​数字化转型升级之工业元宇宙与AIGC

原子世界可以被看作是元宇宙的一个维度，它将人们的认知从单一维度扩展至多维度。AIGC是一种高度智能化的搜索引擎，具备快速查询和整合大量信息的能力。新兴技术，如元宇宙和AIGC，将使人类社会在数字化转型升级方面更深入、更全面。本文探讨了工业元宇宙与AIGC相关内容，一起来看一下吧。

现如今数字化不再是企业锦上添花的一个工具，而是已经成为了企业核心战略的重要支撑，数字化转型已经不是选择，而是必然，对各行业的企业赢得未来的新竞赛策略至关重要。

元宇宙把人的认知从单维度扩展到多维度，可以理解成原子（ATOM）世界是元宇宙的一个维度。而AIGC本质上是一种高智能水平的搜索引擎，可以实现对海量信息的快速查询和整合。“催化”了各种不同数据查询类应用的技术变革，这个变革将极大推动企业数字化转型中，对数据资源的利用率和创新参与度。

因此，元宇宙、AIGC等新兴技术带给人类社会的是更深层次、更完整的数字化转型升级，也就是在更大范围内基于数字逻辑实现的对人类生产生活的全方位重构。基于数字化的逻辑实现超大范围、超多要素，跨越不同领域、不同层次的连接和匹配关系的建立，从而带来更深层次的人类生产、生活方式的重构。

数据分析学习，在于将别人的知识转化成自己的知识，食之化尽，举一反三。那么，今天小飞象联合月説邀请了李铁军老师，大家一起探讨工业元宇宙与AIGC相关内容：

1. 什么是工业元宇宙
2. 以数字孪生底座打造工业元宇宙
3. AIGC赋能工业元宇宙发展

一、什么是工业元宇宙 1. 数字化转型背景——技术态势

新一代信息通信技术实现群体性突破。当前，5G、AI、云等数字技术已在商业中普遍应用，新兴的ICT技术正推动着全球经济迅猛发展，数字技术已切入诸多产业，并帮助行业和企业实现了降本增效。数字经济正在成为中国经济增长的新引擎，并且随着行业数字化转型的不断涌现，其价值也在不断提升。数字科技创新加速了经济社会形态和运行模式的变革，一场更大范围、更深层次的科技革命和产业革命在重构全球创新版图、重塑产业发展方式。

各行各业均希望借助数字化解决方案，将“大、云、物、移、智、链”应用于企业数字化转型，通过规划及实施商业模式转型、管理运营转型，为客户、企业和员工带来全新的数字化价值提升，不断提升企业数字经济环境下的新型核心竞争能力。

2. 数字化转型定义

企业数字化转型是数字技术和业务双轮驱动下的企业业务、组织、流程、产品和商业模式等全方位的创新性变革，其本质是在企业实现全面信息化的基础上，构建平台化的新一代IT基础设施和可信安全架构，通过数据技术和数据算法显性切入业务流，以数据驱动实现智能化闭环，使得企业的生产经营全过程可度量、可追溯、可预测、可传承，推动形成新业务、新业态、新模式，优化资源配置效率，对内提升效率和效益、对外提升客户满意度，构架企业新型竞争优势，实现价值创造。

3. 数字化转型内涵——特征

数字化转型是通过使用新一代ICT技术，将数据作为新的生产要素，叠加到企业原有的生产要素中，从而引起业务的创新、重构。数字化转型不仅仅是将技术简单运用到生产过程中，更注重在转型过程中不断积累和形成数字资产，围绕数字资产构建数字世界的竞争力，为企业不断创造价值。

4. 数字化转型现状——趋势

数字化转型是指实现企业数字化、生态智能化的过程，这是从管理信息化向智慧化迈进的关键一步。没有明确的分界或者标志来区分信息化、数字化和智能化，它们都是数字化发展中至关重要的组成部分。这三个方面之间相互促进，并行发展，形成一个递进的螺旋上升过程。简单地说，数字化是信息化的基础，而智能化则是数字化进程的高级阶段。企业的基本业务逻辑正在被快速发展的数字化所颠覆，主要体现在商业模式、产品服务、组织和运营方面。

5. 对于企业数字化升级，元宇宙意味着什么

6. 什么是工业元宇宙？

工业元宇宙 = 可计算数字孪生 XR IOT，通过对元宇宙构思和概念的“考古”可以从时空性、真实性、独立性、连接性四个方面去交叉定义元宇宙。

7. 从数字孪生走向工业元宇宙

• 标准的企业资产上云能力
• 标准的轻量级低代码设计工具
• 标准的企业元宇宙数据治理方法
• 可持续、可延展的运行时环境
• 让一线普通劳动者能快速获益的标准应用

二、以数字孪生底座打造工业元宇宙 1. 数字孪生的最初定义——由实到虚

数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。—— NASA

2. 数字孪生的应用场景

应用对象：通常应用在复杂条件限制或者复杂组成形态的物理实体上，例如类似宇宙飞船、飞机、汽车、机器人这样运行在复杂环境下或者由大量零部件构成的装备；

远程：通常应用在那些处在远程环境中，无法直接进行人工干预的物理对象的测试、维修和调整，例如像阿波罗13这样航行在遥远太空中的宇宙飞船，或者制造业中的“黑灯工厂”；

连接：数字孪生体需要不断地从物理实体中获得反馈数据，并将这些数据用于更新其系统状态，最终为工程决策提供信息，这是数字孪生的关键需求。为了保持数字虚拟世界与真实物理世界的镜像同步状况，将数字孪生体与物理实体进行连续性的或周期性的“数据配对”，这也是将数字孪生与普通模拟模型区分开来的重点。

3. 数字孪生定义的延伸——由实到虚，再由虚控实

综合运用感知、计算、建模等技术，构建虚拟的数字空间，对物理空间进行观感、监查、诊断、预测、决策，提升物理空间的可观性、可测性和可控性。

4. 工业元宇宙的建设路线——TEMS

• 培训 Training – 基于设备数字孪生/3D说明指导，快速提升一线工作者操作设备、维护设施的能力，提高生产力 （对应DataMesh Director、DataMesh Simulator Platform）
• 体验 Experience – 基于设施、设备数字孪生的体验导览，让参观者、学习者在低成本、不干扰生产秩序的前提下对于不熟悉的事物快速提升认知 （对应DataMesh Director）
• 监管 Monitor and Control – 基于设施、设备数字孪生的运维监管，对正在建造、运行的设施、设备进行工程监理、设施设备维护和状态检查以及管控 (对应DataMesh Inspector、DataMesh Checklist)
• 模拟 Simulation – 基于设施、设备数字孪生的模拟运行，强调设备之间的机理、原理，角色AI，模拟、还原真实设施、设备的运转和操作逻辑，用于大范围的规划、实训、预测、管理等场景（对应DataMesh FactVerse、DataMesh Simulator Platform）

5. 实现决策自治是数字孪生技术体系的下一阶段的功能方向

广义上说，目前的数字孪生系统已经逐步实现了模拟仿真、分析沉淀数据、预测模拟三个阶段的能力，实现决策自治能力是数字孪生技术体系的下一个发展阶段。

三、AIGC赋能工业元宇宙发展 1. AI技术宏观演进趋势：通用人工智能

决策式AI是基于规则、知识或经验，通过对输入数据进行分析和推理，从而做出决策或推荐的人工智能系统；

生成式AI（Generative AI）是基于机器学习或深度学习等技术，从大量数据中学习并生成新的数据或内容的人工智能系统。这种AI通常用于自然语言处理、图像处理、音频处理等领域，其目的是为了生成高质量的内容和实现自动化创作；

通用型AI（General AI）是指具有类似人类智能的广泛能力的人工智能系统，可以像人类一样进行感知、推理、学习、决策、规划等多种任务，能够在不同的领域和情境中灵活地应对和适应。这种AI是人工智能的终极目标之一，目前还没有实现；

三种人工智能系统之间存在重叠和互补。例如在决策过程中，决策式AI可以提供基于规则和知识的决策支持，生成式AI可以提供基于数据的决策参考，通用型AI可以综合考虑多种因素做出更为智能的决策。

2. AIGC：采用人工智能技术来自动生产内容

AIGC：全称为AI-Generated Content，也就是人工智能内容生成。

3. AIGC技术架构

只有足够“包罗万象”，才能支撑前端足够的“奇形怪状”。

4. 生成式AI：“最有商业前景的人工智能技术”

Gartner将生成式AI列为最有商业前景的人工智能技术。根据其发布的2022年人工智能技术成熟度曲线，预计生成式AI在2-5年内将进入生产成熟期，发展潜力与应用空间巨大：

2025年，生成式AI产生的数据将占到所有数据的10%，而2021年生成式AI产生的数据不到所有数据的1%；

2025年，30%的大型组织出站消息将由生成式AI生成；

2025年，50%的药物发现与研发将使用生成式AI；

2027年，30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发效率。

5. ChatGPT加速元宇宙世界的内容构建

总结

所以，认识到数字化与工业元宇宙、AIGC之间的关联，并从数字化的角度来为元宇宙/AIGC的发展汲取新的发展动能，才是保证元宇宙/AIGC的发展可以进入到新发展阶段的关键所在。

其实，数字化成为了元宇宙/AIGC的「商业范本」，企业的数字化转型升级才能从一个浮于表面的存在，变成一个深入底层的存在。总之，企业的数字化转型升级一两句话无法说全面，这次分享仅提供分析的框架和思考的角度。我们最终的目的是要解决问题，就是发现问题，解决问题就是发现业务中的问题，然后并去解决。学贵在行，需要我们在以后的学习工作中不断地积累经验掌握工具，学以致用。能站在多方角度，发现问题，分析问题，解决问题，总结问题。

专栏作家

木兮，微信公众号：木木自由，人人都是产品经理专栏作家。多年互联网数据运营经验，涉猎运营领域较广，关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结，探索运营与数据的神奇奥秘！

题图来自Unsplash，基于CC0协议

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