一、數(shù)字孿生與智能制造的概述
數(shù)字孿生（Digital Twin），也被稱作數(shù)字雙胞胎、數(shù)字映射、數(shù)字鏡像等，可以直觀地認為是物理世界中虛擬的鏡像對象。它是具有數(shù)據(jù)鏈接的特定物理實體或過程的數(shù)字化表達，該數(shù)據(jù)鏈接能保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實體或流程過程的整個生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。
數(shù)字孿生綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測、決策，進而實現(xiàn)物理空間與賽博空間交互映射。它結合了設計工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)技術和虛擬現(xiàn)實技術，同時支持大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術，使用戶能夠評估當前狀態(tài)、診斷問題，并預測未來趨勢。此外，數(shù)字孿生還可以保存專家經(jīng)驗，形成智能診斷和判決，從而提高設備故障診斷的準確性和自動化水平。
由于具備虛實融合與實時交互、迭代運行與優(yōu)化，以及全要素、全流程、全業(yè)務數(shù)據(jù)驅(qū)動等特點，數(shù)字孿生被應用到產(chǎn)品生命周期各個階段，包括產(chǎn)品設計、制造、服務與運維等領域。例如在工業(yè)制造中，工程師們可以基于數(shù)字孿生體進行系統(tǒng)設計改動等 “實驗”，既避免對本體的影響，又能提高效率、節(jié)約成本。
（二）智能制造的內(nèi)涵
智能制造是以網(wǎng)絡互連和最新的制造形式為支撐，以智能工廠為載體，具有信息深度的自我感知、智能優(yōu)化自我決策和精準控制自我執(zhí)行功能的先進生產(chǎn)方式。它是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業(yè)質(zhì)量、效益和核心競爭力。
從驅(qū)動因素來看，智能制造能在多方面為企業(yè)創(chuàng)造核心價值。在產(chǎn)品方面，將傳感器、處理器等嵌入產(chǎn)品，使其具備動態(tài)存儲、感知和通信能力，成為物聯(lián)網(wǎng)連接的終端，實現(xiàn)產(chǎn)品 “可追溯、可識別、可定位” 功能；在制造上，涵蓋制造載體智能化和制造過程智能化，像通過數(shù)智技術與先進制造技術融合應用，實現(xiàn)網(wǎng)絡化協(xié)同和柔性化生產(chǎn)；管理層面，借助獲取數(shù)據(jù)的實時性、完整性、準確性提高，結合智能化分析技術，提升各方面管理的決策效率，變被動管理為主動、預防性管理；服務角度，企業(yè)與終端用戶交互更直接，越來越多的制造企業(yè)從生產(chǎn)型制造向服務型制造轉(zhuǎn)型，制造與服務的邊界逐漸消弭。
總之，智能制造通過工業(yè)自動化、智能化和網(wǎng)絡化技術，實現(xiàn)制造過程的自動化、智能化和集成化，核心在于實現(xiàn)生產(chǎn)過程的多方面優(yōu)化。
（三）數(shù)字孿生與智能制造的緊密聯(lián)系
數(shù)字孿生與智能制造有著緊密且不可分割的聯(lián)系，數(shù)字孿生是智能制造的基礎、關鍵技術之一，對智能制造的升級起著重要的支持作用，二者相互依存、相互促進。
首先，數(shù)字孿生為智能制造提供了關鍵的數(shù)據(jù)基礎。通過創(chuàng)建物理實體或過程的數(shù)據(jù)化映射，能夠?qū)崟r監(jiān)控和模擬其性能，就像為制造企業(yè)打開了一雙 “透視眼”，精準掌握生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的實時狀態(tài)、各類設備的運行參數(shù)等，進而為優(yōu)化系統(tǒng)的可靠性、可用性和總體效能提供依據(jù)。例如在產(chǎn)品設計階段，數(shù)字孿生可虛擬構建產(chǎn)品數(shù)字化模型，進行仿真測試和驗證，幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，避免后續(xù)制造過程中的風險，減少試錯成本；在生產(chǎn)制造時，模擬設備的運轉(zhuǎn)以及參數(shù)調(diào)整帶來的變化，有效提升產(chǎn)品的可靠性和可用性。
其次，數(shù)字孿生助力智能制造實現(xiàn)智能化升級。它支持制造企業(yè)從傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式向更智能的方向轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化、智能化和高效化。比如在產(chǎn)線設計規(guī)劃方面，企業(yè)可以利用數(shù)字孿生技術實現(xiàn)數(shù)字化管理，提前模擬和優(yōu)化工藝流程、生產(chǎn)線布局等，提高生產(chǎn)效率；在智能制造能力宣傳展示上，其三維可視化功能讓企業(yè)能更直觀地向外界展示自身智能制造的實力；而對于數(shù)字工廠的運維可視化，數(shù)字孿生技術可用于搭建可視化運維平臺，憑借實時數(shù)據(jù)的接入和交互功能，實現(xiàn)對工廠設備的實時監(jiān)控和維護，提高設備利用率。
再者，智能制造的發(fā)展也為數(shù)字孿生技術提供了廣闊的應用場景和實踐空間，促使數(shù)字孿生不斷拓展其功能和應用范圍，二者共同推動制造業(yè)朝著更高效、更智能的方向邁進，為制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級持續(xù)賦能。
二、數(shù)字孿生在智能制造中的關鍵應用
在傳統(tǒng)的生產(chǎn)車間管理模式下，數(shù)據(jù)的收集、整合與應用往往存在諸多問題。比如各要素大多依賴工人手動管理，各類數(shù)據(jù)信息也主要靠人工來記錄、統(tǒng)計、查詢、使用和分析，這就致使數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，使用率低下，并且無法實時跟蹤實際生產(chǎn)狀態(tài)等情況出現(xiàn)。雖然部分工作已開始采用數(shù)字化、系統(tǒng)化管理，數(shù)據(jù)采集也在一定程度上實現(xiàn)了智能化，但距離實現(xiàn)實際車間與虛擬車間之間的實時交互和共融，還有很大的差距。
而數(shù)字孿生技術的出現(xiàn)為解決這些問題提供了有效途徑。它能夠整合物理真實空間與虛擬空間各流程、各業(yè)務的有效數(shù)據(jù)，在車間孿生模型以及孿生數(shù)據(jù)的雙重驅(qū)動之下，持續(xù)更新和完善物理車間內(nèi)生產(chǎn)要素的管理工作、生產(chǎn)計劃安排、生產(chǎn)流程設置等一系列和生產(chǎn)相關的活動。如此一來，便可以在滿足成本、質(zhì)量以及生產(chǎn)效率等限制條件的基礎上，達成一種相對穩(wěn)定且合適的車間生產(chǎn)運營模式。
例如，在某汽車零部件生產(chǎn)車間，通過數(shù)字孿生技術構建了車間的虛擬模型，將設備運行數(shù)據(jù)、物料流動信息、人員操作情況等實時整合到虛擬模型中?；谶@個孿生模型，車間管理人員可以提前模擬不同生產(chǎn)訂單下的設備調(diào)配方案，精準預測可能出現(xiàn)的生產(chǎn)瓶頸，并及時調(diào)整生產(chǎn)計劃。同時，當設備出現(xiàn)故障預警時，能迅速定位故障設備及其所在位置，通知維修人員及時處理，最大限度減少設備停機時間對生產(chǎn)的影響，有效提升了車間整體的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
（二）智能工廠的應用
以紡織智能工廠為例，在構建過程中面臨著諸多需要解決的問題，而數(shù)字孿生技術能夠提供針對性的解決方案。根據(jù)織物生產(chǎn)不同階段面臨的各類問題，可以提出與之對應的數(shù)字孿生技術對策。
把紡織工藝流程中的清梳、并粗、細紗和絡筒這幾個環(huán)節(jié)作為組成紡紗智能工廠的四個基礎智能單元，進而提出相對應的智能紡紗車間模型。同時，將紡織智能工廠各個組成部分的狀態(tài)信息，像設備的運行狀態(tài)、物料的傳輸流程、制造過程中的各類參數(shù)、計算過程等與紡織相關的所有信息進行深度融合，借助數(shù)字孿生技術構造出以紡織工藝流程為基礎單元的紡織工廠的虛擬車間。
通過這樣的方式，打造出具備自感知、自分析、自決策、自執(zhí)行功能的紡織智能工廠。在這個智能工廠里，一旦某臺紡紗機出現(xiàn)異常的震動或者溫度過高的情況，傳感器會立即將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教摂M車間模型中，系統(tǒng)經(jīng)過分析判斷后，不僅能精準定位故障紡紗機，還可以自動調(diào)整相關生產(chǎn)參數(shù)，甚至安排備用設備接替工作，確保整個生產(chǎn)流程不受太大影響，充分體現(xiàn)了數(shù)字孿生技術在整體工廠層面的應用價值。
（三）航空發(fā)動機智能生產(chǎn)線上的應用
航空發(fā)動機屬于典型的高復雜度產(chǎn)品，其設計研發(fā)工作需要在極端的工況條件下反復進行試驗驗證。傳統(tǒng)的設計研制方式存在周期漫長、耗費資金多、風險系數(shù)高等顯著缺點。
而數(shù)字孿生技術的應用為解決這些難題帶來了轉(zhuǎn)機。利用數(shù)字孿生技術，可以構建與航空發(fā)動機物理實體等比例的虛擬實體，再通過專業(yè)的仿真軟件對整機、各個子系統(tǒng)以及零件的設計模型開展結構強度與性能分析。例如，在航空發(fā)動機的葉片設計階段，通過數(shù)字孿生的虛擬實體，可以模擬葉片在不同飛行速度、不同溫度、不同壓力等多種復雜工況下的受力情況、氣流通過情況以及熱傳遞情況等，進而對葉片的形狀、厚度、材質(zhì)等參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，避免了傳統(tǒng)設計中需要制造大量實體樣品進行試驗帶來的高昂成本和漫長周期。
借助數(shù)字孿生技術，能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在的設計缺陷，有效降低研發(fā)成本，大幅縮短設計周期，使得航空發(fā)動機的研發(fā)過程更加高效、精準，凸顯出數(shù)字孿生在這類特定復雜生產(chǎn)線上的重要作用。
（四）助力全流程可視化運維管理
設備運轉(zhuǎn)狀態(tài) 3D 可視化
生產(chǎn)預警與報警可視化
安全生產(chǎn)運營管理
能源管控
數(shù)字孿生通過上述多個方面助力實現(xiàn)全流程可視化運維管理，有力地提升了工廠整體的智能化水平。
（五）助力企業(yè)知識傳承
在傳統(tǒng)的制造運營部門，常常面臨關鍵人員流失這一難題，一旦經(jīng)驗豐富的技術人員、操作人員離職，他們所掌握的大量寶貴實踐經(jīng)驗和專業(yè)技能也隨之帶走，給企業(yè)的正常生產(chǎn)和持續(xù)發(fā)展帶來不小的影響。
而數(shù)字孿生技術能夠?qū)⑵髽I(yè)知識進行數(shù)字化處理，打造虛擬培訓系統(tǒng)以及數(shù)字資料庫。例如，把高技能人員在設備調(diào)試、故障排查、工藝優(yōu)化等方面積累的豐富經(jīng)驗，通過數(shù)字孿生模型中的數(shù)據(jù)、規(guī)則以及案例等形式進行保存。新入職的員工可以借助虛擬培訓系統(tǒng)，在數(shù)字孿生構建的虛擬生產(chǎn)場景中進行模擬操作，學習設備的操作規(guī)范、故障處理方法等；技術人員在進行工藝改進時，也可以參考數(shù)字資料庫中以往的成功案例以及相關參數(shù)設置等信息。
這樣一來，企業(yè)的技術和技能能夠得到有效的保存與傳承，即使有人員變動，也能確保企業(yè)的核心知識資產(chǎn)得以延續(xù)，凸顯出數(shù)字孿生在企業(yè)軟實力方面的重要作用，為企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展奠定堅實基礎。
三、數(shù)字孿生推動智能制造發(fā)展的案例展示
寶武馬鋼智控中心項目在投入運營后，展現(xiàn)出了數(shù)字孿生技術對智能制造強大的推動作用。該中心依托數(shù)字孿生，融合生產(chǎn)、質(zhì)量、設備、能源、成本、人員、交付、安環(huán)八大業(yè)務管控模塊，打造出了數(shù)字化、透明化工廠管控平臺。
通過這一平臺，實現(xiàn)了全維度提升工廠的智能化水平和軟實力，為熱軋產(chǎn)能提升 15%，成本下降 10%，質(zhì)量提升 10% 提供了強有力保障。例如，在設備運轉(zhuǎn)狀態(tài) 3D 可視化方面，以生產(chǎn)線采集的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎，結合產(chǎn)線生產(chǎn)執(zhí)行部件的實時位置與速度，并驅(qū)動 3D 虛擬對象與生產(chǎn)現(xiàn)場實時同步，讓產(chǎn)線設備運轉(zhuǎn)狀態(tài)能夠?qū)崟r映射并可視化呈現(xiàn)。工作人員在監(jiān)控室就能清晰掌握每臺設備是否正常運轉(zhuǎn)，一旦出現(xiàn)參數(shù)異常，能迅速做出反應，安排維護人員進行檢修，極大提高了設備運維的及時性和準確性。
同時，在生產(chǎn)預警與報警可視化上，基于實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)過程和設備等相關重要報警信息進行實時映射和可視化展示，像設備故障、設備參數(shù)異常、應急事故等情況，報警形式包含文字、圖片、語音、視頻等多種方式，能讓操作人員第一時間知曉異常情況發(fā)生的位置和嚴重程度，以便快速采取相應的應急措施，保障生產(chǎn)安全。
在安全生產(chǎn)運營管理方面，打造的安全管理管控平臺，可實時接入并呈現(xiàn)重大危險源物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)、有毒有害氣實時監(jiān)測及預警等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，結合數(shù)字孿生生產(chǎn)線進行緊急調(diào)控。當發(fā)生重大事故時，生產(chǎn)管控可視化端自動切換至應急模式，進行應急事件報警，并自動調(diào)取事故位置監(jiān)控視頻和應急處置預案，協(xié)助應急處置流程和決策。
另外，能源管控方面也打造了相應的數(shù)字化系統(tǒng)，幫助企業(yè)實現(xiàn)可視化精細監(jiān)測、調(diào)度、分析生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的能源消耗和碳排放，并通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化，為企業(yè)改進生產(chǎn)方法、降低消耗提供依據(jù)，助力企業(yè)實現(xiàn)高效運作和節(jié)能減排?？傊瑢毼漶R鋼智控中心項目用實際成效證明了數(shù)字孿生對智能制造發(fā)展的有力推動。
（二）金恒博遠助力相關企業(yè)建設
金恒博遠憑借自身在數(shù)字孿生等前沿科技方面的深厚技術積累，積極助力眾多大型企業(yè)開展數(shù)字化建設，在不同企業(yè)的不同場景下展現(xiàn)出數(shù)字孿生助力智能制造發(fā)展的實際成果。
例如在助力南鋼建設數(shù)字孿生工廠時，為南鋼板材事業(yè)部建設了一煉鋼、寬厚板產(chǎn)線全流程數(shù)字孿生工廠，實現(xiàn)了鋼、軋全流程生產(chǎn)狀態(tài)主動監(jiān)控與預警，以及生產(chǎn)、質(zhì)量、設備、安全、能源、環(huán)保等多個智慧業(yè)務協(xié)同管控。通過構建的數(shù)字孿生模型，可實時呈現(xiàn)生產(chǎn)線上的各類情況，讓各業(yè)務環(huán)節(jié)實現(xiàn)無縫對接與高效協(xié)作，使得整個生產(chǎn)過程更加透明、有序且智能。
還有助力 “百年工廠” 大冶特鋼打造的全球首個無縫鋼管全流程全業(yè)務工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)字孿生工廠，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和業(yè)務無縫貫通，各新舊業(yè)務系統(tǒng)信息互通且狀態(tài)實時共享，業(yè)務應用（生產(chǎn)、質(zhì)量、能源、逐支跟蹤等）與數(shù)字孿生實時交互，達成了工廠各業(yè)務層面的無紙化作業(yè)和高效運行。系統(tǒng)投入運營后，工作人員在大冶特鋼 460 鋼管廠集控室的弧形屏幕上就能查看每個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時生產(chǎn)狀況、生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設備情況，在集控室便可實現(xiàn)對設備端的動態(tài)感知和精準控制，數(shù)字孿生工廠已然成為了大冶 460 鋼管廠的智慧工業(yè)大腦。
另外，金恒博遠還完成了承德建龍釩鈦高科 258 無縫鋼管連軋生產(chǎn)線數(shù)字孿生工廠、凌鋼 900 熱軋數(shù)字工廠、寶鋼股份 “5G 遠程一鍵煉鋼” 與智慧物流、鞍鋼軌梁數(shù)字可視化等多個行業(yè)標桿項目，在不同企業(yè)的不同業(yè)務場景中，充分發(fā)揮數(shù)字孿生技術優(yōu)勢，助力企業(yè)切實感受到了數(shù)字化賦能帶來的提質(zhì)、降本、增效，進一步展示了數(shù)字孿生在智能制造領域的廣闊應用前景和重要價值。
四、數(shù)字孿生與智能制造的發(fā)展趨勢與展望
（一）技術融合趨勢
隨著科技的飛速發(fā)展，數(shù)字孿生與其他前沿技術的融合趨勢愈發(fā)顯著，其中 5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術與數(shù)字孿生的融合正為智能制造帶來前所未有的發(fā)展機遇。
5G 技術所具備的高速率、低延遲、大容量特性，能夠確保數(shù)字孿生系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的快速傳輸，讓虛擬模型與物理實體之間的實時交互變得更加流暢。比如在智能工廠中，通過 5G 網(wǎng)絡，生產(chǎn)設備的各種實時運行數(shù)據(jù)可以瞬間傳輸至數(shù)字孿生模型端，實現(xiàn)對設備狀態(tài)的精準同步反饋，進而支撐遠程的精準操控以及實時監(jiān)控調(diào)度等應用場景。
物聯(lián)網(wǎng)則如同數(shù)字孿生的 “觸角”，憑借廣泛分布的傳感器等設備，全方位、不間斷地收集物理實體在各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息，為數(shù)字孿生模型的構建和持續(xù)更新提供豐富的數(shù)據(jù)支撐。像在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，從產(chǎn)品零部件的生產(chǎn)加工到成品的組裝、倉儲、物流運輸?shù)热^程，各類物聯(lián)網(wǎng)設備采集的數(shù)據(jù)都能讓對應的數(shù)字孿生體更加真實、準確地反映產(chǎn)品全生命周期狀態(tài)。
云計算為數(shù)字孿生提供了強大的計算能力和存儲資源。面對數(shù)字孿生應用中龐大且復雜的數(shù)據(jù)處理需求以及建模、仿真等計算任務，云計算能夠輕松應對，保障系統(tǒng)高效運行。以大型制造企業(yè)構建數(shù)字孿生驅(qū)動的供應鏈管理系統(tǒng)為例，云計算可以按需分配計算資源，實現(xiàn)對供應鏈上眾多環(huán)節(jié)、海量數(shù)據(jù)的快速分析處理，助力企業(yè)優(yōu)化供應鏈配置、提升整體運營效率。
這些技術與數(shù)字孿生的深度融合，使得數(shù)字孿生能夠在更廣泛的領域展現(xiàn)其應用價值，為智能制造從傳統(tǒng)模式向智能化、高效化、精準化轉(zhuǎn)變創(chuàng)造了更多可能，推動制造業(yè)朝著高質(zhì)量發(fā)展邁進。
（二）行業(yè)應用拓展
展望未來，數(shù)字孿生在智能制造領域的行業(yè)應用有著廣闊的拓展前景。當前，數(shù)字孿生已經(jīng)在部分制造行業(yè)取得了亮眼的應用成果，而隨著時間的推移，其將深入滲透到更多的制造細分領域當中。
在汽車制造行業(yè)，數(shù)字孿生不僅可用于車輛的設計研發(fā)階段，通過構建高精度的虛擬模型進行各種性能測試、碰撞模擬等，優(yōu)化車輛的結構與功能設計，還會拓展至生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，實現(xiàn)生產(chǎn)線的數(shù)字化孿生管控，實時調(diào)配生產(chǎn)資源、預防設備故障，保障生產(chǎn)高效進行；甚至在車輛的使用維護階段，基于數(shù)字孿生的遠程監(jiān)測與故障預警系統(tǒng)，能提前提示車主進行保養(yǎng)維修，提高車輛的使用壽命和使用安全性。
電子設備制造領域同樣如此，從芯片的設計生產(chǎn)到電子元器件的組裝，再到整機組裝、測試等全流程，數(shù)字孿生都將發(fā)揮重要作用。例如可以利用數(shù)字孿生模擬不同工藝參數(shù)下芯片的性能表現(xiàn)，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提高良品率；通過虛擬模型實時監(jiān)控電子設備組裝線的工作狀態(tài)，及時調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍，滿足市場多變的需求。
并且，隨著行業(yè)標準的逐步完善以及應用體系的日益成熟，數(shù)字孿生在各個制造行業(yè)的應用場景在廣度和深度上都將迎來進一步拓展。更多復雜的制造工藝、生產(chǎn)流程能夠被精準地數(shù)字化映射，更多隱藏在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的潛在問題能夠被提前發(fā)現(xiàn)并解決，其應用價值也將被更多的企業(yè)所認可和挖掘，為智能制造開拓出愈發(fā)廣闊的發(fā)展空間，助力整個制造業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級、創(chuàng)新發(fā)展。
（三）面臨的挑戰(zhàn)與應對
盡管數(shù)字孿生在助力智能制造發(fā)展方面展現(xiàn)出了巨大潛力，但在實際的推進過程中，也面臨著一些不可忽視的挑戰(zhàn)。
首先，數(shù)據(jù)采集是一大難題。要構建精準且有效的數(shù)字孿生模型，需要海量、全面且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作為支撐。然而在實際的工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)往往分散在各個不同的系統(tǒng)、設備之中，格式不統(tǒng)一，采集難度較大。而且部分老舊設備可能本身并不具備數(shù)據(jù)采集接口，對其進行改造升級又面臨成本、技術兼容性等諸多問題。例如一些傳統(tǒng)的機械加工車間，設備服役時間長，想要實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)采集，就需要投入大量資金去更新設備或者加裝傳感器等采集裝置。
其次，對于一些復雜的物理現(xiàn)象、生產(chǎn)過程以及極端工況等情況，數(shù)字孿生模型很難做到完全精準地描述和模擬。像航空航天制造中涉及到的超高溫、超高壓等極端環(huán)境下的材料性能變化、零部件工作狀態(tài)，想要通過數(shù)字孿生進行準確復現(xiàn)并分析優(yōu)化，就需要極高的建模精度和復雜的算法支持。
面對這些挑戰(zhàn)，需要從多個方面來積極應對。持續(xù)的技術創(chuàng)新是關鍵所在，不斷研發(fā)更先進的數(shù)據(jù)采集技術、傳感器技術，提升數(shù)據(jù)采集的效率和質(zhì)量；同時加強建模算法的研究，優(yōu)化數(shù)字孿生模型，使其能夠更精準地刻畫復雜情況。例如通過機器學習、深度學習等人工智能算法來對復雜數(shù)據(jù)進行分析處理，提高模型的準確性。另外，加強行業(yè)內(nèi)以及跨行業(yè)的合作交流也極為重要，共同制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準、規(guī)范，推動數(shù)字孿生技術在不同企業(yè)、不同行業(yè)間的互操作性和可移植性，讓數(shù)字孿生能夠更好地服務于智能制造的發(fā)展，使其發(fā)揮出更大的價值，推動制造業(yè)持續(xù)朝著智能化方向高質(zhì)量邁進。
（來源AI孿生新視界）
