自2013年成立以来，工业4.0研究院每年都会发布一个主题，帮助院内同事以及合作伙伴了解我们的工作重点，便于工作开展和合作探讨。经过研究决定，工业4.0研究院2022年的主题设为“AI+数字孪生体”（AI+Digital Twin）。

      经过10多年的发展，数字孪生体技术已经进入了新的发展阶段，它拥有的开放架构开始发挥“神力”，成为加速机器学习和深度学习的利器。

      斯坦福大学人工智能研究中心的李飞飞在二维图片深度学习上取得了巨大的成功，2018年她提出在3D图像上继续开拓，以建立三维图像的深度学习体系。然而经过4年时间，该项目进展不大。

      工业4.0研究院认为，比葫芦画瓢，把二维图片的深度学习方法照搬到三维图像上来，不是最佳的技术路径，应引入数字孪生体方法，才可能实现物理世界的机器学习。

      在2017年推出“人工智能”主题的时候，工业4.0研究院就意识到数字孪生体的价值，于是开展了系列研究，经过近5年时间的努力，我们认为“AI+数字孪生体”的应用时机到了。

      结合到数字孪生体自身所蕴含的全局机制，能够通过物理数据补偿传统深度学习对计算机数据的依赖，从而降低计算量，提高数据分析的精度和准确度，这为物理世界的各种智能化推进提供了一套技术方法，具有较高的可行性。

      依托工业4.0研究院下属达钯科技发展中心（DAPA，Digital Advanced Projects Accelerator），聚焦无人系统的研发，突破无人系统装备、数字太空和数字孪生战场等多个场景，为国防和产业发展提供颠覆性创新解决方案。

      借助正在举办的第三届数字孪生体挑战赛和即将举办的第四届（2022）数字孪生体挑战赛，DAPA将围绕合作方的应用需求，设计相关的技术研发创新方案，邀请行业具有创新能力、愿意创新的团队参与，为我国颠覆性创新探出一条可行的道路。

      “AI+数字孪生体”还有不少难点，这需要在落地实施的时候敢想敢干。

      利用工业4.0研究院跟麻省理工学院（MIT，Massachusetts Institute of Technology）和卡耐基梅隆大学（CMU，Carnegie Mellon University）的联系，基于他们在数字孪生体技术方面的成果，结合到项目的实际需要，设计出适合落地实施的解决方案。

      工业4.0研究院和DAPA全体同仁，将按照拟定的书目和资料，认真学习和讨论，为“AI+数字孪生体”在国防和产业场景的应用找出突破方法。同时，继续坚持包容和开源的核心价值观，不分观念异同，向行业专家学习，特别是我国在人工智能已有建树的企业或机构请教。

      正如我们践行颠覆性创新的做法，工业4.0研究院和DAPA同仁应先去“拥抱”，然后才有能力“接纳”，任何颠覆性创新，都来自“深入其中，方知其妙”。

 

作者：胡权，工业4.0研究院院长，达钯科技发展中心主任