亚信携手NVIDIA、国内AI联盟成立：数字孪生时代，制造业该如何破局？
- min932
- 1月29日
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平台联动与建模逻辑：制造业数字孪生真正落地的双重门槛
本周，在世界人工智能大会（WAIC）举办期间，AI与数字孪生话题再度聚焦舆论中心：
中国AI企业宣布组建“模型-芯片生态创新联盟”，目标是打通大模型从训练到制造落地的闭环生态，核心企业包括华为、寒武纪、瀚忆、深鉴等。
亚信科技宣布与NVIDIA Omniverse平台深度整合，推出“工业元宇宙”级数字孪生平台AISWare Digital Gemini，强调从数据到仿真、从模型到实操的虚实融合能力。
Foxconn（鸿海）在全球部署FODT数字孪生平台，全球代工巨头运用 Fii Omniverse Digital Twin（FODT）在全球范围进行工厂仿真建模，推动全球产线虚拟迁移、仿真节拍预测及机器人部署，大幅缩短落地时间，据称能将工厂部署时间缩减 50% 以上。
无论是亚信科技联手 NVIDIA Omniverse 搭建“工业元宇宙”平台，还是AI产业联盟在上海人工智能大会上的集中亮相，所有的动作都在传递同一个信号：
--数字孪生平台化趋势已形成，AI＋数字孪生已不再是单点尝试，而是以平台化方式大规模展开。
2025 年 7 月 26 日，一名参观者在中国上海参加世界人工智能大会
从热点落地到实战：数字孪生落地的两个关键门槛
通过炘璞为多家制造企业提供WMS/MES/可视化系统的实践，我们认为数字孪生真正能否落地，关键在两个层面：
一、平台集成能力：从设备到系统的统一建模
数字孪生不是一个动画展示软件，它必须具备“数据→行为→反馈”全链条建模能力。以炘璞为森工新材料设计的生产数字孪生系统为例：
通过IoT构建多设备状态感知系统，采集温度、压力等核心设备参数，打通WMS、MES等核心系统，实现底层数据一致性与上层业务协同，提升整体系统响应效率；
在系统中构建可交互的3D设备模型，不仅展示设备外观，更嵌入控制逻辑，用户点击某工序可弹出历史参数波动趋势图，支撑质量追溯和异常预警；
所有数据通过本地部署的孪生引擎计算后回传至计划排程系统，实现基于参数预测的作业优化。
二、建模逻辑颗粒度：从“看得到”走向“能预测、能决策”
数字孪生不能止步于3D图纸的可视化，要真正有用，必须实现“数据驱动的行为预测”。同样以森工为例：
针对PVA薄膜生产线，系统不仅可以还原完整工艺段，并支持对张力、温度、压力等关键工艺参数进行实时采集与曲线分析；
在质检的孪生界面中，可动态展示各段数据波动，并结合阈值规则预警潜在质量偏差，从而支撑生产人员可以做出提前干预、规避风险的动作；
系统后续支持引入基于历史工艺数据的预测模块，实现工艺仿真功能，操作人员可基于参数调节进行“虚拟调机”，预评估不同组合下的能耗、生产节拍及工序效率表现。
这类“先建模、再训练、再反馈”的路径，将更适合周期长、工序多、数据样本起步阶段的制造企业。
如何搭建真正实用的数字孪生平台？炘璞在泰科天润的经验
在泰科天润棚架系统设计中，我们采用了更轻量但高度实用的孪生建模方法：
将五千多个货位通过棚架可视化模型构建3D空间场景，同时叠加状态颜色（空闲/超期/错放/报警）+行为弹窗+任务跳转，真正实现“仓储+调度”行为联动；
每个晶圆盒状态（待转运/待作业/已完成）与其下一任务、所在工序通过数字孪生系统与后台任务管理系统同步联动；
该系统现已具备“空间孪生+行为反馈+异常预警+任务调度”四位一体的协同能力。
这一实践证明，哪怕不追求工业元宇宙级的庞大系统，只要“建模粒度”够细，逻辑够准，同样可以实现数字孪生的实战效果。
真正的数字孪生平台，走的是“系统落地”而不是“技术概念”
超现代化工厂车间插图
当前，越来越多企业尝试构建数字孪生平台，但常陷入“模型搭了、交互有了、数据却不动”的尴尬状态。
我们建议制造企业从以下三问入手评估自身的数字孪生建设是否落地：
当前系统能否实现设备、工艺、人员的虚实映射？
是否有预测模块基于历史数据输出建议或仿真行为？
是否能与排产、工艺优化系统联动，实现反馈式决策？
欢迎在评论区留言关键词【数字孪生】，炘璞将为您提供在多个项目中的落地实践方案和完整的数字孪生系统建设路径，助力更多的制造企业系统性构建适配自身场景的数字孪生解决方案。
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