检测到您的浏览器版本过低，可能导致某些功能无法正常使用，建议升级您的浏览器，或使用推荐浏览器 Google Chrome 、Edge、Firefox 。 X
Ø 场景二：工业自动化数字孪生
（1）场景描述
用于工业自动化的数字孪生技术能够准确、实时地虚拟再现物理资产和流程，从而重新定义工厂和制造工厂的运营方式。数字孪生技术用于提供实时监控和优化、预测性维护、流程模拟和场景测试、质量控制和缺陷检测以及供应链管理。6G的高速、低延迟和广泛连接将使数字孪生技术能够处理更复杂的模拟、实时监控和预测分析，推动向真正智能和适应性强的未来工厂转型。
数字孪生在工业自动化中的一些应用包括：
——实时监控与优化：数字孪生实现对机械设备和生产线的持续监控。通过反映设备的实时状态，操作人员可以洞察性能指标，识别瓶颈，并即时优化生产流程。
——预测性维护：通过模拟各种压力条件并分析历史性能数据，数字孪生可以预测机械设备可能发生故障的时间。这使得能够提前安排维护，减少计划外停机时间，延长设备使用寿命。
——流程模拟与场景测试：制造商可以模拟不同的生产设置、工作流程和配置，以找到最高效的工艺，而无需中断实际操作。这有助于决策制定以及评估变更或新产品线的潜在影响。
——质量控制与缺陷检测：数字孪生可以与物联网传感器和机器学习算法集成，分析生产线数据。这有助于在早期阶段识别缺陷，确保高质量产出，减少浪费。
——供应链管理：用于供应链的数字孪生可以提供库存、物流和供应商绩效的实时概览，减少延误并确保高效的资源配置。
（2）商业机遇
数字孪生的多功能性在工业自动化领域提供了一系列商业机会，这得益于其提升运营效率、优化资产性能和支持数据驱动决策的能力。利用这项技术的公司可以差异化其产品，创造新的收入来源，提升运营效率，同时推动创新和可持续发展。
预测性维护解决方案：数字孪生实时监控设备，预测潜在故障，并主动安排维护，减少停机时间和维护成本。
产品开发与定制：数字孪生支持更快的原型设计、虚拟测试和基于特定客户需求的定制，加快产品开发周期，降低实体原型的成本。
制造业的运营效率：数字孪生有助于识别低效环节，优化工作流程，更有效地管理资源，从而提高生产力并降低运营成本。
能源消耗：数字孪生可以模拟能量流动并实时监测能源消耗，实现更好的负载管理、减少浪费和可持续的能源实践。
培训与技能发展：利用数字孪生进行培训提供了真实且无风险的环境，员工可以学习和练习复杂任务，提高技能水平和安全性。
资产管理与生命周期服务：数字孪生提供关于资产状况、使用情况和性能的详细数据，促进对维修、升级和更换的更好决策。
供应链优化：数字孪生提供供应链流程的实时洞察，实现更好的需求预测、库存管理以及供应商和分销商之间的协调。
数据驱动的决策制定：工业自动化公司可以利用预测分析来支持战略决策、降低风险并优化绩效。
（3）服务场景示例
以下是一些服务场景的示例：
智慧工厂：制造工厂可以使用数字孪生创建整个设施的虚拟模型。该模型可以模拟生产周期，预测维护需求，并优化资源使用，以最大化产出，同时最小化能源消耗和材料浪费。
机器人自动化：机器人臂和自动导引车（AGV）的数字孪生允许制造商在虚拟环境中编程、测试和优化机器人动作，然后再在实际操作中实施，从而减少工厂现场的反复试验时间。
能源管理：数字孪生可以监控整个生产过程中的能源使用，帮助识别耗能操作，并提出更可持续的做法，以降低成本和环境影响。
培训与技能发展：由数字孪生驱动的虚拟环境可用于培训员工使用新设备和新工艺，提升技能，同时避免干扰实际操作的风险。
生产加速：数字孪生帮助制造商通过模拟生产过程，快速调整生产线以适应新产品，并在问题发生前识别潜在问题。
（4）研究领域
以下6G研究领域专注于改进和支持数字孪生应用场景：
人工智能与机器学习集成：实现网络内人工智能功能的无缝集成，以进行数据处理和预测分析。增强型人工智能6G网络可以自动分析数字孪生数据，提供更准确的预测和洞察，而无需依赖集中式云基础设施。
先进的边缘计算与处理：通过增强的边缘计算减少对集中式数据处理的需求。这对于需要实时分析和控制的数字孪生系统至关重要。这可以提高数据处理速度，降低带宽使用率，并支持数字孪生技术在偏远或带宽受限地区的实时运行。
全息通信与可视化：通过沉浸式技术实现与数字孪生交互的新方式。使用户能够实时轻松地与数字孪生互动和可视化，促进对复杂系统的更好理解和操作。
安全与隐私改进：加强网络安全协议以保障数据完整性和用户隐私。这确保数字孪生数据免受网络威胁，保证关键任务应用的可信性。
Ø 场景三：智慧城市数字孪生
（1）场景描述
智慧城市数字孪生（SCDT）是一个复杂的自适应系统，可生成真实城市的虚拟模型，以理解和管理城市环境中错综复杂的互动（图2）。它包含各种城市组成部分的虚拟表征，其中包括：
——人类系统，如政府、工业和居民。
——基础设施系统，包括物理结构及其服务。
——技术系统，包括设备、传感器和数据分析基础设施（包括地理信息系统（GIS）和城市数据库）。
SCDT还整合了实体城市与虚拟城市之间的反馈循环，允许将虚拟模型中的数据驱动洞察应用于真实城市，以改善市政运营。具体示例如下：
——加强城市规划：通过模拟不同的情景，城市规划者可以在基础设施建设和资源分配方面做出更明智的决策。
——提高效率：SCDT有助于优化能源和水等城市资源的使用，从而节约成本并减少对环境的影响。
——实时监控：提供关于各种城市运营的实时数据，使得能够快速响应交通拥堵、污染和公共安全等问题。
——预测性维护：通过分析城市基础设施的数据，SCDT可以预测何时需要维护，防止故障并延长资产的使用寿命。
——公民参与：SCDT促进更高的透明度和公民在城市治理中的参与，居民可以访问数据，对城市项目提供反馈，并更多地参与城市的决策过程。
（2）商业机遇以及NGA垂直领域映射
在美国，智慧城市数字孪生蕴含着巨大的商机。越来越多的城市正在采用数字孪生技术，以提升城市规划、基础设施管理和服务交付。以下是几个突出潜力的关键点：
市场增长：预计未来五年内，智慧城市中基于数字孪生技术的平台市场规模将达到48亿美元。这一增长源于城市对更高效、更可持续、更具韧性的需求。
成本节约：到2030年，通过部署和利用数字孪生技术，城市预计可节省高达2800亿美元。这些节省来自于改进的资源管理、预测性维护和优化的运营。
技术进步：在6G时代，随着量子计算、人工智能、物联网、多模式感知能力和传感器融合等领域技术的进步，预计更多城市将利用SCDT进行实时数据分析和决策，使城市更加智能，更能满足居民的需求。
图2：数字孪生在智慧城市发展中的应用
图片来源：Next G联盟
（3）服务场景示例
一是能源管理。在智慧城市环境中，数字孪生可以应用于能源系统，如交通系统、电网和微电网。
——交通系统：DT技术通过监控和管理交通、电动汽车能耗以及基于物联网的停车等各个方面，提升交通系统的效率。数字孪生可以帮助预测能源需求，分析驾驶员和行人行为，检测网络物理攻击，从而降低维护成本并改善城市交通控制。
在交通管理中，数字孪生预测能耗模式并优化停车管理，节省时间和成本。研究表明，数字孪生在实时分析驾驶员和行人行为以及管理电动汽车充电计划方面效果显著。通过提供准确数据并促进最佳交通管理，数字孪生有助于可持续的城市发展。
——电网：电网的数字孪生是一个虚拟模型，能够镜像反映物理电网资产，并实时优化能源的生成、存储、分配和控制操作。来自传感器和物联网设备的数据可创建电网的详细动态表示。该技术帮助公用事业公司通过提供电网性能和潜在问题的全面视图，改进规划、运营效率和维护。数字孪生集成技术使公用事业能够优化能源分配，预测和预防故障，提升整体电网的可靠性，支持向更智能、更具韧性的电力系统转型。
基于数字孪生的电网开发和实施对于改善网络在各种条件下的行为至关重要。研究表明，数字孪生可以帮助恢复、提高可靠性、进行预测、应对不确定性、管理能源枢纽，并确保物理和网络安全。
——微电网：微电网是具有分布式能源资源和互联负载的自主能源系统，能够独立运行或与更大的电网协同运行。其目标包括增强可持续性、经济可行性、效率、安全性和整体能源管理。微电网数字孪生（MGDTs）是微电网的数字复制品，通过高保真模拟和实时数据模拟其物理对应体的行为，以优化这些能源系统。MGDT可提高效率、可靠性、安全性和抗干扰能力。它们有助于先进的数据分析、建模和人工智能驱动的决策，从而提高整体系统性能并支持可持续能源管理。
二是城市规划与管理。数字孪生技术优势使其成为现代城市规划的宝贵工具，帮助城市变得更加高效、可持续和有韧性。城市规划者和管理者越来越多地采用数字孪生技术来提升交通和可持续性等城市功能。数字孪生促进更明智的决策，优化规划、运营、财务和战略。
示例包括：
——实时监控：将传感器和物联网设备与数字孪生集成，可提供有关交通流量、能源消耗和空气质量等城市进程的实时数据。
——模拟和情景测试：规划者可以使用数字孪生模拟和测试不同情景，评估自然灾害或新交通系统的影响。
——优化：分析数字孪生数据可以识别并解决城市系统中的低效问题。
——公众参与：作为公众参与的互动平台，允许社区成员查看拟议的变更并提供反馈。
——维护和资产管理：跟踪城市基础设施状况并预测维护需求。
——系统集成：促进对各种城市系统之间相互依赖关系的理解。
——决策支持：通过提供城市及其系统的全面视图，数字孪生增强决策过程，确保决策基于最新的准确信息。
（4）研究领域
一是数据集成与管理。
数据孤岛：由于格式和标准不兼容，整合来自不同来源（如物联网设备、城市数据库）的数据可能非常复杂。这在很大程度上是由于数字孪生（DT）缺乏通用标准，阻碍了其广泛采用和集成。因此，开发数字孪生的通用标准和框架可以促进互操作性和可扩展性。
数据量：管理和处理由城市系统产生的大量数据是一项重大挑战。有机会利用6G先进通信、人工智能/机器学习和计算技术来增强智慧城市数字孪生（SCDT）数据的通信、存储和处理。
——人工智能和机器学习：利用人工智能和机器学习进行预测分析可以增强数字孪生的决策能力。值得强调的是，针对网络优化的数字孪生模型可能是专有的，因为移动网络运营商（MNO）网络的需求各不相同，并且需要基于关键性能指标进行差异化。设备性能的覆盖范围、吞吐量和一致性往往需要独特的系统设置。这些设置可能因频谱、带宽、设备生态系统以及最终的服务级别协议而显著不同。基础设施供应商、设备和接入节点位置也会影响性能驱动参数的差异和定制。这些因素可能会促成MNO特定模型的出现，因此这些模型可能成为网络系统性能知识产权的一部分。
——实时数据处理：研究高效的实时数据处理技术对于响应迅速的数字孪生系统至关重要。
二是安全与隐私。保护敏感数据免受网络威胁至关重要，确保个人数据的处理符合隐私法规也非常关键。开发先进且强健的安全协议以保护数字孪生数据免受网络威胁，并研究隐私保护技术，以在保持智能复杂数字孪生（SCDTs）功能的同时确保数据隐私。
总体而言，6G赋能的数字孪生技术在各个行业具有变革潜力。通过创建物理对象、系统或环境的高度详细且响应迅速的数字副本，可以实现实时监控、预测性维护和优化。这项技术将通过提升性能、增强效率和创新，彻底改变电信、工业自动化和智慧城市等领域。随着这些技术能力得以进一步探索和开发，将解决高质量数据集成、实时数据处理、可扩展性、安全性、隐私和数据所有权等相关挑战，对于充分实现数字孪生优势至关重要。
参考文献：
[1]Next G Alliance. 6G Digital Twins Use Cases and Requirements[R]. (2025-03-07)[2025-04-20].
[2]ATIS’ Next G Alliance Shows How Digital Twins and Fixed Wireless Access Will Enable Innovative New 6G Applications[EB/OL]. (2025-03-07)[2025-04-21].https://atis.org/press-releases/atis-next-g-alliance-shows-how-digital-twins-and-fixed-wireless-access-will-enable-innovative-new-6g-applications/
[3]6G apps will be enabled by digital twins and FWA, says NGA[EB/OL]. (2025-03-10)[2025-04-21].https://www.rcrwireless.com/20250310/featured/nga-digital-twins-6g-apps
