世界計算大會 | 赫爾佐格：代理型AI自主數字孿生系統引領制造業變革

工業4.0核心特征體現在高數據量、高級分析、人機交互和數字孿生四大維度。

11月20日，以“計算萬物 湘約未來——智算驅動新質生產力”為主題的2025世界計算大會在湖南長沙開幕。在此次大會開幕式暨主題報告會上，上海同濟大學、德國不來梅大學教授、中國工程院外籍院士、德國國家工程院院士Otthein Herzog（奧泰因·赫爾佐格）發表了題為“代理型人工智能構建的自主數字孿生系統”的主題演講，深度解析了從機械工程到工業4.0的技術演進，以及數字孿生與人工智能融合賦能制造業的核心路徑。

工業4.0：制造業數字化的新階段

Otthein Herzog認為，工業4.0作為制造業數字化的當前階段，核心特征體現在高數據量、高級分析、人機交互和數字孿生四大維度。

他在演講中提到的“黑燈工廠”，作為工業4.0技術的典型應用，他認為，該工廠背后依托六大核心技術支撐：第一，機械臂和自主機器執行復雜的任務，進行連續7天24小時全天候的生產。

第二，智能物聯網網絡保障設備間無縫通信與實時動態優化，并允許工廠機器實時通信，動態調整流程以優化性能，檢測故障，安排預測性維護，并實現自我監管。

第三，AI驅動的質量控制通過機器學習算法精準檢測缺陷，最大限度降低材料浪費。

第四，超凈制造環境滿足制藥、電子等行業的無菌生產需求，黑燈工廠使用自動空氣凈化系統和除塵技術來保持原始環境，沒有人為污染。

第五，AI能源管理實現節能生產，人工智能驅動的能源管理優化了電力使用，使黑燈工廠成為傳統制造的環境可持續替代方案。

第六，自動化物流處理庫存、供應鏈管理和成品運輸，無需人工輸入。

多年來，Otthein Herzog觀察中國大模型應用時發現，中國制造業憑借數十年積累的“流程知識”展現出獨特優勢。這種源于實踐的經驗知識，不僅支持產品的迭代創新，助力企業實現更高效、優質、低成本的生產，還為產業規模擴張提供支撐，同時，工藝知識讓中國能夠創造全新的產業。

數字孿生：

從知識建模到產業應用

Otthein Herzog在演講指出，知識是解決現實世界問題的決定性因素，而數字孿生系統的核心價值在于實現知識的顯性化與高效應用。數字孿生通過本體和知識圖描述對象、屬性、關系等關鍵信息，構建應用領域的語義知識庫，為生產、物流、健康等多場景的AI應用提供支撐。

從技術演進來看，數字孿生系統已從1999年的生產計劃和控制模式，發展到2009年支持EPCIS（產品電子代碼信息服務）的物流數字孿生，再到如今融合AI的智能系統。其技術推動者涵蓋5G、物聯網、AI/機器學習、云計算、VR/AR等多元技術，可實現設計驗證、預測分析、實時監控、遠程網真等多重功能。

全球范圍內，數字孿生已在制造業廣泛落地，大眾ID.4的生產過程便融入了數字孿生技術，實現了生產流程的優化與精準管控。數字孿生和大語言模型的整體系統已支持規劃、開發、生產、物流和業務流程的綜合模型，包括可持續性和循環經濟功能。

代理型AI：

賦能數字孿生系統自主進化

Otthein Herzog提到，大語言模型（LLM）為數字孿生系統注入了新的活力。演講展示了大語言模型在文本、代碼、圖像、聲音、視頻、三維六大場景的應用模式，包括內容創作、代碼生成、圖像編輯、語音合成、視頻創作、3D對象生成等多元功能。在制造規劃中，數字孿生與大語言模型的融合系統，支持合作與競爭行為模擬，通過可擴展交互架構保障模塊化、安全性與可擴展性，實現工藝計劃的生成、驗證與實施后的過程監控。

Otthein Herzog認為，AI技術棧的完善為系統落地提供了堅實支撐。從計算機硬件（如GPU、TPU）、云平臺（AWS、GCP等），到開源與閉源基礎模型，再到模型中心與終端應用，形成了完整的技術生態鏈，推動代理型AI數字孿生系統從理論走向產業實踐。

Otthein Herzog在演講最后強調，數字孿生與大語言模型的融合系統，將實現規劃、開發、生產、物流和業務流程的綜合建模，涵蓋可持續性和循環經濟功能。該系統通過模擬、驗證和可視化不同規劃變量，可有效消除規劃錯誤，并實現從開發到業務全流程的全局優化控制。

隨著技術的持續演進，代理型人工智能自主數字孿生系統有望成為制造業轉型升級的核心引擎，推動全球生產與供應鏈向更智能、高效、可持續的方向發展，為工業4.0時代注入更強動力。

采寫：李洪力

編輯：洪力

指導：辛文