24、自动驾驶网络关键技术与网络仿真深入解析

自动驾驶网络关键技术与网络仿真深入解析

网络数字孪生关键技术

网络数字孪生作为自动驾驶网络（ADN）的关键使能技术，充当着数据和模型的枢纽。随着行业和学术界不断探索和推动业务场景，相关技术正逐步走向成熟。下面介绍网络数字孪生的几项关键技术：
1. 实时感知技术 ：网络状态数据规模的不断增大与实时感知的更高要求之间存在冲突。当前数据收集技术存在瓶颈，可通过改进数据编码等技术来克服这一冲突。
2. 建模技术 ：对数字孪生模型进行分析和比较，提出未来网络孪生模型建模的几个要素，包括模型表达开放性、实时表示、异构数据访问和上层应用接口调用等，并基于建模需求为网络孪生模型设计提供参考。
3. 实时计算技术 ：分析了单指令多数据（SIMD）、向量化计算、人工智能专用芯片技术以及最新的大数据和人工智能计算框架技术，为ADN人工智能+大数据分析的主流计算场景提供技术建议和方向。
4. 协作技术 ：提出自动数据发现、自动数据同步和基于目标的协作技术，以实现未来ADN中孪生体之间的自主协作。

未来，随着数字孪生应用的增加和复杂化，以及孪生认知能力的逐步提升，还需要进一步分析和讨论以下技术方向：
1. 多模型集成技术 ：网络配置和服务信息，如基本网元（NE）配置、环境信息、运行状态和链路拓扑等，有助于实时准确描述物理网络。此外，有许多面向复杂场景的应用，如在线网络仿真。整体模型框架需要考虑如何集成这些仿真数学模型、人工智能模型和网络对象模型，以满足未来不同孪生应用场景和组合功能的需求。