数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。从数字孪生的定义来看，数字孪生具有互操作性、可扩展性、实时性、保真性以及闭环性等特征。

数字孪生作为一项关键技术和提高效能的重要工具，可以有效发挥其在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面的作用，助力推进数字产业化、产业数字化，促进数字经济与实体经济融合发展。

数字孪生依托知识机理、数字化等技术构建数字模型，利用物联网等技术将物理世界中的数据及信息转换为通用数据，并且结合 AR/VR/MR/GIS 等技术将物理实体在数字世界完整复现出来。在此基础之上，利用人工智能、大数据、云计算等技术做数字孪生的描述、诊断、预警/预测及智能决策等共性应用赋能给各垂直行业。

由此可见，人工智能是数字孪生生态的底层关键技术之一，其必要性主要体现在数字孪生生态系统中的海量数据处理、系统自我优化两个方面，使数字孪生生态系统有序、智能运行，是数字孪生生态系统的中枢大脑。

根据中国电子技术标准化研究院对数字孪生生态的构成分析，数字孪生生态系统主要可以分为基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层以及行业应用层等。人工智能技术主要应用在仿真分析层面，在仿真分析层，根据中国电子技术标准化研究院发布的《数字孪生应用白皮书》，如何在大体量的数据中，通过高效的挖掘方法实现价值提炼，是数字孪生重点解决问题之一。

数字孪生信息分析技术，通过 AI 智能计算模型、算法，结合先进的可视化技术，实现智能化的信息分析和辅助决策，实现对物理实体运行指标的监测与可视化，对模型算法的自动化运行，以及对物理实体未来发展的在线预演，从而优化物理实体运行。

AI+数字孪生的演进

冯升华在《数字孪生与 AI 技术的融合应用》中提出，在数字孪生时代，人类认识和改造世界的手段分为三种，第一种是用我们的身体、五官直接感受、体验客观世界。以此种方式构建的对客观世界的认知 被定义为“体验世界”。第二种是借助工具，包括传感器、测量仪器等，以数据化的方式表达客观 世界。以此种方式构建的对客观世界的认知被定义为“数据世界”。第三种方式是借助计算机，通过建模的方式表达和认知客观世界，以此种方式构建的对客观世界的认知被定义为“虚拟世界”。

在借助计算机与计算机技术的虚拟孪生世界中，可以分为四个发展阶段，即几何外观虚拟孪生、多学科多专业虚拟孪生、全生命周期虚拟孪生，以及多尺度上下文虚拟孪生。人工智能作为数字孪生生态的底层关键技术之一，其与数字孪生的融合演进也贯穿在这四个阶段中。

20 世纪 80 年代，以 CATI 为代表的三维设计软件诞生，将产品设计从 2D 升级到 3D，带来了 “所见即所得”的技术。从尺寸、材质、外观上，逼真地表达产品的几何外观。这一阶段的虚拟孪生主要为几何外观孪生。基于人工智能算法，可以对企业零部件库进行聚类分析，实现零部件自动 分类和检索，提升零部件标准化水平，降低维护成本和采购成本，进而提升产品质量。

20 世纪 90 年代，产品设计进入数字样机时代。数字样机不仅承载产品的几何外观知识，还承 载产品内在的多学科多专业知识。这一阶段的虚拟孪生进化为多学科多专业孪生。人工智能技术与多学科多专业孪生技术相结合，使计算机辅助设计进化为创成式设计，也称为生成式设计或认知增强设计。对于零件设计、整机设计以及加工方式等环节，人工智能技术将结合 通过算法选择最优的设计结果、生产方式等。

在 20 世纪 90 年代末期，引入了产品全生命周期的概念。人工智能技术在产品生命周期各个环节中都有广泛的应用。在需求分析阶段，利用网络爬虫技术从各种论坛中获取用户声音，借助语义 分析、数据洞察定义市场需求。在设计阶段，通过对企业零部件库进行聚类分析，以提升零部件重 用率，采用认知增强设计缩短设计周期。在制造运营阶段，通过供应链优化、车间物流优化、APS 等，融入人工智能技术，提升效率，降低成本。

到了 21 世纪 10 年代，激烈的市场竞争使企业更加注重如何为消费者带来最佳体验，虚拟孪生的范围也从企业内部扩展到产品使用的上下文环境。以汽车为例，汽车要在道路上行驶，为了让司机和乘客获得最佳的驾驶体验，除了汽车本身，在城市中行驶还必须构建虚拟的司乘、道路、城市环境。

近年来，数字孪生得到越来越广泛的传播。同时，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生的实施已逐渐成为可能。 人工智能通过智能匹配最佳算法，可在无需数据专家的参与下，自动执行数据准备、分析、融合对孪生数据进行深度知识挖掘，从而生成各类型服务；数字孪生有了人工智能技术的加持，可大幅提升数据的价值以及各项服务的响应能力和服务准确性，赋能给各垂直行业。

资料来源：前瞻研究所