發布時間：2022/3/17 16:13:00 來源：http://www.iovymod7.cn/news780718.html
一個數字孿生體系，按照其所能完結的功用來分，大致可分為4個開展階段：
（1）數化仿真階段
在這個階段，數字孿生要對物理空間進行精準的數字化復現，并經過物聯網完結物理空間與數字空間之間的虛實互動。這一階段，數據的傳遞并不一定需求完全實時，數據可在較短的周期內進行局部聚集和周期性傳遞，物理國際對數字國際的數據輸入以及數字國際對物理國際的能動改造根本依賴于物聯網硬件設備。
這一階段首要觸及數字孿生的物理層、數據層和模型層（尤其是機理模型的構建），中心的技能是建模技能及物聯網感知技能。經過3D測繪、幾許建模、流程建模等建模技能，完結物理目標的數字化，構建出相應的機理模型，并經過物聯網感知接入技能使物理目標可被核算機感知、辨認。
（2）剖析確診階段
在這個階段，數據的傳遞需求到達實時同步的程度。將數據驅動模型融入物理國際的精準仿真數字模型中，對物理空間進行全周期的動態監控，依據實際事務需求，逐漸建立事務常識圖譜，構建各類可復用的功用模塊，對所涉數據進行剖析、了解，并對已發生或即將發生的問題做出確診、預警及調整，完結對物理國際的狀況盯梢、剖析和問題確診等功用。
這一階段的重點在于結合運用機理模型及數據剖析型的數據驅動模型，中心技能除了物聯網相關技能外，首要會運用到核算核算、大數據剖析、常識圖譜、核算機視覺等相關技能。
（3）學習猜測階段
完結了學習猜測功用的數字孿生能經過將感知數據的剖析成果與動態行業詞典相結合進行自我學習更新，并依據已知的物理目標運行形式，在數字空間中猜測、模擬并調試潛在未發覺的及未來或許出現的物理目標的新運行形式。在建立對未來開展的猜測之后，數字孿生將猜測內容以人類能夠了解、感知的方式出現于數字空間中。
這一階段的中心是由多個雜亂的數據驅動模型構成的、具有主動學習功用的半自主型功用模塊，這需求數字孿生做到類人一般靈敏地感知并了解物理國際，而后依據了解學習到的已知常識，推理獲取未知常識。所觸及的中心技能集中于機器學習、自然語言處理、核算機視覺、人機交互等范疇。
（4）決議計劃自治階段
到達這一階段的數字孿生根本能夠稱為是一個老練的數字孿生體系。擁有不同功用及開展方向但遵從一起規劃規矩的功用模塊構成了一個個面向不同層級的事務應用能力，這些能力與一些相對雜亂、獨立的功用模塊在數字空間中完結了交互交流并共享智能成果。而其間，具有“中樞神經”處理功用的模塊則經過對各類智能推理成果的進一步歸集、梳理與剖析，完結對物理國際雜亂狀況的預判，并自發地提出決議計劃性建議和預見性改造，并依據實際情況不斷調整和完善自身體系。
在這一過程中，數據類型益發雜亂多樣且逐漸接近物理國際的中心，同時必定會發生很多跨體系的異地數據交換甚至觸及數字交易。因此，這一階段的中心技能除了大數據、機器學習等人工智能技能外，必定還包括云核算、區塊鏈及高級別隱私保護等技能范疇。
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