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前言引用
國(guó)家發(fā)展改革委發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn) “上云用數(shù)賦智” 行動(dòng) 培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》中，“數(shù)字孿生” 技術(shù)與云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)一樣，受關(guān)注程度上升到國(guó)家高度。近年來(lái)，在數(shù)實(shí)融合的大背景下，數(shù)字孿生以其全息映射、仿真推演、分析預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)交互等能力，正成為企業(yè)全面深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐技術(shù)之一。生成式人工智能（AIGC）則為人類社會(huì)打開(kāi)了創(chuàng)造世界的大門(mén)，有望在各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)生產(chǎn)力的革命性飛躍。數(shù)字孿生與 AIGC 相互加持，建立一個(gè)彼此驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化迭代 “飛輪” 體系，必將為世界的發(fā)展帶來(lái)巨大加速度。
一
數(shù)字孿生與AI大模型概述
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數(shù)字孿生
數(shù)字孿生，又稱為數(shù)字雙胞胎，是指在信息空間構(gòu)建一個(gè)可以映射表征物理設(shè)備的虛擬系統(tǒng)，與物理設(shè)備在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中都有聯(lián)系。它通過(guò)全息映射、仿真推演、分析預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)交互等能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理設(shè)備的精準(zhǔn)映射和表征，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物理設(shè)備的狀態(tài)，預(yù)測(cè)其性能變化，并為設(shè)備的維護(hù)和優(yōu)化提供決策支持。
數(shù)字孿生的應(yīng)用廣泛，如在汽車制造領(lǐng)域，可以模擬汽車的性能和行駛情況，為汽車的設(shè)計(jì)和改進(jìn)提供依據(jù)。其發(fā)展歷程可以追溯到早期的“腦海孿生”階段，隨著技術(shù)的進(jìn)步，逐漸發(fā)展到多媒體孿生時(shí)代，如今已進(jìn)入到數(shù)字孿生時(shí)代。數(shù)字孿生的世界觀涵蓋了體驗(yàn)世界、數(shù)據(jù)世界和虛擬世界三個(gè)層面。
AI大模型
AI大模型具有較高的智能程度和較低的邊際生產(chǎn)成本，如Transformer模型。AI大模型具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，能夠處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言任務(wù)。以Transformer模型為例，它是一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，具有自注意力機(jī)制，能夠在自然語(yǔ)言處理中評(píng)估句子中各個(gè)詞的重要性，根據(jù)上下文鎖定關(guān)鍵信息，提高文本預(yù)測(cè)與建模能力。
目前主流的AI模型和產(chǎn)品，如GPT、Claude、ChatGPT、Google Bard、Midjourney等，均有基于Transformer架構(gòu)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。AI大模型的高智能程度使其在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景，而較低的邊際生產(chǎn)成本則使得其能夠大規(guī)模應(yīng)用，為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大的支持。
2
融合的技術(shù)基礎(chǔ)
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數(shù)字孿生與AI大模型的融合基礎(chǔ)在于技術(shù)、數(shù)據(jù)與算法的協(xié)同。在技術(shù)層面，兩者的融合主要體現(xiàn)在以下方面：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
作為數(shù)字孿生的重要技術(shù)基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在深度學(xué)習(xí)和Transformer大模型的推動(dòng)下取得了顯著的進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)的興起使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的主導(dǎo)模型，大大提高了圖像分類、對(duì)象檢測(cè)等任務(wù)的準(zhǔn)確率。例如，在數(shù)字孿生的三維重建中，CNN可以從數(shù)據(jù)標(biāo)注和修復(fù)、算法優(yōu)化等多方面對(duì)模型質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化，解決傳統(tǒng)方法精度和算力不足的問(wèn)題。
同時(shí)，Transformer大模型的出現(xiàn)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)注入了通用智能。谷歌提出的視覺(jué)Transformer模型（ViT）在ImageNet-1K評(píng)測(cè)集上取得了88.55%的準(zhǔn)確率，證明了Transformer不僅適用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，也在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域具有巨大潛力。這種智能程度的提升使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)在數(shù)字孿生中的應(yīng)用更加廣泛和深入，能夠更好地實(shí)現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的映射。
動(dòng)作捕捉
傳統(tǒng)動(dòng)作捕捉方法在電影、游戲制作等工業(yè)級(jí)場(chǎng)景下較為成熟，但存在成本高、環(huán)境要求嚴(yán)苛等問(wèn)題。近年來(lái)，AI+光學(xué)式動(dòng)捕逐漸成熟，為數(shù)字孿生中的人體動(dòng)作捕捉提供了新的解決方案。AI+光學(xué)式動(dòng)捕通過(guò)人工智能算法對(duì)光學(xué)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，能夠更加準(zhǔn)確地捕捉人體動(dòng)作細(xì)節(jié)。例如，在數(shù)字孿生的虛擬場(chǎng)景中，通過(guò)AI動(dòng)捕技術(shù)可以實(shí)時(shí)捕捉人體動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)人與虛擬環(huán)境的交互。
NVIDIA Omniverse
NVIDIA Omniverse猶如未來(lái)數(shù)字孿生的操作系統(tǒng)，為工業(yè)和科學(xué)案例模擬大規(guī)模物理精準(zhǔn)的虛擬世界提供了基石。NVIDIA打造了Omniverse Cloud API，包含USD Render、USD Write、USD Query、USD Notify和Omniverse Channel等五個(gè)全新的組件，為開(kāi)發(fā)者提供了強(qiáng)大的功能。這些API降低了開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)的門(mén)檻，顯著提高了開(kāi)發(fā)效率。AI大模型能把Omniverse和USD數(shù)字資產(chǎn)連接起來(lái)，如ChatUSD組件。
3
融合的數(shù)據(jù)協(xié)同
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在數(shù)據(jù)層面，數(shù)字孿生與AI大模型的協(xié)同主要體現(xiàn)在以下方面
數(shù)字孿生模型為AIGC（生成式人工智能）提供高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有助于AIGC更準(zhǔn)確地理解和生成與物理世界相關(guān)的內(nèi)容。同時(shí)，AIGC為數(shù)字孿生填補(bǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)缺口，通過(guò)其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和生成能力，為數(shù)字孿生模型提供更加豐富和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。這種數(shù)據(jù)層面的協(xié)同，使得數(shù)字孿生模型更加精確，同時(shí)也增強(qiáng)了AI大模型的預(yù)測(cè)和分析能力。
4
融合的算法協(xié)同
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在算法層面，數(shù)字孿生與AI大模型的融合可以通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，提高算法的泛化能力和可解釋性。遷移學(xué)習(xí)可以將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)遷移到另一個(gè)任務(wù)上，從而加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)過(guò)程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)策略，使得算法能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境。這些技術(shù)的引入，使得數(shù)字孿生與AI大模型的融合算法更加智能和高效。
5
融合面臨的挑戰(zhàn)與解決方案
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技術(shù)整合難度
數(shù)字孿生與AI大模型的技術(shù)體系相對(duì)獨(dú)立，整合過(guò)程中需要解決技術(shù)兼容性和接口標(biāo)準(zhǔn)化等問(wèn)題。
數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)
在數(shù)據(jù)協(xié)同過(guò)程中，如何確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。
算法復(fù)雜性和可解釋性
隨著算法的不斷復(fù)雜化，如何保證算法的可解釋性和可維護(hù)性成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
解決方案
加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)制定：通過(guò)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)制定，推動(dòng)數(shù)字孿生與AI大模型的技術(shù)整合和接口標(biāo)準(zhǔn)化。
采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密和隱私保護(hù)技術(shù)
在數(shù)據(jù)協(xié)同過(guò)程中，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密和隱私保護(hù)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
引入可解釋性算法和模型簡(jiǎn)化技術(shù)
通過(guò)引入可解釋性算法和模型簡(jiǎn)化技術(shù)，降低算法的復(fù)雜性和提高可維護(hù)性。同時(shí)，加強(qiáng)算法的可視化和調(diào)試功能，幫助開(kāi)發(fā)人員更好地理解和優(yōu)化算法。