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vr虚拟展厅在工业制造领域，要完成产品部件的设计修改，尺寸装配，通常需要反复尝试，耗费大量人力物力。利这时利用数字孪生就可以为工业生产建立起虚拟空间，在该技术之下，工程设计师不仅能看到产品外部变化，更使内部零件动态的观察成为可能    例如，通过数字3D模型，我们可以看到汽车在运行过程中发动机内部的每一个零部件、线路、各种接头的每一次变化，从而大幅降低产品的验证工作和工期成本。

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在制造流程中，Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合，以预测石油管道系统的风险概率，并评估其剩余使用寿命。 在离散制造业中，为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。

除了数据挖掘，人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性，人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外，人工智能可以体现在边缘硬件中，**减少数据传输量，更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品，如ChatGPT，可能会为数字孪生提供更多的可能性。 浙江项目数字孪生市场报价山西数字孪生模型供应商。

另一个重要的考虑因素是全面性，这是指在互动过程中考虑了多少元素和联系。 当前的应用通常集中在物理和虚拟空间之间的交互，或者人与机器之间的交互。然而，我们认为，还应考虑其他互动。 在虚拟空间和物理空间中存在着许多子元素，这些子元素之间也需要进行交互，包括虚拟元素（如模型、数据和服务）之间的交互和物理元素（如人、机、物料、方法和环境）之间的交互，这需要用户和研究人员更多的关注。通过***的交互，可以提高模型的准确性、数据的价值和服务质量。

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样本全程智慧管理    数智实验室带来的智慧流程，从**，到样本转运  分拣，自动化检测 存储 丢弃 实现全程样本流的智慧管理，每个节点科实时在线检测和数据分析，推动样本流的持续优化  助力样本流高效运转。

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数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径，在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展，数字孪生技术已经应用于各个领域，特别是工业领域。然而，仍有一些差距有待填补，一些限制因素有待解决。在这里，本文简要概述了数字孪生在工业中的进展，并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战，以提高数字孪生的成熟度，并促进未来的大规模工业应用。

目录

1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 陕西信息化数字孪生市场报价