1 引言
1.1 研究背景与传统iDTS痛点
数字孪生技术自2003年提出以来，已广泛应用于航空航天、制造、电力等50余个领域，工业数字孪生系统（iDTS）通过构建物理实体的高保真虚拟模型，实现虚实交互与迭代优化。然而，传统iDTS在复杂工业场景中面临三大核心挑战：
1. 数据稀缺瓶颈：建模复杂性高，物理实体的全要素数据覆盖难，导致孪生体精确性不足；
2. 学习能力缺失：依赖程序化控制与人工调整，缺乏自主学习和动态优化决策能力，难以适配个性化生产与动态任务；
3. 智能执行不足：优化策略向物理行动转化过程中，“人-机-环境”交互效率低，缺乏实时反馈与自适应调整能力。
以大规模预训练模型、生成式AI为核心的新一代AI技术（如LLM、扩散模型、NeRF），为突破上述瓶颈提供了新路径。AI与iDTS的深度融合，既可为iDTS提供数据生成、自主学习、智能决策能力，又能以iDTS的高保真虚拟环境支撑AI模型的训练与验证，推动iDTS从“透明化监控工具”向“自主优化智能系统”演进。
1.2 研究核心与意义
本文提出AI驱动的新一代iDTS概念，构建其特征、架构、模式与关键技术体系，核心目标是通过AI与数字孪生的深度融合，实现工业系统的自主感知、自主建模、自主决策与自主执行。该研究的意义在于：
– 技术层面：重构iDTS技术架构，建立AI与数字孪生协同的新范式；
– 工程层面：解决复杂工业场景中个性化设计、动态调度、人机协同等实际问题；
– 产业层面：推动智能制造从“被动响应”向“主动预测优化”转型。
2 系统核心特征与架构
2.1 核心特征与机制
AI驱动的新一代iDTS由物理实体系统（人-机-环境耦合）、数字孪生系统（孪生数据、模型、环境）与AI计算系统（基础模型、专用模型、专用芯片）组成，通过三元动态耦合形成虚实双向映射的闭环优化体系，核心机制包括：
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1. 虚实同步：AI计算系统实时采集物理实体数据，驱动孪生模型动态更新，确保虚实一致性；
2. 自主进化：融合LLM与专用模型构建自学习机制，通过“试错-反馈-优化”循环实现任务策略迭代；
3. 智能执行：将AI优化策略转化为物理实体操作，通过多模态交互与实时反馈实现低时延、高精度作业。
与传统iDTS相比，新一代系统在六个核心维度实现质的飞跃：
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2.2 系统基本架构
系统架构以“三元系统+三种模式+六项技术”为核心：
– 物理实体系统：映射与服务对象，包括产品全生命周期的人员、装备、物料、环境，为系统提供数据源；
– 数字孪生系统：虚拟本体，含孪生数据（实时/历史/AI生成）、孪生模型（几何/行为/多物理场）、孪生环境（虚拟映射设计/制造/运维场景），为AI提供仿真验证平台；
– AI计算系统：智能中枢，含基础模型（LLM、视觉模型）、专用模型（YOLO、强化学习模型）、专用芯片，负责数据处理、模型训练与智能决策。
三者交互形成三种典型运行模式，以六项关键技术为支撑，实现全流程智能化。
3 典型运行模式
3.1 生成式孪生建模模式
核心目标：解决传统建模中数据稀缺与建模低效问题，实现孪生数据与模型的主动生成。
运行逻辑：物理实体系统为生成式AI模型（神经辐射场NeRF、扩散模型、3DGAN）提供数据源，AI模型在运动学、动力学等机理模型约束下，快速生成几何模型、行为模型与机理模型；生成结果反馈至数字孪生系统，与物理实体系统形成“数据生成→机理约束→虚实一致”的闭环。
关键价值：通过生成式AI补全稀缺数据，自主构建高保真模型，降低人工建模成本与周期。
3.2 多智能体协同优化模式
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核心目标：突破传统iDTS学习能力缺失瓶颈，实现任务策略的自主学习与进化。
运行逻辑：物理实体的实时数据、历史数据与自然语言指令经预处理后输入LLM，LLM完成任务解析、专用模型调用与语义理解，将子任务分配给专用学习模型；数字孪生系统为专用模型提供并行仿真环境，支持“试错-学习-优化”循环；视觉模型实时反馈物理实体动态，调整学习策略，最终形成优化后的任务方案。
关键价值：以LLM为中枢，多智能体协同完成复杂任务分解与优化，提升系统对动态环境的适应性。
3.3 嵌入式AI终端执行模式
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核心目标：解决智能执行不足问题，实现物理实体的低时延、高精度自主执行。
运行逻辑：物理实体提供模型训练数据，数字孪生系统完成模型仿真验证；训练好的轻量化专用模型经格式转换与权重压缩后，固化到数字孪生专用芯片，以“即插即用”方式集成到终端设备（机器人、机床）；终端设备通过嵌入式AI模块实现智能感知、交互与执行，形成“虚拟决策→物理执行→实时反馈”的闭环。
关键价值：轻量化模型+专用芯片适配工业终端算力约束，实现优化策略向物理行动的高效转化。
4 关键技术解析
4.1 “人-机-环境”多数字孪生体动态融合建模方法
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核心痛点：传统建模难以兼顾人、机、环境多要素的动态耦合与协同。
技术路径：
1. 多模态数据采集：通过传感器、可穿戴设备、环境监测系统采集人（生理、行为）、机（振动、寿命）、环境（温度、空间）数据；
2. 数据预处理：自适应滤波降噪，标准化与归一化统一数据尺度；
3. 分要素建模：人-生物力学方程+强化学习模拟决策与疲劳演化；机-有限元分析+LSTM预测寿命与故障；环境-数字化还原物理特性与动态行为；
4. 协同融合：通过GNN提取数据语义关系，LSTM建模时序依赖，构建多智能体交互系统，实现多孪生体动态协同。
4.2 AI自动生成数字孪生模型方法
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核心痛点：物理实体数据稀缺，人工构建高保真模型难度大、周期长。
技术路径：
1. 全生命周期数据积累：收集设计、制造、运维阶段的实时数据、历史数据与机理模型；
2. 生成式AI训练：针对不同场景训练GAN（生成孪生数据）、扩散模型（生成虚拟图像）、NeRF（生成三维几何模型）；
3. 模型生成与优化：AI模型在机理约束下生成孪生数据与模型，通过虚实同步验证调整，确保高保真性；
4. 反馈应用：生成结果用于产品设计、制造仿真与运维预测，形成全生命周期支撑。
4.3 多智能体的智能感知与交互方法
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核心痛点：多智能体间信息共享不畅，任务分配与策略协同效率低。
技术路径：
1. 多源异构信息融合：专用AI大模型整合文本、图像、传感器时序数据，构建动态环境认知图谱；
2. 跨模态语义对齐：基于Transformer的时空注意力机制，实现视觉-语言、传感器-文本的语义对齐与因果推理；
3. 轻量化边缘部署：通过模型蒸馏、量化压缩技术，将大模型嵌入终端设备，支持低时延决策；
4. 协同优化：多智能体通过信息共享、任务分配与策略协同，实现“感知-分析-决策-演化”闭环。
4.4 数字孪生体的自学习智能决策方法
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核心痛点：传统决策依赖规则与结构化数据，难以利用非结构化数据，缺乏自主进化能力。
技术路径：
1. 知识抽取：基于LLM+Prompt设计+RAG机制，从设备说明书、维修日志等非结构化文本中提取知识，通过语义图谱+GNN构建知识推理路径；
2. 任务推理：LLM将系统目标拆解为子任务，通过标准化接口调度强化学习、视觉检测等专用模型协同执行；
3. 系统进化：通过“感知-决策-反馈”闭环，LLM动态调整任务规划，结合LoRA轻量化微调实现模型在线更新，融合专家经验与仿真数据完善知识与策略。
4.5 iDTS快速计算与动态仿真方法
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核心痛点：复杂工业场景下仿真计算成本高，虚实同步精度与稳定性不足。
技术路径：
1. 云-边-端协同计算：云端负责复杂模型训练与全局优化，边缘端处理局部实时数据，设备端实现本地推理与反馈控制；硬件层面采用GPU/FPGA/NPU异构加速，软件层面通过算子融合、并行计算提升效率；
2. 多保真混合仿真：高灵敏区域用高保真模型（有限元分析），低灵敏区域用降阶模型或神经网络代理，平衡精度与效率；
3. 自适应精度管理：通过可微仿真、在线同化技术构建误差反馈机制，当仿真误差超阈值时，自动切换至高保真模型，确保结果可靠。
4.6 嵌入式AI驱动的iDTS智能执行方法
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核心痛点：工业终端算力有限，优化策略向物理执行转化时延高、精度低。
技术路径：
1. 模型轻量化：通过剪枝、量化、知识蒸馏将专用模型压缩，适配终端算力；
2. 硬件固化：采用模型转换与权重压缩算法，将训练好的模型固化到SD卡，插入集成AI芯片的终端设备；
3. 闭环执行：终端设备通过多模态传感器采集数据，多智能体协同决策，经PLC等控制设备下发指令，实现“虚拟映射→决策优化→物理执行→实时反馈”的闭环。
5 应用案例分析
5.1 AI-DT融合驱动的工业机器人智能作业（多智能体协同优化模式）
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应用场景：大规模个性化定制生产中，工业机器人免编程自动完成按钮按压、工件抓取、协作装配等任务。
技术方案：工业相机采集目标特征数据，训练按钮识别模型；数字孪生系统构建训练环境，配置观测/动作空间与奖励函数，采用SAC深度强化学习算法进行“试错”训练；通过手眼标定实现虚拟与物理坐标系统一，将训练收敛后的模型部署到机器人。
应用效果：机器人无需人工示教与编程，可自主识别目标、规划路径，完成高精度作业，适配个性化生产需求。
5.2 生成式AI驱动的车间不安全状态检测（生成式孪生建模模式）
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应用场景：制造车间安全监控，检测工人未按规定佩戴安全帽、穿戴工装等不安全状态，解决真实不安全样本稀缺问题。
技术方案：基于Stable Diffusion预训练模型，输入安全规范文本描述，生成高质量虚拟不安全状态图像；通过LoRA微调提升图像一致性，与真实样本混合形成虚实混合数据集；训练YOLO v11目标检测网络，实现实时检测。
应用效果：弥补真实样本不足缺陷，检测准确率显著提升，降低人工巡检成本与漏检率。
5.3 嵌入式AI驱动的产品智能筛检（嵌入式AI终端执行模式）
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应用场景：电子产品制造中，高速筛检芯片、电路板的表面划痕、虚焊漏焊等缺陷，实现自动剔除。
技术方案：TIA Portal与Unity3D构建数字孪生系统，预演运动过程避免碰撞；训练ResNet-18/YOLOv5等模型，轻量化后固化到SD卡；将SD卡插入TM NPU板卡，通过以太网/USB采集产品图像，快速检测缺陷，经PLC控制KUKA机器人完成剔除。
应用效果：支持模型热更新，适配新产品导入，降低缺陷漏检率，提升设备综合效率。
6 创新点总结
1. 架构创新：提出物理实体、数字孪生、AI计算系统的三元动态耦合架构，突破传统iDTS“虚实单向映射”局限，构建闭环优化体系，实现从“监控工具”到“智能系统”的跃迁；
2. 模式创新：设计生成式建模、多智能体协同优化、嵌入式终端执行三种典型模式，覆盖“建模-优化-执行”全流程，针对性解决传统iDTS三大核心痛点；
3. 技术创新：融合LLM、生成式AI、多智能体等新技术，提出六项关键技术，实现非结构化数据利用、自主建模、自学习决策、低时延执行等核心能力突破；
4. 应用创新：通过三个典型案例验证技术可行性，覆盖工业机器人、安全监控、产品筛检等场景，为不同工业需求提供可落地的解决方案。
7 结论与展望
AI驱动的新一代iDTS通过三元动态耦合架构、三种典型运行模式与六项关键技术，有效破解了传统工业数字孪生系统的数据稀缺、学习能力缺失、智能执行不足等瓶颈，推动智能制造向“自主感知、自主决策、自主执行”转型。研究核心贡献在于建立了AI与数字孪生深度融合的技术体系，而非简单叠加，为工业智能化提供了新范式。
当前研究仍处于初期阶段，所提理论与技术需在更多复杂工业场景（如流程制造、高端装备运维）中实践完善。未来方向包括：深化多模态AI与数字孪生的融合程度、优化云边端协同计算效率、拓展跨行业多场景适配能力，进一步推动工业生产模式的深度变革。
该研究为新一代工业数字孪生系统的研发与应用提供了重要理论支撑与工程参考，有望加速智能制造的落地进程，提升工业生产的效率、灵活性与可靠性。
参考文献：人工智能驱动的新一代工业数字孪生系统特征、模式与关键技术， 李浩等，计算机集成制造系统