因此，在過去的研究中，一些相互作用的策略方法，例如，基于規(guī)格說明的狀態(tài)復(fù)制方法和卡爾曼濾波器作為觀測(cè)器的方法。這些方法主要可以分為兩個(gè)步驟。 首先，在對(duì)虛擬空間進(jìn)行相應(yīng)更新之前，應(yīng)消除虛擬空間與物理空間之間的差異。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，可采用基于規(guī)則的一致性檢查方法，將物理制造工廠的感知定時(shí)事件與基于數(shù)字孿生的估計(jì)進(jìn)行比較。在此基礎(chǔ)上，研究了如何在可接受的誤差和時(shí)延范圍內(nèi)使虛擬空間與其對(duì)應(yīng)的物理空間保持一致的問題。例如，已被應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)制造自動(dòng)化系統(tǒng)的同步的錨點(diǎn)方法。對(duì)嫦娥五號(hào)航天器進(jìn)行了數(shù)字孿生三維仿真。咨詢數(shù)字孿生怎么收費(fèi)

數(shù)字孿生被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)虛擬空間和物理空間融合的有效途徑，在過去十年中引起了大量的關(guān)注。隨著近年來(lái)數(shù)字孿生技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，特別是工業(yè)領(lǐng)域。然而，仍有一些差距有待填補(bǔ)，一些限制因素有待解決。在這里，本文簡(jiǎn)要概述了數(shù)字孿生在工業(yè)中的進(jìn)展，并強(qiáng)調(diào)了要避免的主要問題誤區(qū)和要克服的挑戰(zhàn)，以提高數(shù)字孿生的成熟度，并促進(jìn)未來(lái)的大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用。

目錄

1引言2工業(yè)應(yīng)用中數(shù)字孿生的***技術(shù)2.1理論和技術(shù)2.2孿生感知2.3孿生模型構(gòu)造2.4孿生交互2.5應(yīng)用3主要問題3.1過于簡(jiǎn)單或過于復(fù)雜的模型3.2不局限于大數(shù)據(jù)3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑戰(zhàn)4.1精確的模型構(gòu)建和驗(yàn)證4.2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)4.3工業(yè)應(yīng)用的可解釋人工智能4.4數(shù)字資產(chǎn)安全4.5通用工業(yè)軟件和平臺(tái)4.6工業(yè)數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)4.7潛在的道德和隱私問題5結(jié)論與展望 咨詢數(shù)字孿生建模哪個(gè)好三維渲染發(fā)動(dòng)機(jī)、可視化數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、可視化地圖服務(wù)平臺(tái)。

科研學(xué)術(shù)持續(xù)賦能  多年來(lái)通過打造專業(yè)的醫(yī)學(xué)事務(wù)團(tuán)隊(duì)，分層分級(jí)系統(tǒng)化  定制化的為客戶提供臨床研究  搭建培

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數(shù)智發(fā)展   著眼于未來(lái)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室的可持續(xù)發(fā)展 需持續(xù)賦能檢驗(yàn)科人員整體水平提升 并通過跨學(xué)科的診療數(shù)據(jù)的融合和智能分析  智能輔助臨床決策  增強(qiáng)檢驗(yàn)醫(yī)師對(duì)話臨床  對(duì)話患者的能力  更好的服務(wù)病患對(duì)話患者和臨床充分發(fā)揮檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)學(xué)科的內(nèi)涵和價(jià)值

***，圖1c描述了產(chǎn)品和制造系統(tǒng)的數(shù)字孿生的整體架構(gòu)，它為三維數(shù)字孿生模型添加了數(shù)據(jù)和服務(wù)。此外，物理進(jìn)程和虛擬進(jìn)程在整個(gè)生命周期中交替執(zhí)行，如圖1c的外圈所示。孿生模型用于支持虛擬仿真，優(yōu)化，從而以更低的成本和更高的效率實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、測(cè)試和優(yōu)化。此外，孿生模型不斷豐富，修改和更新。雖然這些概念模型在框架方面有所不同，但它們都旨在利用超逼真的模型，豐富的數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交互為特定對(duì)象提供某些服務(wù)。

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4.3工業(yè)應(yīng)用的可解釋人工智能許多工廠、車間、生產(chǎn)線和產(chǎn)品對(duì)安全性和可靠性有很高的要求，因?yàn)樗鼈兛赡芎幸兹家妆奈ｋU(xiǎn)物品（如原油）。雖然人工智能已經(jīng)被用于提高一些數(shù)字孿生的工業(yè)應(yīng)用效果和價(jià)值，但它通常是一個(gè)“黑匣子”，這意味著模型如何工作以及獲得的結(jié)果可能并不完全清楚。此外，一旦發(fā)生事故，很難分配責(zé)任。可解釋的人工智能提供了解決這個(gè)問題的途徑。4.4數(shù)字資產(chǎn)安全孿生模型和孿生數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的數(shù)字資產(chǎn)，因?yàn)樯虡I(yè)價(jià)值往往體現(xiàn)在這些模型和數(shù)據(jù)中。例如，數(shù)控機(jī)床的孿生模型包含了機(jī)床的結(jié)構(gòu)、材料、液壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)等信息。因此，數(shù)字資產(chǎn)的安全性至關(guān)重要。如果安全問題得不到很好的解決，就很難實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)調(diào)（即不同企業(yè)之間的合作）。咨詢數(shù)字孿生怎么收費(fèi)