18、AI与数字孪生在工业物联网中的应用与展望

AI与数字孪生在工业物联网中的应用与展望

1. AI和数字孪生对工业物联网的影响

工业物联网（IIoT）系统中，代理之间建立和完成通信会话会产生大量开销，显著降低了系统的能源效率和可持续性。为解决这些问题并支持在6G IIoT中部署新兴智能（EI），数字孪生（DTs）将发挥重要作用。

在大规模孪生场景下，每个EI代理的实时状态、上下文信息和语义模型不仅可以在其DT中存储、分析和维护，决策引擎也可以迁移到DT中。这样，不同代理之间的信息交换可以从物理无线电环境转移到网络世界，每对代理之间的无线电链路可以被单个代理与云的链路所取代，这不仅会显著减少流量负载，还能减轻大量的无线电信令开销。因此，DTs将提高无线电资源效率，降低EI应用的通信延迟。

2. 用于本地洞察生成的网络感知数字孪生

工业机器、流程或整个工厂的DT可能包含敏感和关键业务信息，这些信息需要保留在本地管理域（如专用网络或本地管理的IT/OT系统）内。传统上，工业DT关注的是工业应用和机器，而不是网络。但随着无线通信在工业4.0场景中的应用增加，以及6G作为网络之网络的愿景，支持本地独立管理的网络孤岛或子网，这种情况正在发生显著变化。

通过DT之间的协作，工业DT可以从网络感知中受益，并利用6G系统的新功能（如定位、传感、计算或AI即服务）提供的额外数据源。例如，图中左侧的本地DT捕获了由多个协作机器和人员执行的工业4.0应用或过程的相关方面，本地网络基础设施（无线和有线）也在本地DT中表示，以帮助进行网络管理和优化任务。基于本地DT的配置和优化本地循环会结合6G DT及其功能的信息进行增强，包括利用6G服务联合优化计算资源，或跨管理域联合优化网络资源。两个域还可以通过隐私保护