2026年11月11日下午，信息院第65期学术报告在常州校区20号楼409会议室举行。青年教师鲁彬彬博士应邀作题为“复杂低空智联网中误差约束下的数字孪生同步与迁移”的专题学术报告。报告围绕低空智联网与数字孪生融合发展的研究背景及关键技术展开，介绍了低空经济的典型应用场景及其对通信传输、导航定位、空域感知和协同计算等方面的技术需求，阐述了数字孪生网络的基本概念、运行原理及其与低空智联网的融合架构，重点分析了多源数据驱动的虚实映射、孪生状态动态同步、网络性能预测与自智管控闭环等关键机制。

针对低空飞行器高速移动、网络拓扑动态变化以及通信与计算资源受限等特点，报告分析了复杂动态环境下数字孪生面临的状态同步误差累积、模型迁移滞后及资源协同优化等关键挑战。围绕数字孪生同步与迁移问题，鲁彬彬博士结合前期研究成果，重点介绍了基于深度强化学习的自适应孪生同步方法，以及预测驱动的数字孪生模型更新与迁移方法，并通过相关实验结果分析了所提出方法在降低系统开销、迁移时延和信息年龄等方面的性能表现。此外，报告还对同步误差与决策性能偏差量化、性能约束下的孪生模型迁移及多维资源协同优化等未来研究方向进行了展望。

本次报告系统梳理了低空智联网与数字孪生的融合架构及其关键技术问题，介绍了复杂动态网络环境下数字孪生同步与迁移的研究思路和方法，为学院师生进一步开展低空智联网数字孪生及智能协同优化相关研究提供了有益参考。