25、自动驾驶网络：网络知识数字化与技术展望

自动驾驶网络：网络知识数字化与技术展望

1. 空间模拟与网络仿真技术

在地球空间中，以1.5 cm³的粒度进行划分，能够为空间模拟表示建立计算基础。离散全球网格（DGG）是一种可无限细分且形状不变的球形拟合网格，细分到一定程度可模拟地球表面。它具有层次结构和全球连续性，避免了平面投影导致的角度、长度和面积变形以及空间数据的不连续性，克服了地理信息系统（GIS）应用的诸多限制和不确定性。任何分辨率的地球图像数据都能以标准方式表达和分析，并可进行多分辨率操作，这已成为国际GIS学术界的研究热点。

随着仿真实时性能的提升，网络仿真技术将与网络数字孪生紧密结合，在虚拟仿真领域会出现更多应用实践。许多厂商已开始在端到端网络服务水平协议（SLA）质量保证、无线网络速率提升与节能、通信网络集成可视化操作等场景展开研究，虚拟仿真技术的发展将给通信服务提供商（CSP）的智能运维带来颠覆性变革。

实时高性能仿真依赖高速物理计算能力、高效计算模型和分布式计算框架。预训练仿真模型为高效计算提供基础，模型量化技术利用硬件加速功能加速模型执行。随着成本降低，大量计算能力将用于精细化实时仿真，为客户提供精确的容量扩展、故障识别和节能方案，同时显著降低总体拥有成本（TCO），实时仿真的应用将越来越广泛。

例如，未来当你驾车前往景区时，CSP会分析前往景区道路的实时交通情况，自动调用实时网络仿真技术预测下一小时的游客数量。若预测景区网络出口流量将饱和，用户上网体验将大幅下降，网络分析系统会迅速计算优化策略，并利用在线仿真系统在虚拟镜像网络中验证策略，确保策略能解决网络拥塞且不降低网络体验。仿真系统会指示控制系统交付资源调整策略。当你进入景区，虚拟仿真系统会根据用户轨迹分析和模拟游览路径，结合网