随着企业发展，数字化已成为根本，如何做到数字化企业，数字孪生的兴起和发展成为必要技术手段。数字孪生行业迄今为止，也不是什么高深莫测的技术，但真正专业做数字孪生的科技公司并不是很多，大多数科技公司还是以整合为主，所以，企业要想做数字孪生还是需要找到专业的科技公司来做。

另外，随着AI人工智能技术的发展，更多行业和领域都利用AI技术来进一步提高工作效率，数字孪生行业也不例外。那么，数字孪生与 AI 的结合主要体现在技术、数据、算法等层面，通过两者的相互协作，为各行业的数字化转型提供强大动力。到底都有哪些的结合方式，还需要我们进一步去探讨。

技术层面融合

三维重建与大模型结合：在数字孪生的三维建模过程中，是否可以利用 AI 大模型的能力可以提高建模的精度和效率，还有待进一步认证。如今，三维建模的方式，有以下几种：无人机倾斜摄影模型、点云扫描建模、高斯波溅生成模型和人工建模。这几种建模方式各有各的优缺点，就看企业具体想要什么样的功能和效果。另外，AI大模型是否可以通过深度学习算法对大量的图像数据进行处理，能够快速准确地构建出物理实体的三维模型，并且可以对模型进行优化和细节补充，这种技术手法还需探讨。

动作捕捉与 AI 技术融合：对于数字孪生虚拟仿真场景或VR场景中，AI + 光学式动捕技术通过人工智能算法对光学传感器采集的数据进行分析和处理，能够更加准确地捕捉人体动作细节。在数字孪生的虚拟场景中，该技术可以实时捕捉人体动作，实现人与虚拟环境的交互。

数据层面协同

数字孪生为 AI 提供数据：数字孪生通过传感器等设备收集物理实体的各种实时状态数据、历史运行数据等，这些数据具有高质量、结构化的特点，能够为 AI 模型的训练提供丰富的素材。例如，在工业生产中，数字孪生模型可以为 AI 提供设备的运行参数、故障记录等数据，帮助 AI 更好地学习设备的运行规律。

AI 为数字孪生填补数据缺口：生成式人工智能可以根据已有的数据模式，为数字孪生填补一些缺失的真实数据。例如，在一些难以获取实时数据的场景中，AIGC 可以通过学习其他相关数据的特征，生成合理的虚拟数据，使数字孪生模型更加完整和准确。

算法层面优化

机器学习算法用于预测和诊断：利用监督学习算法，基于数字孪生收集的设备传感器数据，可以预测设备的剩余使用寿命、识别异常运行状态。例如，通过对大量设备运行数据的学习，建立设备故障预测模型，提前发现设备潜在的故障隐患。

强化学习算法用于优化控制策略：在数字孪生系统中，强化学习算法可以用于优化复杂系统的控制策略。例如，在智能电网的负载分配中，智能体通过与数字孪生模拟的电网环境进行交互，学习如何合理分配负载，以最大化电网的运行效率和稳定性。

应用层面结合

实现智能感知与预测：将 AI 算法嵌入数字孪生系统，可以实现对物理系统的智能感知和预测。通过实时分析数字孪生模型中的数据，AI 可以及时发现物理实体的异常变化，并预测其未来的状态，为决策提供依据。

形成 “感知 — 分析 — 决策 — 执行” 闭环：数字孪生与 AI 的结合能够形成一个完整的 “感知 — 分析 — 决策 — 执行” 闭环。数字孪生负责对物理世界进行实时映射和数据采集，AI 对采集到的数据进行分析和决策，然后将决策结果反馈给物理实体，实现对物理世界的精确控制和优化。