通信世界网消息（CWW）随着5G在全球范围内规模部署，无线通信技术迎来代际跃迁的关键时期。5G技术以其增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（uRLLC）和海量机器类通信（mMTC）三大典型场景，初步构建了万物互联的基础设施，为工业互联网、智慧城市、自动驾驶等垂直领域的数字化转型提供了关键支撑。然而，社会数字化进程的不断加速，以及AI（人工智能）、元宇宙、全息通信等新兴范式的快速演进，对无线网络的连接密度、传输速率、智能水平及其与物理世界的融合深度，提出了远超当前能力的前瞻性需求。在此背景下，面向2030年及未来的6G已成为全球学术界与产业界共同探索的核心焦点。

针对更加极致的性能要求，6G网络必须突破传统以静态配置为主要特征的架构设计范式。现有网络优化严重依赖历史数据与离线模型，在面对超大规模异构设备接入、动态多变业务需求以及复杂时变的无线传播环境时，其局限性日益凸显。网络配置的滞后性、运维成本的居高不下以及资源利用的粗放性，已成为制约网络向更高效率、更高智能层次演进的核心瓶颈。因此，亟须引入一种全新的网络范式，能够以前瞻、动态、数据驱动的方式，对物理网络进行全生命周期的精准刻画、实时监控、智能优化与闭环控制。正是在这一趋势的驱动下，网络数字孪生技术被提出，并迅速被视作6G网络向智能化演进的一项关键使能技术。

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*本篇刊载于《通信世界》2026年1月20日*