산업 메타버스와 AIGC의 디지털 전환 및 업그레이드
- WBOY앞으로
- 2023-05-30 12:07:531773검색
원자 세계는 사람들의 인식을 단일 차원에서 다차원으로 확장하는 메타버스의 차원이라고 볼 수 있습니다. AIGC는 대량의 정보를 신속하게 질의하고 통합할 수 있는 능력을 갖춘 고도로 지능적인 검색 엔진입니다. Metaverse 및 AIGC와 같은 신기술을 통해 인류 사회는 더욱 깊고 포괄적인 디지털 전환과 업그레이드를 달성할 수 있습니다. 이번 글에서는 산업용 메타버스와 AIGC에 관련된 내용을 살펴보겠습니다.
현재 디지털화는 더 이상 기업이 더 이상 장식을 추가할 수 있는 도구가 아니라 기업의 핵심 전략을 뒷받침하는 중요한 지원 수단이 되었습니다. 디지털 혁신은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 미래의 새로운 경쟁 전략에서 승리할 수 있는 산업입니다.
메타버스는 인간의 인식을 단일 차원에서 다차원으로 확장합니다. 원자(ATOM) 세계는 메타버스의 차원이라고 이해할 수 있습니다. AIGC는 본질적으로 방대한 양의 정보를 빠르게 쿼리하고 통합할 수 있는 고도로 지능적인 검색 엔진입니다. 이는 다양한 데이터 쿼리 애플리케이션의 기술 변화를 "촉진"했습니다. 이러한 변화는 기업의 디지털 전환에 대한 데이터 리소스 활용과 혁신 참여를 크게 촉진할 것입니다.
따라서메타버스, AIGC와 같은 신흥 기술이 인류 사회에 가져오는 것은 더 깊고 완전한 디지털 변혁과 업그레이드, 즉, 디지털 논리를 기반으로 한 인간 생산과 삶의 전면적인 재구성입니다. 디지털 논리를 기반으로 다양한 분야와 수준에 걸쳐 광범위하고 다양한 요소에 걸쳐 연결과 매칭 관계를 구축함으로써 인간 생산과 라이프 스타일의 더 깊은 재구성을 가져올 수 있습니다.
데이터 분석 및 학습은 다른 사람의 지식을 자신의 지식으로 변환하고, 그것을 다 먹고, 다른 사례에 대해 추론하는 것입니다. 자, 오늘 Dumbo와 Yueshuo는 Li Tiejun 선생님을 초대하여 산업 메타버스 및 AIGC와 관련된 내용에 대해 토론했습니다.
- 산업 메타버스란 무엇인가
- 디지털 트윈 베이스로 산업용 메타버스 만들기
- AIGC는 산업 메타버스의 발전을 지원합니다
- 1. 산업 메타버스란 1. 디지털 전환 배경 - 기술 상황
각계각층은 디지털 솔루션을 활용해 기업의 디지털 변혁에 '빅, 클라우드, 사물, 모바일, 인텔리전스, 체인'을 적용하고, 비즈니스 모델 변혁의 기획과 실행을 통해 고객, 기업, 직원에게 이익을 가져다주기를 희망한다. 새로운 디지털 가치 향상을 달성하고 디지털 경제 환경에서 기업의 새로운 핵심 경쟁력을 지속적으로 강화합니다.
Enterprise Digital Transformation은 디지털 기술과 비즈니스의 이중 바퀴를 통해 기업의 비즈니스, 조직, 프로세스, 제품 및 비즈니스 모델을 전면적으로 혁신하는 것입니다. 그 본질은 기업의 포괄적인 정보화 실현을 기반으로 하는 플랫폼을 구축하는 것입니다. 차세대 IT 인프라와 신뢰할 수 있는 보안 아키텍처는 데이터 기술과 데이터 알고리즘을 통해 비즈니스 흐름을 명시적으로 차단하고 데이터에 의해 구동되는 지능형 폐쇄 루프를 실현하여 기업의 전체 생산 및 운영 프로세스를 측정 가능하고 추적 가능하며 예측 가능하게 만듭니다. 새로운 비즈니스, 새로운 형식, 새로운 모델의 형성을 촉진하고, 자원 배분 효율성을 최적화하고, 내부적으로 효율성과 효율성을 개선하고, 외부적으로 고객 만족도를 향상하고, 기업을 위한 새로운 경쟁 우위를 구축하고, 가치 창출을 달성합니다.
디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 차세대 ICT 기술을 활용해 데이터를 새로운 생산요소로 활용하고 이를 기업의 원래 생산요소에 중첩시켜 비즈니스 혁신과 재구축을 일으키는 것을 말한다. 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 단순히 생산 과정에 기술을 적용하는 것이 아니라, 트랜스포메이션 과정에서 디지털 자산의 지속적인 축적과 형성에 중점을 두고, 디지털 자산을 중심으로 디지털 세상에서 경쟁력을 구축하며, 기업의 지속적인 가치 창출을 의미합니다.
디지털 트랜스포메이션은 기업의 디지털화와 생태지능화를 실현하는 과정을 의미하며, 이는 경영정보화에서 지능화로 나아가는 핵심 단계입니다. 정보화, 디지털화, 지능화를 구분하는 명확한 경계나 표시는 없습니다. 모두 디지털화 발전의 중요한 구성 요소입니다. 이 세 가지 측면은 서로를 촉진하고 병행하여 발전하여 점진적인 나선형 프로세스를 형성합니다. 간단히 말해서, 디지털화는 정보화의 기초이고, 지능은 디지털화 과정의 고급 단계입니다. 빠르게 발전하는 디지털화로 인해 주로 비즈니스 모델, 제품 서비스, 조직 및 운영 분야에서 기업의 기본 비즈니스 논리가 전복되고 있습니다.
5. 기업 디지털 업그레이드에 있어서 메타버스는 무엇을 의미합니까
6. 인더스트리얼 메타버스란?
산업용 메타버스 = 계산 가능한 디지털 트윈 + XR + IOT, 메타버스의 아이디어와 개념에 대한 "고고학"을 통해 메타버스는 시공간성, 진정성, 독립성 및 연결성의 네 가지 측면에서 교차 정의될 수 있습니다.
7. 디지털 트윈에서 산업용 메타버스로
- 표준 기업 자산 클라우드 기능
- 표준 경량 로우 코드 디자인 도구
- 표준 엔터프라이즈 메타버스 데이터 거버넌스 방법
- 지속 가능하고 확장 가능한 런타임 환경
- 일반 일선 직원이 빠르게 혜택을 받을 수 있는 표준 애플리케이션
2. 디지털 트윈 기반으로 산업용 메타버스를 만들어 보세요. 1. 디지털 트윈의 초기 정의 - 현실에서 가상으로
디지털 트윈은 물리적 모델, 센서 업데이트, 작동 이력 등의 데이터를 최대한 활용하여 다분야, 다물리량, 다규모, 다중 확률 시뮬레이션 프로세스를 통합하여 가상 공간에서 매핑을 완료하여 전체를 반영합니다. 해당 물리적 장비의 수명주기 프로세스 범위. ——NASA
2. 디지털 트윈의 적용 시나리오
응용 객체: 일반적으로 복잡한 환경에서 작동하거나 많은 수의 부품으로 구성되는 우주선, 비행기, 자동차, 로봇과 같이 복잡한 조건이나 복잡한 구성을 가진 물리적 개체에 적용됩니다.
원격: 일반적으로 원격 환경에 있고 아폴로 13호와 같이 먼 우주를 항해하는 우주선이나 제조의 "검은 기계"와 같이 인간의 개입이 직접 개입할 수 없는 물리적 물체의 테스트, 수리 및 조정에 사용됩니다. "램프 공장";연결: 디지털 트윈은 물리적 개체로부터 지속적으로 피드백 데이터를 얻고 이 데이터를 사용하여 시스템 상태를 업데이트하여 궁극적으로 엔지니어링 결정을 위한 정보를 제공해야 합니다. 이는 디지털 트윈의 핵심 요구 사항입니다. 디지털 가상 세계와 실제 물리적 세계 사이의 미러 동기화를 유지하기 위해 디지털 트윈과 물리적 개체의 연속적이거나 주기적인 "데이터 페어링"도 디지털 트윈을 일반 시뮬레이션 모델과 구별하는 핵심 포인트입니다.
3. 디지털 트윈의 정의 확장 - 실제에서 가상으로, 가상에서 실제 제어로
감지, 컴퓨팅, 모델링 및 기타 기술을 포괄적으로 사용하여 물리적 공간의 관찰 가능성, 측정 가능성 및 제어 가능성을 향상시키기 위해 물리적 공간을 관찰, 모니터링, 진단, 예측 및 결정하는 가상 디지털 공간을 구축합니다.
- 교육 – 장비 디지털 트윈/3D 지침 지침을 기반으로 일선 직원의 장비 운영 및 시설 유지 관리 능력을 빠르게 향상시키고 생산성을 향상시킵니다(DataMesh 시뮬레이터 플랫폼 DataMesh 디렉터에 해당)
- 체험 – 시설과 장비의 디지털 트윈을 기반으로 한 체험 투어로 방문객과 학습자가 저렴한 비용으로 생산 순서를 방해하지 않고 낯선 것에 대한 지식을 빠르게 향상시킬 수 있습니다(DataMesh Director에 해당)
- 모니터링 및 제어 – 시설 및 장비의 디지털 트윈 기반 운영 및 유지 관리 감독, 엔지니어링 감독, 시설 및 장비 유지 관리, 건설 및 운영 중인 시설 및 장비의 상태 점검 및 제어(DataMesh Inspector, DataMesh Checklist에 해당)
- 시뮬레이션 – 시설 및 장비의 디지털 트윈을 기반으로 장비 간의 메커니즘과 원리를 강조하는 역할 AI를 기반으로 한 시뮬레이션 운영, 실제 시설 및 장비의 운영 및 운영 로직을 시뮬레이션 및 복원하고 대규모 계획, 훈련 및 예측, 관리 및 기타 시나리오(DataMesh FactVerse, DataMesh Simulator Platform에 해당)
대체로 현재 디지털 트윈 시스템은 시뮬레이션, 침전 데이터 분석, 예측 시뮬레이션의 3단계 기능을 점차적으로 실현했습니다. 의사결정 자율성의 실현은 디지털 트윈 기술 시스템 개발의 다음 단계입니다.
3. AIGC는 산업 메타버스의 발전을 지원합니다. 1. AI 기술의 거시적 진화 추세: 일반 인공 지능
의사결정 AI는 입력 데이터를 분석하고 추론하여 규칙, 지식 또는 경험을 기반으로 결정이나 추천을 내리는 인공 지능 시스템입니다.
제너레이티브 AI(Generative AI)는 머신러닝이나 딥러닝 등의 기술을 기반으로 대량의 데이터로부터 학습하고 새로운 데이터나 콘텐츠를 생성하는 인공지능 시스템입니다. 이러한 종류의 AI는 일반적으로 자연어 처리, 이미지 처리, 오디오 처리 및 기타 분야에 사용됩니다. 그 목적은 고품질 콘텐츠를 생성하고 자동화된 생성을 실현하는 것입니다.일반 AI(General AI)는 인간의 지능과 유사한 광범위한 능력을 갖춘 인공지능 시스템을 말하며, 인간처럼 지각, 추론, 학습, 의사결정, 계획 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며 유연성이 뛰어납니다. 다양한 분야와 상황에 대처하고 적응합니다. 이런 종류의 AI는 아직 달성되지 않은 인공지능의 궁극적인 목표 중 하나입니다.
세 가지 인공지능 시스템 사이에는 중복과 보완이 있습니다. 예를 들어 의사결정 과정에서 의사결정 AI는 규칙과 지식을 기반으로 의사결정 지원을 제공하고, 생성 AI는 데이터를 기반으로 의사결정 참조를 제공하며, 범용 AI는 여러 요소를 종합적으로 고려하여 더욱 지능화할 수 있다. 결정.2. AIGC: 인공지능 기술을 활용해 자동으로 콘텐츠 제작
AIGC: 정식 명칭은 AI-Generated Content, 즉 인공지능 콘텐츠 생성이다.
3. AIGC 기술 아키텍처 
4. 생성적 AI: “가장 상업적으로 유망한 인공지능 기술” 
2025년에는 생성 AI가 생성한 데이터가 전체 데이터의 10%를 차지할 것이며, 2021년에는 생성 AI가 생성한 데이터가 전체 데이터의 1% 미만을 차지할 것입니다.
2025년에는 대규모 조직의 아웃바운드 메시지 중 30%가 생성 AI에 의해 생성될 것입니다.
2025년에는 신약 발견 및 개발의 50%가 생성 AI를 사용할 것입니다2027년에는 제조업체의 30%가 생성 AI를 사용하여 제품 개발 효율성을 향상할 것입니다.
5. ChatGPT는 메타버스 세계에서 콘텐츠 구축을 가속화합니다
요약
그러므로 디지털화와 산업 메타버스 및 AIGC의 연관성을 인식하고, 디지털 관점에서 메타버스/AIGC 발전을 위한 새로운 개발 모멘텀을 도출하는 것은 메타버스/AIGC의 발전이 새로운 발전에 진입할 수 있는 열쇠가 될 수 있다. 단계.
실제로 디지털화는 Yuanverse/AIGC의 "비즈니스 템플릿"이 되었습니다. 오직 기업의 디지털 전환과 업그레이드만이 표면의 존재에서 바닥층 깊숙이 들어가는 존재로 바뀔 수 있습니다. 요컨대, 기업의 디지털 전환과 업그레이드는 한두 문장으로 완전히 설명할 수 없습니다. 이러한 공유는 단지 분석적 프레임워크와 사고 관점을 제공할 뿐입니다. 우리의 궁극적인 목표는 문제 해결, 즉 문제를 찾는 것입니다. 문제를 해결하려면 비즈니스에서 문제를 찾아 해결하는 것입니다. 학습은 가치가 있으며 지속적으로 경험을 축적하고 도구를 마스터하며 배운 내용을 향후 학습 작업에 적용해야 합니다. 다양한 관점에서 문제를 식별, 분석, 해결, 요약하는 능력.
칼럼니스트
Muxi, WeChat 공개 계정: Mumu는 무료이며 모두가 제품 관리자 칼럼니스트입니다. 광범위한 운영 분야를 포괄하고 운영, 데이터 분석 및 방법론 요약에 대한 실제 사례 및 경험에 중점을 두고 운영 및 데이터의 마법 같은 신비를 탐구하는 인터넷 데이터 운영에 대한 다년간의 경험!
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위 내용은 산업 메타버스와 AIGC의 디지털 전환 및 업그레이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!