数字孪生行业的标准体系将逐步建立统一。未来,数字孪生领域基础共性及关键技术标准将不断涌现,依托正在研制的数字孪生概念框架等标准,通过聚焦核Xin标准化需求逐步建立基本的数字孪生标准体系并孵化典型行业中的数字孪生应用标准,形成国际标准、国家标准、行业标准和团体标准良性互动的局面。越来越多的企业,特别是从产品销售向“产品+服务”转变的企业,正在广泛应用数字孪生技术。数字孪生的大规模应用场景还比较有限,涉及的行业也有待继续拓展。象型数智科技为市政项目打造的数字孪生方案,让地下空间管理更直观清晰。江苏人工智能数字孪生产品

就现阶段的发展而言,围绕数字孪生出现的一个关键挑战是:鉴于大多数公司都投资于遗留系统,企业如何能够更轻易地实现针对使用该技术的转型?具体来讲,到底谁应当负责经营和管理数字孪生?企业又该如何保证数字孪生与现有的软件和其他应用程序通信? 新的数字孪生方法,必然对应公司基础设施内的新平台与新技术。但问题是如此这些新元素无法与现有技术组件无缝集成,往往会拉高新方案的落地周期和实现成本。一个可能的解决方案是,通过与企业规划资源系统(ERP)相集成,企业或许可以保证虚拟孪生与公司现有系统之间顺利实现数据共享,从而确保数字孪生收集和分析的信息能够自动反映在ERP系统当中。借助这股信息流,数字孪生与其他业务流程的配合可以起效,节约实现该技术所需要的时间和资源。此外,这种方式还能保证整个公司内的数据统一性与一致性,凭借可靠信息支撑起坚定稳定的管理决策。普陀区园区招商数字孪生共同合作国际标准化组织(ISO)于2024年发布的数字孪生架构框架,为技术推广奠定基础。

数字孪生是物理对象、流程和系统的动态虚拟复制品。它通过传感器实时映射物理对象状态,在虚拟空间构建可计算、可预测、可优化的 “数字分身”,其本质是物理实体、虚拟模型、数据交互和智能分析的结合。例如,一个工厂中的设备,通过数字孪生技术,可以在虚拟空间中创建一个与之完全对应的虚拟设备,这个虚拟设备会根据物理设备的实时运行数据进行更新,反映物理设备的状态、性能等信息。
数字孪生的概念z早可以追溯到 20 世纪六七十年代美国国家航空航天局(NASA)的阿波罗计划。当时 NASA 地面站拥有多个模拟器,用于训练宇航员和指挥控制人员,并在阿波罗 13 号的救援任务中发挥了重要作用。2002 年,美国密歇根大学迈克尔・格雷夫斯(Michael Grieves)教授提出 “与物理产品等价的虚拟数字化表达” 概念,这可以看作是产品数字孪生的一个启蒙。2011 年 3 月,美国空军研究实验室shou次明确提到了 “数字孪生” 这个词汇。
尽管数字孪生带来了诸多机遇,但在实际部署过程中仍面临不少挑战。首先是数据安全和隐私保护问题,由于涉及大量个人敏感信息,必须确保所有操作都在合法合规的前提下进行。其次是标准化难题,目前市场上存在多种不同的数字孪生解决方案,缺乏统一的标准可能会阻碍互操作性的实现。为此,相关企业和研究机构需要加强合作,共同推动技术标准的制定和完善。展望未来,随着5G网络、量子计算等新兴技术的发展成熟,数字孪生的功能将进一步扩展。一方面,超高速低延迟的通信能力将加速数据传输速度,提高实时响应性能;另一方面,更强的计算能力也有助于解决复杂场景下的模拟需求。预计在不远的将来,我们将见证更多创新性应用案例涌现出来,彻底改变人类的生活方式和社会运作机制。象型数智的数字孪生技术支持城市环境监测,为空气质量与噪音治理提供数据支撑。

基于机器学习(ML)和深度学习(DL)的数据规律挖掘,数智孪生具备了强大的预测与优化能力。这为工业智造和系统管理注入了高度自主性的智能元素。 预测性维护:设备运行过程中,系统通过实时传感器数据结合历史运行分析,可以提前发现潜在故障,防患于未然,降低停工损失。 自适应优化:例如在制造工艺中,孪生系统可以实时调整参数,确保产品保持高精度和低加工时间成本。 强化学习(RL)的应用使孪生系统实现闭环控制,可以主动驱动物理系统的动态优化。例如在能源管理中,利用孪生技术结合强化学习,高效优化能源调度,减少资源浪费。象型数智数字孪生,虚实实时双向映射,AI驱动决策,让生产全链路更协同。静安区文旅数字孪生24小时服务
象型数智的数字孪生解决方案助力企业实现资源合理配置,降低运营与维护成本。江苏人工智能数字孪生产品
展望未来,随着技术的持续进步和应用场景的日益丰富,数字孪生技术将在更多领域大展身手。以下是对数字孪生技术未来发展的几点展望:技术融合与创新:随着物联网、大数据、云计算以及人工智能等技术的不断发展和融合,数字孪生技术将实现更加高效的数据采集、处理和分析能力。这将推动数字孪生技术在更多领域的应用和创新发展。标准化与规范化:随着数字孪生技术的广泛应用和快速发展,相关标准和规范的制定将逐渐成为行业共识。这将有助于解决技术兼容性和数据共享等问题,促进数字孪生技术的广泛应用和快速发展。智能化与自主化:未来,数字孪生技术将更加注重智能化和自主化的发展。通过引入机器学习和深度学习等先进技术,数字孪生系统将能够实现更加智能化的决策和优化能力。这将推动数字孪生技术在智能制造、智慧城市等领域的应用和发展。江苏人工智能数字孪生产品