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摘 要：為解決IP承載網絡運維復雜、優化策略效率低和網絡管理智能化低等問題，從國家政策、行業標準、產業實踐和學術研究等方面系統分析人工智能技術與數字孿生網絡的發展現狀，提出面向IP承載網的基于人工智能的數字孿生網絡體系架構，深入研究人工智能技術與數字孿生網絡結合的關鍵能力，同時對人工智能技術如何提升數字孿生網絡的建模精度、賦能承載網絡的運維管理以及提升網絡優化效率的典型應用進行探討。
關鍵詞：數字孿生網絡；人工智能；IP承載網；智能決策
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.005
引言
隨著網絡新興業務和技術的不斷涌現，現代IP網絡在承載多樣化應用的同時，面臨著日益復雜的管理和優化挑戰。傳統的網絡管理方法依賴人工經驗和靜態配置，難以適應大規模、動態變化的網絡環境。而現有的優化算法在應對這些復雜需求時，往往效率低、適應性差。為應對這一局面，數字孿生網絡作為一種新型的網絡管理和優化方案，逐漸受到關注。基于實時數字化的物理網絡狀態，數字孿生網絡能提供精準的監控與管理，并通過模擬和預測進行優化，從而提升網絡的靈活性和效率。
然而，數字孿生網絡建模過程中仍面臨許多技術難題。首先，數字孿生網絡需要處理來自物理網絡的大量異構數據，如設備狀態、流量信息、鏈路質量等。如何高效地采集、存儲和處理這些數據，并確保其準確性與時效性，是建模的挑戰之一。其次，物理網絡的異構性增加了建模的復雜性。不同廠商、協議標準的設備在接口和運行機制上存在差異，導致模型難以統一。最后，數字孿生網絡還需支持實時優化和決策，這要求網絡具備網絡狀態預測和快速決策能力。
人工智能技術，尤其是深度學習、強化學習、圖神經網絡等，已在處理大規模數據和復雜系統建模方面取得突破。人工智能技術通過自適應算法清洗、降維和聚類海量數據，提取有價值的信息，可以有效提升建模效率和精度。同時，針對物理網絡異構性問題，通過可微調大模型等方法克服設備間差異，實現更高層次的抽象建模。特別是在網絡優化和決策中，人工智能的作用尤為突出，利用深度學習等技術，可自動調整網絡配置，優化資源利用率，并精確預測故障。
將人工智能技術與數字孿生網絡結合，能為網絡管理提供智能化、自動化的解決方案。人工智能在數據處理、建模和優化決策中具有很大優勢，能有效提升數字孿生網絡的效率與效果。目前，學術界和工業界已開展相關研究并取得進展。通過結合數字孿生技術的實時仿真與人工智能的自適應學習能力，未來的網絡管理系統將能更好地應對復雜變化的網絡環境，提供更精準、靈活的服務。然而，人工智能與數字孿生技術的結合還面臨諸多挑戰，例如，如何確保人工智能模型在動態復雜網絡中的魯棒性與穩定性，如何提升其在大規模網絡中的計算效率等問題，這些問題還需進一步研究與創新。
