推动因素。

1.1 数字孪生的分类

数字孪生可以根据物理对象与数字副本之间不同的集成级别、数据和信息流程度分为三类：
- 数字模型（DM） ：是现有或计划中的物理对象的数字版本。物理模型和数字模型之间无需自动数据交换。例如建筑规划、设计和产品开发。创建数字模型后，对物理对象的更改不会以任何方式影响数字模型。
- 数字影子（DS） ：是对象的数字表示，包含物理对象和数字对象之间的直接单向数据流。物理对象状态的改变会导致数字对象的改变，但反之则不然。
- 数字孪生（DT） ：在现有物理对象和数字对象之间建立数据流，使它们完全双向集成。对物理对象的更改会自动导致数字对象的更改，反之亦然。

1.2 传统与新型数字孪生模型

传统的三维（3D）数字孪生模型包含三个组件：物理空间中的物理实体、虚拟空间中的虚拟实体，以及连接物理和虚拟实体的数据和信息链接。新的建模需求通过添加数字孪生数据和服务扩展了五维（5D）数字孪生模型：
- 物理实体 ：是数字孪生的基础，包括设备、产品、物理系统、活动流程和组织。物理实体可根据功能和结构分为单元级、系统级和系统之系统（SoS