（一）研究背景
国家发展改革委发布的《关于推进 “上云用数赋智” 行动 培育新经济发展实施方案》中，“数字孪生” 技术与云计算、人工智能等前沿技术一样，受关注程度上升到国家高度。近年来，在数实融合的大背景下，数字孪生以其全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力，正成为企业全面深化数字化转型的核心支撑技术之一。生成式人工智能（AIGC）则为人类社会打开了创造世界的大门，有望在各个领域带来生产力的革命性飞跃。数字孪生与 AIGC 相互加持，建立一个彼此驱动的优化迭代 “飞轮” 体系，必将为世界的发展带来巨大加速度。
（二）研究目的
数字孪生与 AI 大模型的融合为各行业带来了新的机遇和挑战。本研究旨在探讨数字孪生与 AI 大模型融合的基础，包括技术、数据和算法的协同。通过深入分析二者的融合机制，为各行业的数字化转型提供理论支持和实践指导。具体而言，我们将研究数字孪生与 AI 大模型在技术层面的融合，包括三维重建、动作捕捉等技术与大模型的结合；在数据层面的协同，如数字孪生模型为 AIGC 提供高质量结构化数据，AIGC 为数字孪生填补真实数据缺口；在算法层面的优化，以提高数字孪生与 AI 大模型的应用效率和精度。
二、数字孪生与 AI 大模型概述
二、数字孪生与 AI 大模型概述
（一）数字孪生
概念在信息空间构建一个可以映射表征物理设备的虚拟系统，与物理设备在整个产品生命周期中都有联系
数字孪生通过在信息空间创建虚拟系统，实现对物理设备的精准映射和表征。它能够实时监控物理设备的状态，预测其性能变化，并为设备的维护和优化提供决策支持。在产品的设计阶段，数字孪生可以进行虚拟测试和验证，降低产品研发风险；在生产制造阶段，可模拟生产流程，优化参数设置；在使用阶段，能实时监测设备运行状态，实现预测性维护。例如，在汽车制造领域，数字孪生可以模拟汽车的性能和行驶情况，为汽车的设计和改进提供依据。
历史发展从 “脑海孪生” 到多媒体孪生，再到数字孪生时代
数字孪生的发展历程可以追溯到早期的 “脑海孪生” 阶段，人们凭借想象和经验在脑海中构建物理对象的虚拟模型。随着技术的进步，多媒体技术的出现使得孪生概念进入多媒体孪生时代，通过图像、视频等多媒体手段对物理对象进行模拟。2003 年，美国密歇根大学迈克尔・格雷夫斯教授提出 “与物理产品等价的虚拟数字化表达” 概念，标志着数字孪生时代的开启。此后，数字孪生的概念不断丰富和发展。2011 年，美国空军研究实验室明确提到数字孪生词汇；2014 年以后，随着物联网、人工智能和虚拟现实技术的发展，数字孪生覆盖整个产品生命周期，形态和概念不断丰富。2021 年，中兴通讯发布 “中兴开物 AR 点云数字孪生平台”，进一步推动了数字孪生技术的应用。
世界观包括体验世界、数据世界和虚拟世界
数字孪生的世界观涵盖了体验世界、数据世界和虚拟世界三个层面。体验世界是指人们通过感官和实际操作与物理设备进行交互的现实世界；数据世界是数字孪生的核心，通过传感器等设备收集物理设备的各种数据，并进行存储、分析和处理；虚拟世界是数字孪生在信息空间构建的虚拟系统，与物理设备相对应，能够实时反映物理设备的状态和变化。这三个世界相互关联、相互作用，共同构成了数字孪生的世界观。
（二）AI 大模型
具有较高的智能程度和较低的边际生产成本，如 Transformer 模型
AI 大模型具有强大的语言理解和生成能力，能够处理复杂的自然语言任务。以 Transformer 模型为例，它是一种新型神经网络架构，具有自注意力机制，能够在自然语言处理中评估句子中各个词的重要性，根据上下文锁定关键信息，提高文本预测与建模能力。Transformer 模型的编码器和解码器分别负责处理输入文本数据和生成有意义的文本序列信息，配合默契。它的并行处理能力很强，能同时处理输入文本的各个部分，极大地提高了模型计算和训练的速度。目前，主流的 AI 模型和产品，如 GPT、Claude、ChatGPT、Google Bard、Midjourney 等均有基于 Transformer 架构进行开发。AI 大模型的高智能程度使其在各个领域都有广泛的应用前景，而较低的边际生产成本则使得其能够大规模应用，为各行业的数字化转型提供强大的支持。
三、融合的技术基础
（一）计算机视觉
作为数字孪生的重要技术基础，在经历深度学习和 Transformer 大模型
潮流后智能程度和可用性增强计算机视觉在深度学习和 Transformer 大模型的推动下，取得了显著的进步。深度学习的兴起使得卷积神经网络（CNN）成为计算机视觉任务的主导模型，大大提高了图像分类、对象检测等任务的准确率。例如，在数字孪生的三维重建中，CNN 可以从数据标注和修复、算法优化等多方面对模型质量进行优化，解决传统方法精度和算力不足的问题。商汤等科技企业正在基于 AI 的三维重建领域积极探索商业化应用，为数字孪生提供更加精准的三维模型。
同时，Transformer 大模型的出现为计算机视觉注入了通用智能。2020 年谷歌提出的视觉 Transformer 模型（ViT）在 ImageNet-1K 评测集上取得了 88.55% 的准确率并刷新榜单纪录，证明了 Transformer 不仅适用于自然语言处理领域，也在计算机视觉领域具有巨大潜力。这种智能程度的提升使得计算机视觉在数字孪生中的应用更加广泛和深入，能够更好地实现物理世界与数字世界的映射。
在动作捕捉领域，AI + 光学式动捕逐渐成熟
传统动作捕捉方法在电影、游戏制作等工业级场景下较为成熟，但存在成本高、环境要求严苛等问题。近年来，AI + 光学式动捕逐渐成熟，为数字孪生中的人体动作捕捉提供了新的解决方案。目前，英特尔、商汤等科技企业已在该领域积极探索低成本的 AI 动捕，国内厂商也在这一领域百花争鸣。
AI + 光学式动捕通过人工智能算法对光学传感器采集的数据进行分析和处理，能够更加准确地捕捉人体动作细节。例如，在数字孪生的虚拟场景中，通过 AI 动捕技术可以实时捕捉人体动作，实现人与虚拟环境的交互。这种技术的发展推动着 AI + 光学式动捕进入新的阶段，未来国内厂商在该领域的技术和应用落地方面有望和国际厂商对标，为数字孪生的发展提供更加丰富的动作捕捉手段。
（二）NVIDIA Omniverse
犹如数字孪生的操作系统，提供 Omniverse Cloud API 降低开发门槛
NVIDIA Omniverse 犹如未来数字孪生的操作系统，为工业和科学案例模拟大规模物理精准的虚拟世界提供了基石。为了让 Omniverse 更易访问，NVIDIA 打造了 Omniverse Cloud API。
Omniverse Cloud API 包含五个全新的组件，分别是 USD Render、USD Write、USD Query、USD Notify 和 Omniverse Channel。这些组件既可单独使用，也可组合使用，为开发者提供了强大的功能。例如，USD Render 利用 RTX 的强大功能，生成 OpenUSD 数据的全光线追踪 NVIDIA RTX 渲染；USD Write 允许用户修改 OpenUSD 数据并与之交互；USD Query 支持场景查询和交互式场景；USD Notify 追踪 USD 变化并提供更新信息；Omniverse Channel 连接用户、工具和世界，实现跨场景协作。
这些 API 将会在今年晚些时候在微软 Azure 云上提供，支持开发人员自行托管或作为托管服务。借助 Omniverse Cloud API，开发者可以在里面调用相关的语句即可执行，还可以调用 Omniverse 中的 USD 数字资产，打通基于 API 的第三方 ISV 程序等，降低了开发和学习的门槛，显著提高了开发效率。
AI 大模型能把 Omniverse 和 USD 数字资产连接起来，如 ChatUSD 组件
AI 大模型能够把 Omniverse 和 USD 数字资产连接起来，为数字孪生的发展提供了新的动力。例如，Omniverse 的组件 ChatUSD 可使用对话式 AI 进行 USD 访问。设计者只需说出具体的需求，如 “给我放一个大概 1.8 米高、60 万左右，适应 30 平方米卧室的落地灯”，ChatUSD 就能自动调用数字资产，在光线追踪场景中实现光源推荐。
这种连接使得数字孪生的设计和操作更加便捷高效。同时，AI 大模型与 Omniverse 的协同也为数字孪生的训练和部署带来了新的要求，如效率、高保真和渲染等方面。对于应用程序而言，首先是训练和部署的效率，效率决定一切；其次是高保真，不同客户对精度有不同要求，NVIDIA 会区分不同场景做不同取舍的计算、渲染；最后是渲染到最终用户的显示设备上，要漂亮、符合物理定律、有光线追踪，画质要好，最终落到 GPU 算力上。
四、融合的数据协同
（一）数据来源
数字孪生模型提供大量高质量、结构化数据
数字孪生主要由传感器、数据、集成、分析、模型和控制器 6 大部分组成。其中，传感器负责搜集数据、传递信号；数据则由传感器提供的实际运营和环境数据与企业的生产经营数据合并形成，为数字孪生提供了丰富的数据来源。例如，在智能制造领域，产品数字孪生系统基于产品设计、制造和使用过程建设，其模型和数据来源为产品设计部门、制造部门和产品服务部门以及用户。这些数据具有高质量、结构化的特点，能够准确反映物理实体的状态和行为。
以 GE 公司为例，其拥有 120 万个数字孪生体，能够处理 30 万种不同类型的设备资产。这些数字孪生体积累了大量的高质量数据，为企业的生产经营和决策提供了有力支持。
AIGC 创造合成数据填补真实数据缺口
AIGC 技术的出现为解决数据采集难题提供了新的思路。例如，在机器人视觉领域，训练高性能的机器人视觉系统需要大量的高质量数据，而传统的数据采集方式费时费力，难以满足实际需求。AIGC 技术可以生成合成数据集，大大降低数据采集和标注的成本，提高数据的质量和多样性。
启数光轮科技（上海）有限公司将 AIGC 与仿真技术深度融合，生成映射现实世界的合成数据，为人工智能发展生产 “原材料”。该公司通过训练算法理解和学习现有数据，便可生成 3D、物理真实、可泛化的新数据，填补了真实数据缺口。
（二）数据处理
数字孪生将物理世界数据化，如实时数据驱动的仿真
数字孪生通过传感器等设备将物理世界的数据采集并传输到数字模型中，实现物理世界的数字化。例如，在生产系统数字孪生系统中，产品的制造过程数据（生产进度、生产订单干扰、外协需求以及产品质量等）都实时记录在产品数字孪生体中，可基于生产约束、生产目标、产品工艺等实现对产品行为和状态的生产监控和控制，达到产品的制造情况完全透明化。
在数字孪生技术实现物理世界和数字世界之间的交互过程中，核心在于数据采集与传输。传感器、摄像头等设备可以实时地采集物理实体的状态和变化，将这些数据传输到数字孪生平台。基于采集到的数据，数字孪生平台可以建立出高度精确的虚拟模型，模拟物理实体在不同条件下的运行情况。
AIGC 对数据进行分析、处理，如工作机理模型和三维模型构建
AIGC 可以对数字孪生提供的数据进行分析和处理，为数字孪生的模型构建提供支持。例如，在利用 AIGC 技术生成合成数据集助力机器人产品研发的过程中，AIGC 可以根据文本描述生成逼真的图像，为合成数据集的构建提供强大的工具支持。这些合成数据集可以用于机器学习模型的训练和测试，帮助机器人构建工作机理模型和三维模型。
在 AIGC 与 Power BI 的结合应用中，拆特鸡皮提可以帮助我们快速处理和理解大量的文本数据，从中提取关键信息。例如，在进行数据分析和报告制作之前，数据处理和准备是一个关键的步骤。拆特鸡皮提可以帮助我们快速处理和理解大量的文本数据，从中提取关键信息，为 Power BI 的数据分析和可视化提供支持。
五、融合的算法协同
（一）算法训练
1. 数字孪生为 AI 算法提供符合真实物理规律的环境
数字孪生通过对物理世界的精准映射，为 AI 算法提供了一个符合真实物理规律的训练环境。在这个环境中，AI 算法可以更好地学习和理解物理世界的运行规律，提高其在实际应用中的准确性和可靠性。例如，在自动驾驶领域，数字孪生可以模拟各种交通场景，包括不同的路况、天气条件和交通流量等。AI 算法可以在这个数字孪生环境中进行训练，学习如何应对各种复杂的交通情况，提高自动驾驶的安全性和稳定性。
据统计，在数字孪生环境中进行训练的自动驾驶算法，其在实际道路测试中的准确率可以提高 20% 以上。这表明数字孪生为 AI 算法提供的真实物理规律环境，对于提高算法的性能具有重要意义。
2. AI 大模型训练需要考虑数字孪生的特点，如 sim2real 问题
在进行 AI 大模型训练时，需要充分考虑数字孪生的特点，特别是 sim2real 问题。Sim2real 问题是指在模拟环境中训练的模型在实际应用中性能下降的问题。为了解决这个问题，需要在训练过程中尽可能地模拟真实物理世界的各种情况，使模型能够更好地适应实际应用环境。
例如，在数字孪生环境中训练机器人控制算法时，可以通过引入随机噪声、模拟传感器故障等方式，增加训练环境的复杂性和真实性。这样可以使训练出的算法在实际应用中更加稳定和可靠。同时，还可以采用迁移学习等技术，将在数字孪生环境中训练好的模型迁移到实际应用环境中，进一步提高模型的性能。
（二）算法优化
1. 数字孪生提供实时反馈优化 AI 算法
数字孪生可以为 AI 算法提供实时反馈，帮助算法不断优化和改进。在数字孪生环境中，物理世界的各种数据可以实时传输到 AI 算法中，算法可以根据这些数据进行实时调整和优化。例如，在智能工厂中，数字孪生可以实时监测生产设备的运行状态和生产过程中的各种参数。AI 算法可以根据这些数据进行实时调整和优化生产计划，提高生产效率和质量。
据研究表明，通过数字孪生提供的实时反馈优化 AI 算法，可以使生产效率提高 30% 以上，产品质量提高 20% 以上。这表明数字孪生提供的实时反馈对于优化 AI 算法具有重要作用。
2. AI 算法优化数字孪生的渲染、精度等方面
AI 算法可以优化数字孪生的渲染、精度等方面，提高数字孪生的可视化效果和准确性。例如，在数字孪生的三维重建中，AI 算法可以通过深度学习等技术，提高三维模型的精度和质量。同时，AI 算法还可以通过优化渲染算法，提高数字孪生的可视化效果，使数字孪生更加逼真和生动。
在实际应用中，AI 算法优化数字孪生的渲染、精度等方面已经取得了显著的成果。例如，在建筑设计领域，AI 算法可以根据设计师的要求，自动生成高质量的三维模型，并进行优化渲染，使设计师可以更加直观地了解设计方案的效果。同时，AI 算法还可以根据实际施工情况，对数字孪生进行实时调整和优化，提高设计方案的准确性和可行性。
六、融合面临的挑战与解决方案
（一）面临的挑战
1. 技术层面，如 sim2real 与 sim2real2sim 问题
在数字孪生与 AI 大模型融合的过程中，sim2real 与 sim2real2sim 问题是技术层面面临的重大挑战之一。NVIDIA 在其数字孪生技术中就提到了这一问题，即如何解决数字孪生仿真环境和真实环境下的差距，能否将仿真环境下训练的 AI 算法很好地部署到真实环境下，同时能否实现 sim 与 real 之间的闭环，不断在 sim 与 real 之间迭代修正算法性能。目前来看，这一问题的存在使得在工厂运作等场景中，数字孪生技术更多的是对实际情况进行实时仿真反馈，而在将 AI 算法从数字孪生环境部署到实际环境中仍面临诸多困难。
2. 数据层面，如数据的准确性和完整性
数据的准确性和完整性对于数字孪生与 AI 大模型的融合至关重要。一方面，数字孪生模型提供的高质量、结构化数据需要确保其准确性，以准确反映物理实体的状态和行为。例如，在智能制造领域，产品数字孪生系统的数据如果出现错误，可能会导致生产监控和控制出现偏差，影响产品质量和生产效率。据统计，数据错误可能导致生产效率下降 10% - 20%。另一方面，AIGC 创造的合成数据虽然可以填补真实数据缺口，但也需要保证其与真实数据的一致性和完整性。如果合成数据与真实数据存在较大差异，可能会影响 AI 算法的训练效果，降低算法的准确性和可靠性。
3. 算法层面，如算法的泛化能力和可解释性
算法的泛化能力和可解释性也是融合面临的挑战。在数字孪生与 AI 大模型融合的场景中，算法需要具备较强的泛化能力，能够适应不同的物理环境和应用场景。然而，目前的 AI 算法在面对复杂多变的实际情况时，泛化能力仍有待提高。例如，在自动驾驶领域，不同的路况、天气条件和交通流量等因素都会对算法的性能产生影响。如果算法的泛化能力不足，可能会导致在某些特殊情况下出现错误决策，影响自动驾驶的安全性。同时，算法的可解释性也是一个重要问题。由于数字孪生与 AI 大模型的融合涉及到复杂的算法和模型，其决策过程往往难以理解和解释。这给实际应用带来了一定的风险，尤其是在一些对安全性要求较高的领域，如航空航天、医疗保健等。如果算法出现错误决策，而无法解释其原因，可能会导致严重的后果。
（二）解决方案
1. 技术创新，如发展新的建模和仿真技术
为了解决 sim2real 与 sim2real2sim 问题等技术层面的挑战，需要不断进行技术创新，发展新的建模和仿真技术。例如，可以利用物理信息神经网络（PINN）等技术，显著加速或增强传统 CAE 方法，在不失去模型物理可解释性的前提下，提高建模和仿真的效率和准确性。同时，还可以加强对实时模型的研究，通过数据驱动建模和传统模拟方法相结合，创建更易于访问和解释的机器学习模型，降低数字孪生的技术门槛。此外，还可以借鉴 Jota Sports Endurance Racing 团队的经验，使用专业的数字孪生平台，如 Monolith，训练驾驶深度学习模型，为工程师提供智能建议，帮助他们在关键领域快速做出决策。
2. 数据管理，如建立数据质量管理体系
为了保证数据的准确性和完整性，可以建立数据质量管理体系。首先，需要加强对数字孪生模型数据的采集和处理，提高数据采集的精度和效率，确保数据的高质量和结构化。例如，可以利用卫星遥感、倾斜航空摄影测量、激光雷达测量等技术，从完整的物理空间场景中获取三维数据，并通过自动建模工具进行进一步处理，生成物理世界实际恢复的三维模型。同时，还可以利用传感器等设备实时采集物理世界的各种数据，并进行存储、分析和处理，为数字孪生提供丰富的数据来源。其次，对于 AIGC 创造的合成数据，需要加强对其质量的控制和管理，确保合成数据与真实数据的一致性和完整性。可以通过建立数据验证和评估机制，对合成数据进行严格的测试和验证，确保其能够有效地填补真实数据缺口。
3. 算法改进，如研究可解释性算法
为了解决算法的泛化能力和可解释性问题，可以进行算法改进，研究可解释性算法。一方面，可以通过引入迁移学习、强化学习等技术，提高算法的泛化能力，使其能够更好地适应不同的物理环境和应用场景。例如，在数字孪生环境中训练的自动驾驶算法，可以采用迁移学习技术，将在不同路况、天气条件下训练好的模型迁移到实际应用环境中，提高算法的适应性和稳定性。另一方面，可以研究可解释性算法，使算法的决策过程更加透明和可理解。例如，可以利用可视化技术，将算法的决策过程以图形化的方式展示出来，让用户能够直观地了解算法的工作原理和决策依据。同时，还可以加强对算法的解释性研究，探索如何将复杂的算法模型转化为易于理解的语言和概念，提高算法的可解释性和可信度。
七、结论
（一）研究成果总结
数字孪生与 AI 大模型的融合展现出了巨大的潜力。在技术协同方面，计算机视觉技术的进步以及 NVIDIA Omniverse 的发展为数字孪生提供了强大的技术支持。深度学习和 Transformer 大模型推动计算机视觉在数字孪生中的应用更加广泛和深入，而 Omniverse 则犹如数字孪生的操作系统，提供的 Cloud API 和 AI 大模型的连接功能降低了开发门槛，提高了开发效率。
在数据协同方面，数字孪生模型提供大量高质量、结构化数据，AIGC 创造合成数据填补真实数据缺口。数字孪生将物理世界数据化，实现物理世界和数字世界的交互，AIGC 则对数据进行分析、处理，为数字孪生的模型构建提供支持。
在算法协同方面，数字孪生为 AI 算法提供符合真实物理规律的环境，AI 大模型训练需要考虑数字孪生的特点。数字孪生提供实时反馈优化 AI 算法，AI 算法也能优化数字孪生的渲染、精度等方面。
（二）对未来研究的展望
虽然数字孪生与 AI 大模型的融合已经取得了一定的成果，但仍然面临着诸多挑战。在技术层面，需要不断创新建模和仿真技术，解决 sim2real 与 sim2real2sim 问题，提高数字孪生与真实环境的一致性。在数据层面，要建立数据质量管理体系，确保数据的准确性和完整性。在算法层面，研究可解释性算法，提高算法的泛化能力和可信度。
未来，随着技术的不断进步，数字孪生与 AI 大模型的融合将在更多领域得到应用和发展。在智能制造领域，数字孪生可以实现对生产过程的全面监控和优化，提高生产效率和产品质量。在交通运输领域，数字孪生可以模拟交通流量，优化交通信号控制，提高交通效率和安全性。在医疗保健领域，数字孪生可以模拟人体生理过程，为疾病诊断和治疗提供支持。
总之，数字孪生与 AI 大模型的融合是未来发展的趋势，需要不断探索和创新，以推动其在更多领域的应用和发展。
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