近两年，数字孪生在工业领域已经小有进展。

美国通用电气、西门子等公司宣称利用数字孪生提升工厂运营效率，提升企业运营成本。

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5G时代的到来，混合组网、多终端，外场环境复杂等因素影响下，网络复杂度与日俱增，同时，5G智能工厂、远程医疗等行业应用对5G网络的安全性、可靠性要求也提高到更严苛水平。

“数字孪生在帮助开发和部署环境复杂的5G网络方面具有明显的潜力。” IEEE学者在相关研究提出这样的看法。

与此同时，中国移动、华为、爱立信等通信行业的头部运营商、通信企业也在研究数字孪生助力5G网络发展。

那么，到底什么是数字孪生？数字孪生与5G有哪些结合点？如何在5G行业实现数字孪生？

什么是数字孪生？

数字孪生（Digital Twin）诞生于1991年，由耶鲁大学教授David Gelernter在《镜像世界》书中首次提出。

数字孪生，是利用人工智能、大数据、传感器等技术对现实对象进行动态的数字建模，在虚拟空间对物理实体形成一个“孪生体”，两者在整个生命周期同步发展，从而更高效的完成产品在设计、建构、运营、监控的整个生命周期的发展。

打个简单的比喻，就是用在工业领域，造飞机的时候，工程师在有新的设计灵感时，不用亲自去拧螺丝，改动物理实体，而是在线上建个一样的“数字孪生”模型，在模型上进行修改，这样就更省时、省力了。

在2017年之后，数字孪生在智能工厂、矿业、能源、生物工程、汽车等领域得到飞速发展。

比如，公开新闻报道，美国通用电气在Predix物联网平台上利用数字孪生技术，并号称打造了120万个数字孪生体，对飞机发动机进行实时监控、故障检测和预测性维护，提高工厂的可靠性。

再比如，在上汽通用奥特能超级工厂，电池生产的设计初期，就会针对涂胶轨迹、速度、出胶量等工艺进行数百次虚拟仿真，利用大数据形成最优参数，在正式生产时则将仿真运行后的最优数据输出到现场设备，并配合3D视觉手段，最终实现测量精度小于0.1mm。

2020年，市场机构统计，数字孪生市场价值达到31亿美元，而行业分析师推测，截至2026年，数字孪生可能会继续大幅增长，攀升至约482亿美

鉴于此，通信专家也在研究，利用数字孪生来评估网络性能，预测环境变化对网络的影响，并相应地优化5G网络流程和决策。

5G如何利用数字孪生？

数字孪生可以应用在5G系统的方方面面，可以覆盖5G核心网、Mac、PHY层等，比如，在物理层，数字孪生可以模拟路径损耗、干扰、衰落、地形、移动、天气、天线、频率、调制、数据速率等；而在更高的协议层，甚至可以模拟波形、协议、带宽、QoS等。

举一个典型场景，热点区域覆盖

在城市街道召开重大节假日活动，体育场馆举办大型赛事活动时，一般会有一波用户的大幅增长，网络拥塞压力比较大，而针对这些热点区域，可以利用数字孪生提前规划网络，优化网络部署。

利用数字孪生可以实现：

•还原场景细节

3D城市地形（建筑物，街道…）和城市频道传播

视距（LoS）传输和非视距传输（NLoS）通信

行人流动性+用户行为模型、交通模式

可以模拟超过 2万人的用户

兼顾语音+数据蜂窝网络

•随着用户的增加，分析基站的资源（流量、带宽）分配

•改进通道分配和呼叫准入流程，以应对用户的增长

此外，数字孪生可以仿真5G行业专网、车联网、卫星通信等，实时模拟设备和真实应用，增加网络可靠性，节省运营商、通信企业、行业企业运营成本。

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