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元宇宙与数字孪生 正从“虚拟”走向现实

2024-01-03 10:04:32作者:路沙来源:信息主管网

摘要 随着“大模型”的横空出世,似乎就奠定了人工智能技术的“C”位。如今,任何关于未来技术发展的预测和展望,都离不开人工智能。日前,IEEE(电气电子工程师学会)发布了关于2024年及未来技术的展望。IEEE调研显示,65%的被调查者认为,人工智能将成为2024年最重要的技术,并在全球经济中以多种方式被使用。...

  随着“大模型”的横空出世,似乎就奠定了人工智能技术的“C”位。如今,任何关于未来技术发展的预测和展望,都离不开人工智能。日前,IEEE(电气电子工程师学会)发布了关于2024年及未来技术的展望。IEEE调研显示,65%的被调查者认为,人工智能将成为2024年最重要的技术,并在全球经济中以多种方式被使用。

  IEEE新标准立项委员会副主席林道庄在接受记者采访时表示:“透过观察,我发现其实人工智能技术的本质就是2大方向:一是代替人,二是辅助人。从目前来看,代替人似乎很难实现,而辅助人,尤其是在那些较为成熟的、知识密集型的,并且以知识管理为最终目标的领域和场景,未来会更快地完成大模型的适配和应用,例如,医疗、法律、娱乐、教育培训、代码编写等领域。”

  除了人工智能之外,元宇宙、数字孪生等也将呈现出新的特征。其中,元宇宙技术发展将由萌芽探索步入发展落地阶段;数字孪生技术将在工业制造场景中得到充分应用,从而支撑智能制造的实现和产业数字化的推进。

元宇宙+AIGC=?

  2021年被称为元宇宙元年,全球巨头开始布局元宇宙。苹果、索尼、微软、亚马逊、英伟达、Google、Facebook、字节跳动、腾讯……众多巨头们依据自身资源禀赋的不同,选择硬件、后端基建、底层架构、生产要素、内容与场景等切入该方向。

  在笔者看来,经过前两年的概念热炒、企业发力、政策推动之后,元宇宙似乎在2023年的关注度有所下降。对此,林道庄认为,元宇宙所谓的热与不热,其实是受短期内大家关注点转移的影响。但相关产品、技术的积累,实际上是在稳步提升的,这和资本市场常有波动起伏的表现是完全不同的。

  IEEE调研也显示,63%的被调查者认为,使用扩展现实(XR)和数字孪生技术进行虚拟模拟,以更高效地设计、开发和安全地测试产品原型和制造流程,将在2024年变得非常重要。“元宇宙肯定是未来的发展方向,那时候的元宇宙和现在大家接触到或者被宣传到的元宇宙可能并不完全一致。”林道庄如此说道。

  那时的元宇宙到底会呈现出怎样的场景呢?在AIGC的“推波助澜”下,也许我们会很快看到。基于此,林道庄提到,元宇宙最核心的一点就是时间及内容上的持续性,这种持续性的场景凭借其持续、真实而且丰富、有趣的内容能够吸引更多的人进去其中。同时,基于AIGC的虚拟引擎能够快速生成相关内容,并填充到元宇宙的各个角落,从而提升画面的逼真性或颗粒感。

  由于AIGC的出现,元宇宙的逼真性和实际的数据量都可以得到快速增长。也就是说,在元宇宙当中,以前很多看不到的地方实际上也存在着一些内容,只是没有被我们索引到而已。“从这个角度来说,时间或内容上的持续性、规模上的尺度以及画面的逼真性或颗粒度,能够为元宇宙带来更多可能性。未来,除了游戏娱乐之外,很多成本高、容错低的场景,例如航空航天的实景测试也将成为元宇宙的重要应用场景。”林道庄如是说。

数字孪生将迎来最大发展契机

  IEEE调研显示,2024年,受技术影响最大的五个行业分别是电信、制造业、银行和金融服务、汽车和交通、能源。

  谈到制造业,随着数字技术与制造业在更广范围、更深程度、更高水平上的融合发展,制造业数字化转型势必将全面提速。林道庄表示,无论是国家的结构化转型,还是全球的整体再工业化,包括我国现在发布的诸多金融扶持政策以及自主研发的制造技术,都表明国家、行业及企业都在重点关注制造业转型升级。

  “从自身实践来看,数字孪生技术将对智能制造产生较大影响。数字孪生在工业领域的应用是为了通过数字化的仿真和模拟,让企业能够更好地理解并且优化物理世界中的一些操作和决策。然而,受投入不足、降本增效紧迫度不高、虚拟现实和增强现实技术不够成熟的影响,使得目前数字孪生技术的应用,仍然是根据具体情况来解决工业化中的一些特定问题。这种项目制的做法,很难形成标准化的软件组件,进而制约了数字孪生技术的普及应用。IEEE现有一些标准活动正致力于智能制造的国际标准化。”林道庄如此说道。

  林道庄认为,在智能制造的大背景下,数字孪生将迎来最大的发展契机。因为,今后的数字孪生一定是跨行业的、组件化和标准化的以及可以迅速动态交互的。这时,使用该技术的工程师就可以通过数字方式进行产品测试改动的模拟。这种模拟与娱乐层级的元宇宙会有所差异。因为它要遵从被仿真或者模拟实体对象的基本特征和环境特性,对逼真度、准确度和符合物理世界规律的程度要求更高。

  例如,在芯片制造过程中,不仅要模拟整个生产流程,可能还要对所在物理环境的工厂进行模拟;在制药过程中,对空气质量,甚至一些细小尘埃颗粒的监测要求都特别严格。“在这些场景中,都特别适合通过数字孪生技术进行数字化的仿真和模拟。因为只有在这样一个基础上,才可以洞察出所模拟对象的一些特征,然后决定应该怎么来创造适宜的生产环境,从而降低生产风险,提升产品良率。”林道庄如是说。


(本文不涉密)
责任编辑:路沙

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