邵春堡：AI+数字孪生正在激活产业智能

数字孪生，是为物理实体在数字空间构建的“动态镜像”，通过精准映射、虚实交互与智能反馈，将设备、产线乃至城市等复杂现实对象，转化为可计算、可模拟、可操控的数字模型，实现对物理世界的深度洞察与前瞻决策。过去，这一技术多停留在概念演示阶段，而人工智能的崛起正为其注入“智慧大脑”，推动数字孪生从“精准复刻”迈向“智能干预”，成为重塑产业形态的核心引擎。

技术正从静态映射向智能决策体演化

数字孪生的演进始终与技术突破同频共振，AI的深度融合则加速了其从“形似”到“神似”的跨越，大致分为三个阶段。

萌芽期（2010年前），静态复刻的“数字档案”。此阶段以建筑信息模型（BIM）、三维建模技术为核心，如同为物理实体制作“数字身份证”，精准复制其外观、尺寸等几何属性。CAD/CAE等软件虽能实现碰撞检测等基础分析，但模型依赖人工更新，无法捕捉温度、振动等动态数据，更谈不上智能交互，仅服务于设计存档与初级展示。

成长期（2010—2020年），动态联动的“虚实接口”。物联网、5G与边缘计算技术的成熟，为数字孪生打通了“数据血脉”。遍布实体的传感器如同“神经末梢”，实时采集运行数据，经5G高速传输与边缘计算即时处理后，同步至数字模型，使其能精准复刻物理世界的瞬息变化。此时的数字孪生实现了“能感知、能同步”的突破，可在设备预测性维护、产线调试等场景落地，但仍缺乏自主决策能力。

爆发期（2020年至今），AI驱动的“智能中枢”。生成式AI、大语言模型与空间智能的融合，让数字孪生完成质的飞跃。生成式AI提供方案生成能力，大模型支撑因果推理，空间智能赋予空间认知能力，三者合力使数字孪生从“被动映射”变为“主动干预”的智能体。正如李德仁院士所言，“精准映射、虚实交互、软件定义、智能反馈”的核心，正是AI赋予的主动优化能力，使它能基于历史与实时数据，预测趋势、生成策略，甚至直接执行优化指令。

产业正从标杆示范向全域价值释放

数字孪生的产业化进程，始终受限于技术成本与价值转化的平衡。AI的介入打破了这一僵局，推动其从“小众标杆”走向“大众赋能”。

高精尖领域试水阶段（2015年前）。因技术复杂、成本高昂，数字孪生主要应用于航空航天等对价值敏感，而对成本不敏感的领域。美国NASA通过航天器数字孪生模拟在轨损耗，显著降低故障风险；波音公司借助该技术优化飞机装配流程，将生产误差缩减约15%。此时的应用以定制化项目为主，不具备规模化推广条件。

规模化探索与价值瓶颈阶段（2015-2020年）。在政策与技术扩散推动下，数字孪生向工业、智慧城市等领域延伸，但大量项目陷入“重展示、轻实效”的困境，沦为昂贵的“三维大屏”。根源在于数据标准不一、治理缺失，形成“数据孤岛”，AI难以读取分析数据，无法挖掘深层价值。某智慧城市项目投入巨资建成的平台，因交通、安防数据无法互通，始终无法实现协同调度，投入与产出严重失衡。

AI赋能的价值突围阶段（2020年至今）。AI为数字孪生注入“灵魂”，使其从“可视化工具”升级为“决策大脑”，推动产业应用全面质变。

决策能力实现“从告知到解决”的升维。智慧能源领域，电网数字孪生系统结合大模型分析气象、负荷数据，可自动生成最优潮流分配方案；智慧农业中，平台通过生成式AI，依据环境与作物数据给出精准灌溉、施肥建议，实现增产与节水的双重效益。

应用边界完成“从单点到全域”的拓展。智慧园区管理中，数字孪生联动安防、能耗、交通数据，从单一事件处置升级为“事件-能耗-通行”联动优化，真正实现系统性降本增效；工业领域，从单台设备监测延伸至“研发-生产-运维”全链路模拟。

产业生态迈向“普惠化”发展。云原生与AI驱动的平台降低了技术门槛，模块化解决方案让中小企业能低成本使用数字孪生技术，推动产业从“标杆示范”走向“全域赋能”。实践证明，“AI智能引擎+数据融合燃料+场景价值锚点”的三位一体，是数字孪生产业化的核心所在。

治理以“哺管并重”的智慧护航创新发展

面对“AI+数字孪生”这一新兴融合技术，治理需兼顾包容性与前瞻性，遵循“发展中规范、规范中发展”的路径，分阶段构建完善体系。

现阶段以“哺”为主，筑牢创新根基。当务之急是营造优质创新生态。政策层面设立专项基金，重点扶持中小企业攻关核心技术；标准层面加快制定跨行业数据采集、模型接口标准，打破数据壁垒；生态层面支持开源社区与公共开发平台建设，降低研发与使用成本；人才层面推动高校设立交叉学科，培养兼具运营技术、信息技术与AI算法能力的复合型人才。

中期以“管”为界，防范系统风险。随着技术成熟，需建立刚性监管框架。数据安全上实行分级分类管理，对敏感数据实施加密、脱敏与访问控制；算法伦理上防范数据偏见导致的决策歧视，确保系统决策透明可解释；责任界定上明确开发方、部署方的法律权责，关键领域必须保留人工干预机制，设置安全冗余。

长期以“创值”为导向，引导技术向善。治理的终极目标是让技术服务实体经济。通过示范工程引导技术聚焦工业提质、城市治理、绿色转型等核心领域，避免“技术空转”；建立以业务价值为核心的评价体系，推动应用从“有形”向“有效”转变；积极参与全球数字治理规则制定，构建开放包容的国际合作环境。

在AI的驱动下，数字孪生正推动社会从“经验决策”迈向“数据智能决策”，它不再是单纯的技术概念，而是构筑产业竞争优势的关键基石。以开放心态拥抱创新，以审慎智慧完善治理，“AI+数字孪生”必将成为经济社会高质量发展的强劲引擎，驶向产业智能化的广阔蓝海。（作者为中国国际经济技术合作促进会副理事长）

编辑：徐勇

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