与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 智慧 能耗与碳排管控 依托大模型和数字孪生，实时监控、 动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 角色之间 建立高效的沟通机制，通过 · 循环优化与迭代： 流程采取循环迭代的方式进行，确保 交 流 提 供 必要的支持与反馈 问题得到持续的优化与解决 未来大语言模型的关键突破点二：世界模型 / 数字孪生 57/80 AlphaGo Zero 的成功不仅是算力 + 算法 + 数据，还有数字化的棋盘 ! 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 架构，是通过更真实地模拟现实世 界 ( 多模态输入训练 ) 来解决当前系统的局限性，例如幻 觉 和逻辑上的缺陷。这也是想要 Al 接近人类智力水平， 需要 像婴儿一样学习世界运作的方式。 世界模型 / 数字孪生：让大语言模型能够低成本虚拟演练 58/80 Real-Time Autonamous Adaptive Conceptual Learning& Reasoning

持，基于经验教训 和客户具体情况提供定制化建议。 • 广泛运用生成式设计、自动化和基于仿真的测试来增强产品开发，并通过算法优化实现快速的 机器设置。 • 完全自动化的生产流程，通过制造业数字孪生来引导流程，实现无人工干预的切换。 • • 利用预测、财务标准、产能和运营多约束优化计划与排程，并提供可借鉴的实用建议。 增强型人工决策，实现跨域跨组织的无缝计划变更。 • 超过95%的交易实现自动化流程及问题解决。 想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何 为卓越？”，从而明确团队应如何协同达成这一 目标。 我们的研究显示，企业普遍将网络安全、云计 算与SaaS平台、RFID与物联网等先进传感器，以及 供应链数字孪生模拟平台视为自主化的关键赋能技 术。但构建自主化系统绝非各部分的简单叠加。它 需要周密的规划，针对新的工作方式定义和重构 流程，实现数据集成，并进行持续监控。流程成熟 度是一个重要的起点。许多企业若不首先稳定其 用，如规划理想的厂房设施。利用预先模拟并确 定设施的最佳布局，缩短调试时间，并为每个设 施确定合适的自动化程度。 另一项应用是基于NVIDIA Omniverse蓝图 打造的Mega平台，用于在工厂和仓库的工业数字 孪生环境中测试机器人集群，包括通用人形机器 人。实体AI（如人形机器人）因其多功能性而备受 青睐。它们能够快速轻松地融入以人为中心的环 境，参与物理空间的重复性工作流程。 机器人运营的实时优化是该概念验证中探索