數字孿生 與 AI 大模型，推動行業智能(néng)化升級的雙引擎

重點推文(wén)

在這個快速發展的數字時代，科(kē)技(jì )的進步正以前所未有(yǒu)的速度改變着我們的生活和城市面貌，數字化轉型已成為(wèi)各行業升級的必然趨勢。其中(zhōng)，數字孿生和AI大模型作(zuò)為(wèi)兩大核心技(jì )術驅動力，正在為(wèi)行業智能(néng)化升級提供強大的支持。AI 大模型與數字孿生，這兩項前沿技(jì )術的融合，正推動着各行各業朝着更加智能(néng)化、精(jīng)準化和高效化的方向發展。

數字孿生體(tǐ)：現實世界的數字化鏡像

數字孿生體(tǐ)，簡單來說，就是現實世界的數字化鏡像。它通過集成傳感器、物(wù)聯網、大數據等技(jì )術，将現實世界中(zhōng)的物(wù)理(lǐ)對象、運轉過程和系統進行數字化映射，創建一個與之完全同步的數字場景，可(kě)以對物(wù)理(lǐ)實體(tǐ)進行實時監控和模拟，幫助我們更好地理(lǐ)解和優化現實世界，從而為(wèi)管理(lǐ)者提供直觀、高效、精(jīng)準的數據支持和決策依據。

AI 大模型：智能(néng)決策的“超級大腦”

如果說數字孿生體(tǐ)是城市的“眼睛”，那麽大模型（Large Model）則是城市的“大腦”。大模型通過深度學(xué)習、自然語言處理(lǐ)等技(jì )術，能(néng)夠從海量數據中(zhōng)提取有(yǒu)價值的信息，進行智能(néng)分(fēn)析和預測。與傳統的機器學(xué)習模型相比，AI 大模型具(jù)備更強的泛化能(néng)力和适應性，能(néng)夠處理(lǐ)各種複雜的實際問題，在自然語言處理(lǐ)、圖像識别、數據挖掘等領域展現了非凡的能(néng)力。

在數字孿生體(tǐ)的基礎上，大模型可(kě)以為(wèi)城市管理(lǐ)提供更加落地的決策支持。

AI 大模型與數字孿生融合應用(yòng)賦能(néng)行業的展望

當前，随着新(xīn)質(zhì)生産(chǎn)力概念的走深與數字化轉型的走實，在數字化、網絡化、智能(néng)化日益融合的背景下，大模型 與 數字孿生技(jì )術已成為(wèi)推動行業智能(néng)化變革的核心力量。

數字冰雹作(zuò)為(wèi)數字孿生領域的頭部企業，已成功将華為(wèi)盤古大模型融合進自身行業解決方案中(zhōng)，提供滿足行業場景中(zhōng)的多(duō)種技(jì )能(néng)需求，真正釋放 AI 生産(chǎn)力，并已在城市治理(lǐ)、經濟運行等領域落地應用(yòng)，在行業實際業務(wù)中(zhōng)發揮價值。

以下我們将以小(xiǎo)見大，将一些數字孿生結合 AI 大模型，在實際行業場景中(zhōng)的應用(yòng)案例，進行簡單的介紹。

（1）交通流量科(kē)學(xué)預測，優化信通行效率

在交通領域，基于城市交通的數字孿生體(tǐ)，能(néng)夠全域對交通網絡、道路設施、車(chē)輛流量、車(chē)道占用(yòng)以及信号燈裝(zhuāng)填等數據進行實時監控和分(fēn)析，利用(yòng) AI 大模型則科(kē)學(xué)預測交通流量變化，識别潛在的擁堵點和高峰時段，分(fēn)析研判并利用(yòng)數字孿生體(tǐ)模拟不同交通控制方案的效果，幫助優化交通信号控制，真正解決“哪裏堵、為(wèi)什麽堵、如何治堵”等難點，提高道路通行效率。

（2）環境污染溯源分(fēn)析，輔助精(jīng)準治理(lǐ)

在環保領域，基于數字孿生體(tǐ)可(kě)以實時監測環境數據，如空氣質(zhì)量、水質(zhì)、土壤狀況和噪音水平，實時反映實際環境的狀态，及時預警空氣污染、水質(zhì)變化等問題，結合AI 大模型，能(néng)夠對環境系統曆史數據和實時數據進行綜合研判，對污染源及其影響範圍進行科(kē)學(xué)分(fēn)析，預測環境變化趨勢，基于污染溯源和傳播分(fēn)析的結果，可(kě)以輔助制定精(jīng)準的治理(lǐ)策略，提出優化建議并對不同治理(lǐ)方案進行模拟推演，輔助找到最優的治理(lǐ)策略，提升環境監測和治理(lǐ)的效率和效果。

（3）洪水演進趨勢分(fēn)析，應急方案演練

基于數字孿生技(jì )術，通過高精(jīng)度建模和實時數據融合，将現實中(zhōng)的河流、堤壩、城市等實體(tǐ)環境映射為(wèi)孿生體(tǐ)模型。通過實時采集水位、降雨量、流速等環境數據，構建動态的虛拟環境，并利用(yòng)預測大模型與科(kē)學(xué)大模型，基于大數據和深度學(xué)習算法，結合流體(tǐ)力學(xué)、水文(wén)模型和環境科(kē)學(xué)模型，通過曆史數據和實時數據的綜合分(fēn)析，預測洪水到達上下遊的時間和水位變化演進趨勢，評估可(kě)能(néng)受影響的區(qū)域和關鍵基礎設施，模拟洪水的流動路徑、堤壩的承載能(néng)力和不同防洪措施的效果，為(wèi)應急決策提供科(kē)學(xué)、精(jīng)準的數據支持。

（4）危化品擴散智能(néng)研判，提前預判響應

通過高精(jīng)度的數字孿生場景，将實際危化品存儲和運輸環境映射到數字空間中(zhōng)，通過實時監測危化品的狀态、環境參數（如溫度、濕度、壓力）以及儲存或運輸設備的運行狀态，動态監測危化品存儲環境。利用(yòng)大模型，整合大量曆史數據和實時監測數據，進行危化品擴散的智能(néng)研判和預測，模拟危化品在不同環境條件下的擴散路徑和擴散速度，預測事件可(kě)能(néng)的影響範圍和嚴重程度，并基于智能(néng)研判和預測結果，提供應急響應方案參考，輔助應急管理(lǐ)部門迅速采取行動，最大限度地減少事故的危害。

數字孿生+CV大模型融合

（1）智能(néng)視頻檢測，交通信息高效精(jīng)準感知

基于數字孿生技(jì )術，将現實世界的交通系統與孿生場景進行實時映射和交互，結合CV視覺大模型，能(néng)夠将交通系統中(zhōng)海量視頻數據進行智能(néng)化的自動識别、自動分(fēn)析、自動提取，可(kě)以對海量複雜的交通信息進行高效處理(lǐ)，智能(néng)辨識交通事故、違規停車(chē)車(chē)輛超速等場景事件并進行實時告警，提供精(jīng)準的感知和決策能(néng)力，輔助快速響應交通事故、進行精(jīng)準執法，提高交通管理(lǐ)的準确性和可(kě)靠性。

（2）城市治理(lǐ)事項詞典，智能(néng)分(fēn)類、高效管理(lǐ)

基于城市數字孿生體(tǐ)，能(néng)夠将城市環境、基礎設施、全要素運行态勢實時映射到孿生場景中(zhōng)。結合CV大模型物(wù)體(tǐ)識别、行為(wèi)分(fēn)析、事件檢測等能(néng)力，能(néng)夠高效處理(lǐ)和分(fēn)析大量的圖像和視頻數據，快速捕捉多(duō)種類型事件、事項，并構建城市治理(lǐ)“事項詞典”，針對城市治理(lǐ)中(zhōng)可(kě)能(néng)發生的各種事項，進行标準化的分(fēn)類和統一管理(lǐ)，結合工(gōng)單系統實現自動流轉、任務(wù)跟蹤，提高城市管理(lǐ)的精(jīng)準度和效率。

數字孿生+NLP大模型融合

結合華為(wèi) NLP 大模型能(néng)力，能(néng)夠實現自然語言交互、數據信息智能(néng)查詢等應用(yòng)，能(néng)夠根據用(yòng)戶的問題自動檢索相關信息并生成簡潔明了的回答(dá)，完成自然語言的語義理(lǐ)解和意圖識别捕捉，并進一步生成指令或内容。還能(néng)夠将自然語言轉化為(wèi) SOL 語句，快速實現數據的查詢，助力用(yòng)戶“秒(miǎo)級”獲取政策以及經濟類的數據。

數字孿生+大模型 AIOC解決方案，已在城市治理(lǐ)、交通管理(lǐ)等領域成功應用(yòng)，例如在城市治理(lǐ)方面，IOC大模型能(néng)夠自動捕捉城市各領域運行狀态，并對曆史數據進行回溯分(fēn)析、對未來态勢進行智能(néng)預測，智能(néng)分(fēn)析城市運行潛在問題，幫助管理(lǐ)者精(jīng)準制定治理(lǐ)策略。通過集成大模型圖像分(fēn)類、目标檢測、圖像捕捉、行為(wèi)觀察等技(jì )術,可(kě)實時檢測圖像中(zhōng)物(wù)體(tǐ)、人、場景等對象的異常行為(wèi)，如"人員密集”等數十種城市治理(lǐ)場景事件，在場景中(zhōng)實現自動關聯、定位、告警，賦能(néng)高"消防占道”效處置;根據圖像分(fēn)析結果，自動化生成反饋建議，幫助管理(lǐ)者制定更合理(lǐ)的處置方案。

數字孿生與 AI 大模型不僅是技(jì )術創新(xīn)的産(chǎn)物(wù)，更是推動數字化轉型的重要力量，随着技(jì )術的不斷進步，AI 大模型 與 數字孿生 将在更多(duō)領域展現其強大的潛力，輔助各行業業務(wù)提升管理(lǐ)和決策的效率和精(jīng)準度。數字冰雹将繼續鼎力推進與大模型、AI等新(xīn)技(jì )術深度融合，不斷拓展AI大模型融合應用(yòng)的深度和廣度，落地 AI 與數字孿生的實際應用(yòng)價值，賦能(néng)千行百業從數字化走向智能(néng)化，赢戰智能(néng)化時代新(xīn)考驗。