数字孪生中，仿真和AI如何发挥作用？

数字孪生体中的仿真一定是实时的，否则就没有意义，跟过去的仿真就没区别。可以说，实时性是仿真和数字孪生体的重要区别。实时性要考虑两个维度，第一个维度是实时收集数据。比如仿真的边界条件，边界条件要有初始条件才能去计算。如果缺少初始条件和边界条件，就无法得出实时的结果。这两个条件是实时的，需要从物联网中获得。如同数字孪生体的神经一般，通过收集实时数据，然后才能实施仿真。这是第一个维度。第二个维度就是速度。现在能保证速度的是系统仿真（0维）以及一维仿真，比如电路管路，就是一维仿真。比较慢的是三维仿真，就是CAE 技术，目前CAE很难做到实时，它的任何一个计算都比一维和0维要慢很多。所以数字孪生体中三维仿真要通过降阶来发挥作用。三维仿真的计算结果是全息的，从各个角度观察都能得到对应的结果，但是在实践中我们不需要全息数据，只需要特定场景的一条数据曲线去驱动孪生体。这条曲线就是用三维计算结果经过一个降阶的过程形成的，采用类似人工智能的拟合技术，在特定要求之下得到的一条曲线类或曲面类的模型，这个模型就是实时的、是0维的。这样就实现了三维仿真的结果参与到数字孪生体中的目的。每一次降阶目的是特定的，换一个目的就要重新降阶一次。所以数字孪生体的目的必须是明确的，从而实现三维仿真帮助数字孪生体达成正确的结果。