?数字化转型升级之工业元宇宙与AIGC( 二 ) _数字

连接：数字孪生体需要不断地从物理实体中获得反馈数据，并将这些数据用于更新其系统状态，最终为工程决策提供信息，这是数字孪生的关键需求。为了保持数字虚拟世界与真实物理世界的镜像同步状况，将数字孪生体与物理实体进行连续性的或周期性的“数据配对”，这也是将数字孪生与普通模拟模型区分开来的重点
3.数字孪生定义的延伸-由实到虚，再由虚控实
综合运用感知、计算、建模等技术，构建虚拟的数字空间，对物理空间进行观感、监查、诊断、预测、决策，提升物理空间的可观性、可测性和可控性。

文章插图
4.工业元宇宙的建设路线-TEMS
培训– 基于设备数字孪生/3D说明指导，快速提升一线工作者操作设备、维护设施的能力，提高生产力（对应、）
体验– 基于设施、设备数字孪生的体验导览，让参观者、学习者在低成本、不干扰生产秩序的前提下对于不熟悉的事物快速提升认知（对应）
监管and– 基于设施、设备数字孪生的运维监管，对正在建造、运行的设施、设备进行工程监理、设施设备维护和状态检查以及管控 (对应、 )
模拟– 基于设施、设备数字孪生的模拟运行，强调设备之间的机理、原理，角色AI，模拟、还原真实设施、设备的运转和操作逻辑，用于大范围的规划、实训、预测、管理等场景（对应、）
5.实现决策自治是数字孪生技术体系的下一阶段的功能方向
广义上说，目前的数字孪生系统已经逐步实现了模拟仿真、分析沉淀数据、预测模拟三个阶段的能力，实现决策自治能力是数字孪生技术体系的下一个发展阶段
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1.AI技术宏观演进趋势：通用人工智能
决策式AI是基于规则、知识或经验，通过对输入数据进行分析和推理，从而做出决策或推荐的人工智能系统；
生成式AI（ AI）是基于机器学习或深度学习等技术，从大量数据中学习并生成新的数据或内容的人工智能系统。这种AI通常用于自然语言处理、图像处理、音频处理等领域，其目的是为了生成高质量的内容和实现自动化创作；
通用型AI（ AI）是指具有类似人类智能的广泛能力的人工智能系统，可以像人类一样进行感知、推理、学习、决策、规划等多种任务，能够在不同的领域和情境中灵活地应对和适应。这种AI是人工智能的终极目标之一，目前还没有实现；
三种人工智能系统之间存在重叠和互补。例如在决策过程中，决策式AI可以提供基于规则和知识的决策支持，生成式AI可以提供基于数据的决策参考，通用型AI可以综合考虑多种因素做出更为智能的决策。
2.AIGC：采用人工智能技术来自动生产内容
AIGC：全称为AI-，也就是人工智能内容生成。
3.AIGC技术架构
只有足够“包罗万象”，才能支撑前端足够的“奇形怪状”
【?数字化转型升级之工业元宇宙与AIGC】4.生成式AI：“最有商业前景的人工智能技术”
将生成式AI列为最有商业前景的人工智能技术。根据其发布的2022年人工智能技术成熟度曲线，预计生成式AI在2-5年内将进入生产成熟期，发展潜力与应用空间巨大：
2025年，生成式AI产生的数据将占到所有数据的10%，而2021年生成式AI产生的数据不到所有数据的1%；
2025年，30%的大型组织出站消息将由生成式AI生成；
2025年，50%的药物发现与研发将使用生成式AI；
2027年，30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发效率。
5.加速元宇宙世界的内容构建