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三大重点技术支撑全生命周期智能化需求

光网络是一个庞大复杂的系统，针对光网络物理实体及运行机理构建数字孪生系统面临巨大挑战，应对挑战的关键是突破仿真建模、精准感知、模型编排与数模融合三类重点技术。白皮书认为，上述三类技术突破将从不同维度为构建数字孪生系统奠定基础。

精准感知技术：光网络精准感知的重点与难点在于光网络数据的采集、融合与挖掘。光网络数据既包括业务、配置、性能、告警等光网络运行状态数据，也包括功率谱、噪声谱和增益谱等影响光网络运行状态的光参数据。光网络数字孪生系统可采用统一的数据采集系统/模块，通过传感探测、光性能监测、交互协议等多种采集/感知技术，实现对物理器件、传输系统和光网络等多源异构数据的动态采集和高速传输，实现对光链路衰减、光信噪比、非线性损伤等多种性能指标的感知。

仿真建模技术：从理论上完成物理光网络关键要素之间形式化、数量化描述，将光网络传输机理和规律以算法模型的形式存储在计算机中。评价仿真建模技术的关键指标是误差。光网络物理实体与数理模型之间很难达到百分之百的仿真精确度，对于数字孪生系统而言，通过各种仿真建模技术不断完善孪生模型，确保模型误差小于应用场景所承受的最小仿真误差。模型编排与数模融合技术：模型编排与数模融合是将业务场景、仿真模型、感知数据联系在一起的关键技术。仿真模型是静态的、理论的、抽象的，感知数据能动态、实时、真实反映光网络运行状况。数字孪生系统根据不同业务场景要求，将不同模型实例进行编排，选用适合的调度算法为仿真模型分配内存和处理器等资源，创建孪生模型实例，完成状态数据与模型实例的融合，将仿真建模结果可视化呈现或通过外部接口提供数字孪生仿真能力。