26年1月来自LeHigh大学、UMD、新南威尔士大学、WPI、UPenn、Notre Dame大学、哥大、乔治亚大学、耶鲁大学、TAMU、斯坦福大学、Squirrel Ai、德州Austin、德州大学休斯顿健康科学中心、UC Riverside、佛罗里达国际大学、普渡大学和费城儿童医院的论文“Digital Twin AI: Opportunities and Challenges from Large Language Models to World Models”。

数字孪生作为物理系统的精确数字化表示，已从被动的仿真工具发展成为智能自主实体，这得益于人工智能技术的集成。本文提出一个统一的四阶段框架，系统地描述人工智能在数字孪生生命周期中的集成，涵盖建模、镜像、干预和自主管理四个阶段。通过综合现有技术和实践，提炼出一个统一的四阶段框架，系统地描述人工智能方法如何在数字孪生生命周期中嵌入：（1）通过基于物理和受物理信息影响的人工智能方法对物理孪生进行建模；（2）将物理系统镜像到具有实时同步的数字孪生中；（3）通过预测建模、异常检测和优化策略对物理孪生进行干预；（4）通过大语言模型、基础模型和智体实现自主管理。如图所示：

本文深入分析基于物理的建模与数据驱动学习之间的协同作用，重点阐述从传统数值求解器到物理信息模型和物理系统基础模型的转变。此外，还探讨包括大语言模型和生成式世界模型在内的生成式人工智能技术如何将数字孪生转化为能够进行推理、沟通和创造性场景生成的主动式、自​​我改进的认知系统。通过对医疗保健、航空航天、智能制造、机器人和智慧城市等11个应用领域的广泛回顾，既发现可扩展性、可解释性和可信度等普遍挑战，也发现特定领域的特定需求。本文揭示人工智能驱动的数字孪生如何朝着更智能、更易互操作且更符合伦理的生态系统演进，并重点指出未来跨学科研究和开发的关键方向。

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预测物理行为

预测建模是数字孪生系统的基础，它能够基于当前和历史数据预测未来的状况和行为。在创建物理实体虚拟副本的数字孪生系统中，预测模型可以预测各种场景，例如设备故障、性能下降和系统异常。这些预测对于优化性能、预防意外问题以及确保物理资产的高效运行至关重要。借助机器学习和深度学习等先进的人工智能技术，数字孪生可以分析大量数据来预测趋势、检测异常并实时做出决策。

预测建模基础

预测建模是数字孪生系统的基石，它能够基于当前和历史数据预测物理实体的未来状态和行为。这种能力对于优化运营、规划维护以及提高系统的整体性能和可靠性至关重要。

预测建模的定义。数字孪生系统中的预测建模涉及使用观测数据 X_t ⊆ X 和预测函数 F 来预测未来状态 x_t+T ∈ X。形式上，给定截至当前时间 t 的一组观测状态 X_t，目标是估计未来时间 t + T 的状态 xˆ_t+T，即 xˆ_t+T = F(X_t,T)，其中 X_t = {x_t_1, x_t_2, …, x_t} 表示截至当前时间 t 的历史数据，T 是预测范围，表示进行预测的未来时间区间。状态空间 X 包含系统的所有可能状态，涵盖各种传感器读数、运行条件和性能指标。观测数据 X_t 是用于训练预测模型的记录状态。函数 F 采用机器学习、深度学习或统计方法，基于历史数据和当前数据来预测未来状态。为了优化预测函数 F，目标是最小化损失函数 L，该损失函数捕捉预测状态 xˆ_t+T 与实际未来状态 x_t+T 之间的差异。

预测任务

在数字孪生系统中，预测模型在维护物理组件和网络组件的可靠性、效率和性能方面发挥着至关重要的作用。通过利用先进的人工智能技术，这些模型能够对复杂数据进行持续监控和分析，识别模式并预测潜在问题，防患于未然。数字孪生系统中的主要预测类型可大致分为两大类：1) 实时决策；2) 预测性维护。

实时决策。实时决策对于数字孪生系统至关重要，该系统创建物理实体的虚拟副本，以实现持续监控和仿真。这种能力允许使用当前和历史数据进行即时分析和响应，从而支持快速识别问题、优化运行并提高系统效率。数字孪生系统中的实时决策涵盖多个领域，包括交通管理、工业物流、医疗保健、消防安全、结构健康监测和能源管理。a) 在交通管理方面，Cai【275】开发一种混合编码器-解码器神经网络架构，即交通 transformer（Traffic Transformer），用于交通预测。本文采用图卷积网络对空间依赖性进行建模，并利用Transformer模型对时间依赖性进行建模，同时提出时间位置编码策略来编码时间序列的连续性和周期性。Li【266】开发一种多传感器数据相关图卷积网络(MDCGCN)，以应对实时交通流预测的挑战。该模型有效地捕捉交通模式中动态的时间和空间相关性，显著提高了预测精度。类似地，Liang【267】提出时空觉察数据恢复网络(STAR)，该网络利用图神经网络恢复时空交通数据中缺失的条目。这种方法确保准确的数据恢复，这对于智能交通系统(ITS)中的实时交通监控和决策至关重要。Kong【268】引入动态图卷积循环插补网络(DGCRIN)，该网络对动态空间依赖性进行建模，并利用多样化的数据来插补缺失的交通数据，从而增强了实时交通数据分析能力。 b) 在工业物流领域，Wu【279】提出一种利用工业物联网和长短期记忆(LSTM)网络实时跟踪制造资源的系统。该系统通过精确定位产品推车并提供基于位置的服务来提高运营效率。Wang&Ma【272】设计PhysiQ框架，用于监测居家物理治疗锻炼。该系统使用多任务时空孪生神经网络来测量锻炼质量，确保患者实时正确地进行锻炼。c) 在消防安全领域，Zhang【271】提出人工智能数字火灾(AID-Fire)系统，该系统使用卷积LSTM神经网络来实时识别和监测火灾发展，显著辅助消防和疏散过程。d) 在医疗领域，Pan【280】开发基于时间 Swin Transformer 网络 (TSTNet)，用于实时手术视频工作流程识别，通过对时间信息和多尺度视觉数据进行建模，实现了高精度。e) 在电池管理领域，Li 【285】提出一种结合卷积神经网络和 LSTM 的框架，用于实时预测锂离子电池的退化情况，从而确保电池健康监测的准确性。类似地，Yi 【286】提出一种利用 LSTM 网络对锂离子电池进行实时温度预测和退化分析的方法，以维护电池的安全性和性能。

预测性维护。预测性维护对于确保各行业机械设备的可靠性和使用寿命至关重要。通过利用先进的人工智能技术，预测性维护能够准确预测设备故障和优化维护计划。a) 在制造业领域，Li【288】提出一种分层注意图卷积网络(HAGCN)，该网络结合了空间和时间依赖性来预测机械的剩余使用寿命(RUL)。类似地，Aivaliotis【289】使用基于物理的仿真来估计工业机器人的RUL，证明了将数字模型与实时数据相结合的实用性。此外，Luo【256】提出了一种混合方法，该方法融合基于模型和数据驱动的技术，用于精确预测数控机床的寿命。b) 对于系统和设备诊断，已经提出了几种方法。Yang【290】提出SuperGraph，这是一种基于时空图的特征提取方法，用于旋转机械故障诊断，在处理复杂数据方面展现出显著优势。类似地，Zhang【291】利用多元时空图神经网络实现了机电设备的故障预测系统，提高了预测精度。在电力电子领域，Peng 【292】开发一种用于直流-直流变换器的非侵入式健康指标估计方法，采用粒子群优化算法有效监测关键组件。针对物联网生态系统中的挑战，Altun & Tavli 【294】探索分布式账本（ledger）技术，提出一种模型，提高预测性维护应用的安全性和可扩展性。Mubarak 【269】结合机器学习和高级分析技术，为工业 4.0 创建一个全面的预测性维护框架，优化了维护决策并提高了成本效益。c) 在航空航天领域，Liu 【263】强调集成各种数据源以支持决策过程的重要性，提高了预测性维护的效率。同样，Tuegel 【293】专注于利用高保真模型重新设计飞机结构寿命预测，以确保在评估结构完整性方面具有更高的准确性和安全性。

异常检测与诊断

异常检测（即故障检测）是指识别并响应系统中偏离正常状态的异常模式或行为的过程。在创建物理实体虚拟副本的数字孪生系统中，异常可以以多种形式出现，例如设备故障、运行性能的意外变化或传感器数据中的不规则模式。这些异常可能表明存在潜在问题，如果不及时处理，可能会导致严重的网络故障 、安全隐患和经济损失 。因此，异常检测对于维护数字孪生系统的完整性、可靠性和效率至关重要。通过利用先进的异常检测算法（例如，自编码器、生成对抗网络和循环神经网络），数字孪生系统可以持续监控和分析实时传感器数据和历史运行记录，以识别异常情况、预测潜在故障并制定维护措施，从而在发生代价高昂的故障之前及时进行干预和预防性维护。

异常特征描述

数字孪生系统中的异常是指偏离预期行为的情况，这可能表明系统的物理或虚拟组件存在潜在问题。理解这些异常对于开发有效的检测和监控方法至关重要。

数字孪生系统中异常的定义。数字孪生系统中的异常是指系统偏离预期行为的任何情况，这可能涵盖数据、流程和性能指标等各个方面。形式上，给定一个系统状态空间 S，异常被定义为与预期行为 E ⊂ S 显著偏离的状态 s ∈ S。状态空间 S 包含系统可能处于的所有状态，涵盖所有可能的温度、压力或性能指标。预期行为 E 表示 S 的子集，其中包括正常运行状态，例如 50°C 到 80°C 之间的温度范围。异常集合 A 包括超出预期范围的状态，例如温度读数高于 90°C。概率 P(s | E) 衡量状态 s 在正常条件下发生的可能性，如果该概率低于预定义的阈值 ε，则状态 s 被标记为异常。这个宽泛的定义涵盖各种类型的异常，包括数据异常、过程异常等。

异常检测类型和方法

在数字孪生系统中，异常可以根据其特征和对系统的影响分为几种类型。主要异常检测类型包括：1）数据驱动的异常检测；2）基于系统的异常检测。

数据驱动的异常检测。数据驱动的异常检测在数字孪生系统中至关重要，因为这类系统中来自各种传感器和系统的大量数据会持续传输和监控。数据异常可能源于多种原因，包括传感器故障、网络问题和操作故障。a) 传感器数据异常通常是由传感器故障或数据采集不准确引起的。为了解决这个问题，人们已经采用了各种异常检测技术。b) 网络数据异常源于数据传输和网络性能问题（例如，高延迟），影响数字孪生系统接收数据的可靠性和及时性。Li【257】通过检测固定接入网络上的互联网服务质量异常来应对这一挑战。他们的系统聚合来自多个网络元素的数据，并采用实时仿真来检测服务质量下降和网络故障。此外，【302】强调数据中心中间件在大规模数字孪生平台中的重要性。他们提出的架构支持数字孪生系统内部高效的数据通信，这对于准确的异常检测和系统可靠性至关重要。c) 运行数据异常是由于系统运行过程中的不规则或故障引起的。由于各种系统组件之间存在复杂的交互作用，这些异常的检测和诊断可能特别具有挑战性。为了应对这一挑战，人们提出了许多异常检测方法。

基于系统的异常检测。数字孪生系统中的基于系统的异常检测侧重于识别和诊断由整个系统运行过程和网络通信 引起的故障和异常。这些异常可能源于各种原因，例如硬件故障和网络攻击。这些异常情况分为两大类：a) 运行故障诊断；b) 网络安全和网络通信。a) 运行故障诊断涉及检测和诊断系统运行过程中的故障，包括机械故障、流程中断和部件磨损。例如，Wu【318】开发一种多层卷积神经网络，用于高速列车转向架的实时故障诊断，从而提高了安全性并降低了维护成本。类似地，在制造业领域，Lv【296】设计一种基于主动学习和域对抗神经网络 (DANN) 的故障识别算法，该算法显著提高不同运行条件下的故障诊断精度和稳定性。Ghosh 【297】构建一个基于隐马尔可夫模型的系统，该系统能够封装系统动力学，并通过提升理解、预测和决策能力来增强制造过程中的故障诊断。此外，Xu【316】提出一种基于深度迁移学习的两阶段故障诊断方法，通过将训练好的模型从虚拟空间迁移到物理空间，实现了实时监控和预测性维护，从而在动态生产环境中维持了运行的连续性。Wang【315】进一步探索了智能制造中用于异常检测的各种分类模型，证明了决策树在实现高故障分类精度和防止运行中断方面的有效性。b) 网络安全和网络通信异常涉及数据传输、网络性能和安全威胁等问题，这些问题可能会损害数字孪生系统的可靠性和完整性。为了应对这些挑战，研究人员开发了多种方法。

为了有效检测和响应数字孪生系统中网络和物理组件中出现的异常，人们引入各种先进的机器学习和深度学习模型。这些模型能够对复杂数据进行持续监控和分析，识别模式并预测潜在问题，从而确保系统的可靠性、完整性和效率。

基于机器学习的异常检测。数字孪生系统中基于机器学习的异常检测方法采用一系列传统算法来识别各个领域的异常情况。这些方法包括基于聚类和距离的技术）、概率方法以及判别模型，每种方法在处理高维数据、捕获复杂模式以及为实时异常检测和故障诊断提供稳健的解决方案方面都具有独特的优势。a) 聚类和基于距离的方法对于需要对异常情况做出快速自适应响应的应用非常有效。b) 基于概率的方法为管理不确定性和复杂的数据关系提供了稳健的解决方案。c) 判别模型，例如支持向量机 (SVM)，能够有效地定义分类任务的决策边界。

基于深度学习的异常检测。基于深度学习的异常检测技术利用复杂的神经网络架构来检测各个领域的复杂模式和异常情况，显著提升了数字孪生系统的能力。这些方法包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及混合方法，每种方法在建模高维数据、捕捉时空依赖性以及确保稳健的异常检测和故障诊断方面都具有独特的优势。a) 自编码器及其变体在无监督异常检测和特征提取方面尤其有效。b) 生成对抗网络 (GAN) 已被证明能够有效地捕获复杂的数据分布并生成用于异常检测的真实数据。c) 卷积神经网络 (CNN) 因其处理空间数据和提取分层特征的能力而被广泛应用。d) 循环神经网络 (RNN)，特别是 LSTM 网络，擅长捕捉序列数据中的时间依赖性。e) 其他混合方法，例如深度循环图卷积架构，也被用于解决传感器故障检测和容错问题。

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人工智能增强的优化和控制方法代表复杂系统管理方面的一项重大进步，它将人工智能的能力与数字孪生提供的详细建模和仿真相结合。这种融合带来了更智能、响应更迅速、更具预测性的优化和控制机制。人工智能在数字孪生优化和控制系统中的增强体现在以下几个方面，包括人工智能增强的优化和自适应控制。

优化策略

传统基于数学规划的数字孪生优化方法通常难以处理需要快速响应或复杂环境变化（需要持续适应）的场景。人工智能增强的优化方法可以在一定程度上解决这些问题。

实时优化。实时优化是指基于实时传感器数据和仿真结果对物理系统进行即时调整，以优化系统性能。在需要即时决策和快速响应的相关任务中，人工智能可以提高响应速度和决策效率，从而提升决策质量。例如，早期研究【343】提出一种基于强化学习的实时优化(RL-RTO)方法，用于过程系统，该方法将最优决策集成到神经网络中，这与传统的重复过程模型解决方案形成对比。RL-RTO方法以化学反应器为例进行了验证，结果表明其具有提升潜力，可将年利润提高9.6%，但仍落后于传统的基于第一性原理加非线性规划的方法（该方法可实现17.2%的利润提升）。此外，Dong-Hoon Oh【344】提出一种基于 Actor-Critic 强化学习策略的加氢裂化单元操作优化方法，该方法基于误差小于 2% 的已验证数学模型开发而成。该方法以 97.86% 和 98.5% 的准确率实现了最佳操作条件，展现出快速响应、低计算负担和高度可定制性等优点，适用于实际的在线优化，并可应用于其他化工行业。最近，研究人员【345】提出一种融合人类知识的强化学习框架，以应对分批补料生物制药工艺优化的挑战。通过领域特定模拟器验证，该强化学习方案在极短的在线计算时间内将批次收率提高了 14%，展现出优于现有方法的巨大潜力。此外，一系列研究【346, 347, 348】探索利用强化学习为数字孪生生成实时最优决策。总之，强化学习的优势在于训练出最优策略，而不是在每个时间步优化操作。一旦确定了最优策略，通过经济高效的前向传播即可快速生成在线解决方案，从而加快决策速度。

自适应优化。自适应优化是一种根据实时反馈和不断变化的情况动态调整优化参数或策略的方法，旨在持续改进性能并应对不确定性。然而，传统的数学规划方法通常采用相对静态的模型，难以反复重新配置或调整参数以应对复杂多变的场景【349】。通过收集实时数据并进行相应的调整，人工智能可以更好地完成这些任务。早期研究主要集中于使用传统的机器学习方法来实现更好的自适应优化【350, 351】。尽管上述结果和方法在一定程度上可以优化工艺参数，但它们的动态性能较差，无法很好地适应不断变化的环境【349】。Liu【352】提出一种基于人工智能的自适应优化方法，用于预测零件加工中的表面粗糙度并自适应地调整工艺参数，从而克服传统优化方法在处理实时性和不确定因素方面的局限性。该方法通过构建数字孪生模型，并结合粒子群优化算法和广义回归神经网络，实现了对刀具磨损和表面粗糙度的实时监测和预测，以及切削参数的自适应优化，从而提高了加工过程的质量和效率。最近，Yang【353】提出一种结合联邦学习的自适应优化方法，该方法利用联邦学习在处理异构数据方面的优势。该方法将收敛速度提高了60%以上，并将流量消耗降低60%以上。通过集成各种人工智能技术，可以更有效地克服传统优化方法在动态性方面的局限性，从而增强自适应优化，并改进其在数字孪生领域的应用。

自适应控制

自适应控制是一种利用实时仿真结果和传感器数据来提高物理系统效率或降低资源成本的技术。具体而言，通过强化学习的增强，自适应控制在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括制造设备调节、机器人和自动驾驶。

强化学习与PID控制。在数字孪生控制任务中，PID控制器是最传统且应用最广泛的控制器。然而，PID控制难以处理高维、高度非线性和时变系统。通过与强化学习技术相结合，这些挑战可以在一定程度上得到解决。一种方法是使用强化学习智能体来调整PID控制器的参数。早期尝试【357】采用增量式Q学习策略以在线方式调整PID控制器。该算法通过离散化技术在动作空间和状态空间方向上动态地构建Q值表，从而创建一个离散但精确的调整模型。其他方法采用了连续动作强化学习自动机算法和径向基函数Actor-Critic网络来调整PID控制器。然而，这些方法并不能完全解决PID控制器固有的线性问题。此外，人们也致力于用强化学习完全替代PID控制器。一项研究(358)成功地应用了DDPG算法，为可变几何涡轮增压器系统的瞬态响应开发了一种智能控制策略。类似地，其他研究人员(359)也提出了用强化学习模型替代PID控制器。

强化学习与模型预测控制。模型预测控制(MPC)也是一种广泛应用的控制技术，尤其适用于需要预测动作的控制系统。它被广泛应用于自动驾驶和机器人控制等领域。虽然MPC可以处理复杂的多变量系统，但它在计算复杂度和模型精度方面仍面临挑战。

将强化学习与MPC相结合为解决这些问题提供了有希望的方案。一种方法是利用强化学习（RL）来提升模型预测控制（MPC）控制器的性能。一种基于数字孪生的自适应控制器已被提出，该控制器集成了软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）仿真【360】。这种方法可以实时优化MPC参数，增强其处理非线性时变系统的能力。另一种策略是直接利用强化学习来替代传统的MPC算法。研究人员开发DQN策略模型，该模型能够调节复杂系统以应对实际的时变扰动【361】。这些基于强化学习的控制器无需显式更新模型即可适应不断变化的系统动态，这是相对于传统MPC的一个显著优势。数字孪生在强化学习-MPC系统的开发中发挥着至关重要的作用。通过创建物理系统的精确虚拟表示，数字孪生为部署前训练和测试强化学习算法提供了安全的环境。例如，长短期记忆网络（LSTM）已被用于捕获控制系统的完整动态特性，作为强化学习训练的数字孪生【362】。强化学习与模型预测控制的结合在数字孪生的控制任务中展现出了良好的效果。

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自主管理的认知能力

自主管理依赖于数字孪生的认知层，使其能够理解人类意图并解读其所管理系统的动态状态。这些认知能力构成了智能控制的基础：数字孪生必须首先理解需要达成的目标，并感知系统当前的运行状态。大型语言模型（LLM）提供了一种机制，用于理解自然语言指令并将其转化为管理操作，而基础模型则支持跨多种数据模态的感知。它们共同构建了人类意图、环境理解和自主决策之间的语义桥梁。需要注意的是，当前基于LLM或扩散的世界模型并不能保证物理保真度或闭环稳定性，它们在数字孪生中的作用仍处于探索阶段。

与LLM的自然语言交互

自然语言交互使数字孪生能够以直观的方式理解和响应人类指令。操作员无需依赖预定义的脚本或手动配置，即可直接使用日常语言发布管理目标，例如“在不降低生产速度的前提下降低能耗”或“检查网络是否正常运行”。大语言模型能够解读这些指令，提取可执行的实体，并将其转化为数字孪生可以执行的正式目标。这种自然的界面将数字孪生体管理从一个高度技术化的流程转变为一个易于操作且协作性强的活动 。

从语言到管理决策。将人类语言转化为系统级操作的能力是自主管理的一项核心认知进步。大语言模型能够将自由文本解析为结构化的意图，识别任务中涉及的相关变量、约束和目标。然后，它们通过模式对齐和函数调用将这些结构化目标映射到内部控制模块或仿真工具。例如，当用户请求“在保持温度低于 70°C 的情况下优化吞吐量”时，模型会将该短语转换为可衡量的目标，从而定义规划模块的优化目标和边界条件。这一过程通过检索增强推理得到强化，模型将决策建立在实时系统数据和先前的管理记录之上。通过整合来自传感器日志、历史性能数据和配置文件中的上下文信息，模型避免了推测性推理，并确保生成的管理操作与物理系统的当前状态保持一致。因此，语言不再是一种模糊或含糊的沟通形式；它成为人类专业知识与机器执行之间直接、可解释的接口。更重要的是，这种转变也赋予了系统适应性。当系统接收到部分定义或相互冲突的目标时，模型可以请求澄清、协商约束条件或根据历史模式推断缺失的细节。这种双向推理循环确保了人类意图能够忠实地转化为精确的操作指令，从而支持自主控制的效率和安全性。

对话式管理界面。除了一次性指令之外，大语言模型还支持人类与数字孪生之间的持续对话。通过对话式界面，系统可以提供当前状态的概要信息、报告正在进行的操作，并解释其计划决策。例如，在执行维护优化后，系统可能会回复：“冷却功率降低10%，能耗降低12%，且未检测到过热。”这种透明度使用户能够在不进行微观管理的情况下随时了解情况。持续的对话也支持动态协作。用户可以使用自然语言细化目标，例如“更快地降低温度，但避免过热”，系统会立即调整计划，并通过其内部推理模块重新评估各种权衡。这种适应性将管理转变为人机之间的持续协商，语言成为共享理解的媒介。此外，对话还提供一种问责机制。系统可以解释其做出特定决策的原因，引用所使用的数据，并量化其预测的不确定性。这些基于对话的解释不仅增强信任，而且为监管透明度和可审计性奠定了基础，这对于制造业和基础设施管理等安全关键领域至关重要。

基于基础模型的多模态感知

数字孪生的自主管理能力不仅取决于对指令的理解，还取决于对环境的准确感知。基础模型通过学习图像、信号和文本之间的联合表征，将感知范围扩展到单个传感器之外。这种多模态能力使孪生能够解读复杂的运行环境——识别模式、识别异常，并推断单个数据流可能无法揭示的隐藏状态。由此，它弥合了物理现象与数字感知之间的鸿沟。

多模态数据理解。基础模型通过将各种数据模态编码到共享的语义空间中来学习解读这些数据。它们整合来自摄像头、振动传感器、声学信号、热阵列和文本日志的信息，从而构建对系统状态的整体理解。例如，模型可以将微弱的噪声模式与异常的振动频率关联起来，在传统诊断方法检测到之前识别出潜在的机械失衡。这使得感知智能超越了静态阈值，转向了情境推理。通过将多模态信号抽象为可解释的嵌入，该模型能够识别系统配置、运行模式以及早期退化指标。这种能力增强了态势感知，并为预测和控制提供了更丰富的基础。随着环境的演变，该模型通过增量微调不断适应，即使在新的条件或传感器配置下也能保持感知的准确性。多模态数据理解支持物理层和数字层之间的语义一致性。当系统观察到差异时，例如传感器读数显示稳定但视频数据显示异常，它可以标记这些不一致之处以供审查。这种跨模态交叉验证信号的能力增强了可靠性，并防止了自主管理中的盲点。

用于系统觉察的多模态融合。融合机制将各种信息流组合成统一的态势表示，以反映系统的整体状态。通过空间和时间对齐，该模型将局部信号合成为连贯的全局视图。例如，可以将来自电网分布式传感器的数据与卫星图像和维护日志融合，从而推断运行性能和环境压力模式。这种集成感知使数字孪生能够推理组件之间的交互作用，而不是孤立地处理每个子系统。这种融合驱动的感知也支持主动行为。数字孪生可以检测新出现的模式，预测连锁反应，并提前调整管理策略。通过跟踪跨模态的相关性，它可以学习将物理状态与运行结果联系起来的因果关系。其结果不仅是更丰富的感知，更是对系统动态的具身理解。最后，保持感知能力要求数字孪生能够透明地表示不确定性。基础模型量化预测置信度，并将每个推断与可追溯的证据关联起来。这些信息被传递给规划和决策模块，确保对高风险判断采取保守处理或交由人工监督。通过这种方式，多模态融合将原始数据转化为可操作的觉察，作为定义自主管理的推理和规划过程的感知对应体。

实现自主决策与规划

认知能力使数字孪生能够理解意图并感知系统状态，而自主管理则进一步要求其具备在无需人工干预的情况下做出决策、规划行动并适应不断变化的环境的能力。

基于智体的推理和自适应学习

基于智体的推理赋予数字孪生模块化结构，使其能够在复杂环境中智能地行动。每个智体都体现自主性、感知、推理和学习能力，既是决策者又是管理任务的执行者。在数字孪生系统中，智体感知环境输入，分析上下文信息，生成管理计划，并通过与底层物理或模拟系统的交互来执行操作。强化学习和持续学习进一步使这些智体能够从经验中改进策略，并在多智体环境中与其他智能体协调工作。

用于自主管理的智体架构。智体架构构成自主管理的运行基础。通常按照 MAPE-K 循环组织，智体持续监控系统状态，分析模式，规划干预措施，执行操作并更新其知识库。该循环将管理从被动式转变为主动式，使数字孪生即使在不确定情况下也能保持稳定运行。该架构通常包含四个层：感知层，用于收集多模态信号；分析层，用于诊断状况或预测结果；规划层，用于制定自适应策略；以及执行层，用于与执行器或模拟模块交互。这些层之间双向交互，确保每个动作都基于当前观测数据，并且结果能够反馈到学习和优化过程中。一个实际的例子是工业工厂的自主运行。智体持续评估性能指标，检测瓶颈，并协调诸如调整温度或资源分配等动作。当系统偏离预期性能时，规划层会提出新的配置方案，执行层则自动执行这些方案。知识组件存储上下文规则，例如控制变量和结果之间的因果关系，使系统能够推断某些策略奏效的“原因”，并在未来的场景中重用这些策略。此外，基于智体的框架支持分层和分布式管理。本地智体负责子系统优化，而更高级别的智体则协调全局目标，确保个体动作与系统整体性能保持一致。这种组织结构实现可扩展性和鲁棒性，因为局部故障可以由相邻智体进行补偿，而无需中央控制。

从管理经验中学习。自适应学习将数字孪生从静态控制系统转变为自我改进的实体。通过强化学习（RL），智能体学习管理策略，以最大化长期收益而非短期绩效。每一次经验，包括成功、失败或异常情况，都有助于完善这些策略，使数字孪生能够预测其行为在未来类似情境中的后果。随着时间的推移，这种持续改进最终会形成弹性且高效的管理策略。例如，考虑一个管理数据中心能源消耗的智体。最初，它可能会通过模拟探索不同的冷却策略。随着它积累关于温度稳定性、成本和延迟的反馈，它会逐渐学习一种平衡能源效率和性能的最优控制策略。这一过程类似于人类专业知识的获取——不仅从成功的结果中学习，也从错误中学习，从而做出更好的决策。除了单智体学习之外，跨多个数字孪生的协作学习可以增强全局智能。当一个系统的经验通过联邦学习或迁移学习与其他系统共享时，集体知识库就会增长。这使得系统能够快速适应新环境而无需从头开始，从而为复杂的基础设施网络形成一种“组织记忆”。最终，从管理经验中学习使数字孪生能够超越预设的行为模式，从而在动态、不确定且数据丰富的环境中实现自我适应。

自优化和闭环控制

自优化是自主管理的最终阶段，此时数字孪生不再依赖外部指令，而是通过闭环反馈不断改进自身性能。系统观察自身行为，识别低效之处，并自动实施纠正措施。结合预测和认知能力，闭环控制将数字孪生转变为一个能够以最小的监督维持最佳性能的自主实体。

自主闭环管理。闭环管理通过持续连接感知、推理和执行来完善自主控制循环。在这种模式下，数字孪生监控实时数据，检测与预期性能的偏差，并触发自我纠正措施。 MAPE-K 循环在实时环境中运行：监控用于捕获状态数据，分析用于检测异常或预测结果，计划用于生成干预措施，执行用于应用调整，知识用于更新未来策略 。例如，在智能制造中，当振动传感器指示设备可能出现疲劳时，数字孪生体会预测故障发生的时间范围，并在故障发生前自主安排维护。然后，系统评估其干预措施的有效性，并从结果中学习以改进未来的响应。这种检测、行动和改进的循环确保了系统能够持续适应不断变化的运行条件。自主闭环管理的优势在于其持续优化性能的能力。与依赖定期标定或手动调整的开环系统不同，闭环系统能够实现持续学习、模型重标定和策略调整。随着时间的推移，数字孪生在自我管理方面会变得更加熟练，从而弥合基于仿真的优化与现实世界运行自主性之间的差距。

人机协作管理。尽管自主性取得了进步，但完全脱离人类监督很少是可取的或安全的。人机协作对于平衡效率和责任仍然至关重要。协作管理框架定义不同的自主级别——从完全手动控制到完全自主运行——允许在不确定性或风险超过预设阈值时进行人工干预。在中间自主级别，数字孪生充当智能助手，推荐行动方案，解释其推理过程，并在获得批准后执行任务。这种协作工作流程通过卸载复杂的计算来增强人类决策，同时保持透明度和信任度。例如，在电网管理中，数字孪生可以自主调节电压以稳定供电，但在后果涉及伦理或经济敏感问题时，将负荷削减决策推迟给人工操作员。协作还延伸到学习领域。人类专家可以通过提供系统响应反馈或标注异常案例以进行模型重训练来指导数字孪生。这种混合反馈加速学习收敛，同时确保自主管理符合人类价值观和监管约束。最终，人机协作管理的目标不是取代人类的判断，而是增强人类的判断——创建数字孪生，使其不仅能够自我管理，而且能够在以人为中心的系统中自我解释和负责。

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应用包括：

• 健康系统
• 生物系统
• 航空
• 智慧城市
• 移动和交通
• 智慧制造
• 机器人
• 自然系统和环境
• 农业
• 商务
• 教育和培训
• 数字孪生在量子计算的应用

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尽管人工智能赋能的数字孪生已在多个领域展现出变革性潜力，但仍存在一些根本性挑战尚未解决。
物理学与人工智能的融合。

• 可扩展性和实时性能。
• 可信度和伦理。
• 人机协作。
• 标准化和跨域迁移。
• 新兴领域。