📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 10周: 🌆 從 RAN 到城市：E2E × Digital Twin × RIS × LEO 完整設計
6G 端到端工程全貌
95／150單元： Digital Twin 🌀 用孿生預測網路行為
讓整座城市的 RAN × Core × LEO × RIS 全部「先在虛擬世界跑過一次」
6G 的預測式網路腦袋
________________________________________
🎯 單元導讀：什麼是 Digital Twin？
在 4G/5G 時代：
✔ 網路出了問題 → 才修
✔ 災難來了 → 才搶修
✔ 流量爆量 → 才增建
✔ 干擾變大 → 才調整
到了 6G：完全翻轉。
⭐ 未來的網路會先在虛擬世界跑過一次，預測結果後再執行。
這就是：
🌀 Digital Twin（數位孿生網路）
實體網路每一個節點（RU / DU / CU / UPF / gNB / NTN / RIS）
都會有一個 「雲端虛擬版本」：
✔ 自動模擬
✔ 自動預測
✔ 自動調參
✔ 自動修正
✔ 自動反覆學習
✔ 自動最佳化
這是 6G AI-native Network 最關鍵的能力。
________________________________________
🧠 一、Digital Twin：一句話版
⭐ 用一個「虛擬的網路」去模擬、預測、優化真實網路，讓真實網路在最好的狀態下運行。
很像：
✔ 先在「遊戲裡」跑一次策略
✔ 再把最佳解丟進真實網路
________________________________________
🧱 二、Digital Twin 的三個核心組件（務必記住）
✔ ① Data Layer（資料層）
• RSRP / SINR / CQI
• 手機移動軌跡
• Beamforming log
• LEO 軌道位置
• Core KPI（N2/N3 流量）
• 網路切片 SLA 記錄
✔ ② Model Layer（模型層）
• 通道模型（Rayleigh / Rician）
• AI Traffic Model
• Mobility Model
• Beamforming 模擬器
• RAN Scheduler 模擬環境
• NTN 多普勒模型
✔ ③ Twin Engine（孿生引擎）
• 預測
• 最佳化
• 回饋
• 自動採取行動（Closed-Loop）
________________________________________
🌐 三、Digital Twin 在 RAN 的功能（超重要）
⭐ 1. Beamforming 自動調整
Twin 模擬 → 預測最佳 BF → 真實 gNB 套用
效果：吞吐 +20%~40%
⭐ 2. PRB Scheduling 模擬
• 預測壅塞
• 提前調整 MCS
• 動態 QoS 微調
⭐ 3. Coverage Prediction
• 城市級熱點預測
• 在雙生世界先「試蓋」基地台
• 找最佳位置（比傳統 RF 工程快 20 倍）
⭐ 4. 弱覆蓋預測
Twin 看到 SINR 熱力圖 → 主動補洞
________________________________________
🛰️ 四、Digital Twin × NTN（LEO 衛星）
衛星的軌道每天都在變，Twin 能：
✔ 預測多普勒變化
✔ 模擬衛星遮蔽
✔ 計算下行最佳 Beam
✔ 預測哪顆衛星要切換
這讓 LEO NTN：
• 更穩定
• 更少封包遺失
• 延遲更低
________________________________________
🌆 五、Digital Twin × 城市（整座城市孿生）
6G 的 Digital Twin 不只網路：
✔ 車流
✔ 建物
✔ 行人
✔ 熱區人口
✔ 公車路線
✔ 大型活動（演唱會、跨年）
✔ 地鐵進出流量
全部整合起來。
這讓網路在虛擬城市中：
📌 先看哪裡會塞
📌 哪裡會掉
📌 哪裡要增加 Beam
📌 哪裡要借 eMBB 切片
真正做到：
⭐「預測式網路」（Predictive Network）
________________________________________
🤖 六、AI-native Digital Twin 怎麼運作？（6G 版）
Twin 使用：
✔ LSTM / Transformer（交通預測）
✔ GNN（拓撲最佳化）
✔ Reinforcement Learning（BF、PRB、切片）
✔ Diffusion Model（生成覆蓋熱力圖）
流程：
真實網路 → 收集 KPI → Twin 模擬 → AI 最佳化 → 回寫 RAN/Core
完全自動化。
________________________________________
🧪 七、ASCII 圖：Digital Twin 與真實網路
┌──────────────┐
│ Digital Twin (虛擬網) │
│ - AI Beamforming │
│ - Traffic Prediction │
│ - NTN 模擬 │
│ - Slice SLA 模擬 │
└───────────▲──┘
│
Closed-loop Optimization
│
┌───────────▼────┐
│ Real Network │
│ gNB / RAN / Core /NTN │
└────────────────┘
這張 Digital Twin 與真實網路的 ASCII 示意圖表達的是一個AI 驅動的閉環優化系統：上層的 Digital Twin（虛擬網） 先以 AI 進行波束成形、流量預測、NTN 行為與切片 SLA 的情境模擬與推演，找出最佳配置後，透過 Closed-loop Optimization 將策略回饋到下層的 真實網路（gNB／RAN／Core／NTN） 執行；實體網路的即時量測結果再回傳至虛擬網持續修正模型，形成「先模擬、再部署、再回饋」的自我學習循環，這正是 6G AI-native 網路的核心運作方式。
________________________________________
🧩 八、模擬題
1️⃣ 專業題
Digital Twin 在 RAN 的最大價值是？
A. 減少手機功耗
✔ B. 預測並提前調最佳化
C. 增加 IPSec 流量
D. 避免手機睡眠
✔. Digital Twin 可先在虛擬 RAN 中模擬流量、干擾與負載變化，讓實體網路提前完成參數與資源最佳化。
________________________________________
2️⃣ 應用題
在 LEO NTN 中，Digital Twin 主要解決？
A. SIM 卡管理
B. 頻段不足
✔ C. 多普勒與切換預測
D. 天線旋轉速度
✔ . 多普勒與切換預測 —— 透過軌道與移動模型模擬，可提前預測 LEO 的多普勒偏移與換星時機，降低中斷與誤切換。
________________________________________
3️⃣ 情境題
城市要辦跨年演唱會，Digital Twin 應該做什麼？
A. 預測飲料銷量
✔ B. 預測人潮熱區與流量壅塞
C. 偵測詐欺
D. 自動關閉 URLLC
✔ .預測人潮熱區與流量壅塞 —— Digital Twin 能結合歷史與即時資料，預先找出壅塞熱點並調整站點、切片與資源配置。
________________________________________
🛠 九、實務演練題
1️⃣ 使用 open-RAN simulator 建立城市覆蓋圖
2️⃣ 將真實 RSRP/SINR log 餵入 Twin AI 模型
3️⃣ 測試不同天線方位造成的 Beamforming 變化
4️⃣ 在 Twin 中模擬 LEO 軌道變化 → 比較吞吐
5️⃣ 用 RL 訓練一個自動 BF 調整代理（Agent）
________________________________________
✅ 十、小結：Digital Twin 是 6G 的「預測式網路大腦」
✔ 一切先在虛擬世界跑一次
✔ RAN / Core / NTN 全域最佳化
✔ AI 機制讓 Twin 自動學習
✔ 讓真實網路永遠保持最強狀態
一句話：
⭐ 6G = 真實網路 + 虛擬孿生共同運作的時代。
