AI 赋能数智孪生：更快、更智能、更易用

数智孪生是“真实流程、产品或服务的精确虚拟副本或模型，用于数字仿真、测试、建模和监控”。它可以模拟设备、设施甚至整个供应链的运行状态，其本身已经非常强大且富有洞察能力。而当 AI加入后，数智孪生的潜力更是被无限放大。

AI 加速数智孪生的数据分析

AI能够快速处理数智孪生系统中传感器和其他来源生成的海量数据，实时识别趋势、异常和潜在风险。这种高效的分析能力意味着决策和干预可以更快完成，从而更有效地实现目标。

例如，国际家具品牌宜家就利用 AI 驱动的数智孪生平台，为 37 家门店创建了虚拟模型。在短短 9 个月内，该公司成功模拟了 4200 万平方英尺的空间，其中包括 10 家不同制造商生产的 6000 台 HVAC（暖通空调）设备。通过对 7000 个数据点的分析和建模，宜家将其 HVAC 中央供应系统的能耗降低了 30%，节省了数百万美元。这得益于数智孪生中的AI模块，能够根据现场数据对风险和环境影响进行深度模拟分析。

此外，AI 还能通过分析历史数据预测未来风险，如设备故障、需求波动或运输延误。一旦发生异常，AI能进行根因分析，迅速定位问题根源，帮助快速解决并优化预防措施。更进一步，AI还能将各种不同类型的信息（维护日志、设备运行视频、照片和音频等）转换成数智孪生系统可以理解的数据，将此信息与其他数据结合使用，以提供更真实、更准确的运营结果。

AI 提升数智孪生的智能水平

AI 带来了先进的分析和决策功能，使数智孪生能够进行自我优化和自我配置。例如，通过迭代机器学习，AI 可以评估当前传感器数据和历史数据，以决定数智孪生需要运行哪些场景。它还可以运行不同的模拟场景，揭示以前发现的见解。随着 AI 驱动的数智孪生体不断发展和学习，它们最终可能会变得具有认知能力或意识能力。这些智能系统可以自动检测异常或预测故障，并在问题发生之前建议干预。这些见解可用于防止设备意外停机，或用于智能建筑系统，以监控和维护支持最佳舒适度和运行条件的环境条件，以及调节能源使用。

AI让数智孪生更易用

创建数智孪生的一个很大挑战是需要耗费大量时间和资源，据麦肯锡数据统计，为高度专业化的应用创建数智孪生，如车辆路线或多机器生产调度，可能需要六个月或更多的劳动力、计算和服务器成本。生成式AI中的大型语言模型可以自动生成数智孪生所需的代码，大幅缩短制作时间和减少人力投入。麦肯锡认为，这种技术甚至可以用来打造通用的基础数智孪生模型，作为其他开发者构建专属数智孪生的基础。

当数智孪生变得更易构建后，会应用到更多的行业和场景。以教育领域为例，数智孪生可以成为高校学生的实训平台，帮助学生在难以复现的真实场景中获得经验。这对于弥合半导体行业的技能差距特别有用。面对纳米级工艺设备的高昂成本和挥发性化学试剂的安全隐患，便捷的数智孪生系统既能规避实操风险，又能让学生深度掌握行业前沿技术。

数智孪生与AI的共生关系

不仅是用户从数智孪生与AI结合中获益，AI本身也在这一过程中不断进步。数智孪生为AI提供了庞大且具关联的数据，促进大型语言模型的优化。同时，数智孪生为AI提供了一个“安全的试验场”，通过各种“假设场景”帮助AI调优预测模型。数智孪生可验证AI生成的数据和结果，确保它们符合系统限制（如机器温度或输出速率）。尽管这一能力还在不断发展中，但它有望有效减少生成式AI所带来的错误率。

此外，数智孪生还能帮助企业更快部署AI解决方案。麦肯锡估计，数智孪生可将新AI技术的部署时间缩短60%，并降低15%的运营成本，75%的大型企业正在投资数智孪生，以推动AI解决方案的落地与规模化。

数智孪生与人工智能技术通过深度融合形成双向赋能关系，二者的协同效应主要体现在以下几个维度：首先基于并行计算能力实现海量仿真场景的高效推演，其次借助分布式架构构建高度可扩展的系统平台，再次通过深度学习算法持续优化预测模型的精准度。这种技术融合不仅能够实时生成多维度的数据洞察，更可构建智能分析中枢，为决策者提供具备时空关联性的动态决策建议，从而在复杂系统管理中建立起"感知-分析-响应"的闭环决策机制。