达索系统生成式数字孪生和多智能体系统

寂静回声

这是一篇基于Dan Isaacs，Digital Twin Consortium的首席技术官兼总经理Dan Isaacs在达索系统2025科学周上的演讲深度解析文章。他演讲的题目是《数字孪生的进化：驱动数字化转型的下一阶段》，文章将深入剖析数字孪生的进化、生成式AI的融合，以及这一技术变革如何重塑工业与科学世界。


我们正在进入一个全新的阶段——生成式经济时代的智能孪生。

这是一个关于“连接”的故事。不是简单的网线连接，而是物理实体与虚拟模型之间那种近乎神经突触般的连接。Dan Isaacs带来的不仅仅是技术报告，更是一张通往未来的工程蓝图。在这张蓝图中，数据不再是静止的数字，它们开始有了“意识”；模型不再是被动的镜像，它们开始有了“行动力”。
接下来，让我们一起跟随Dan Isaacs的思想实验，剥开那些复杂的术语外壳，去观察藏在里面的科学内核。我们将看到，当生成式AI遇上坚硬的工业物理学，会产生怎样奇妙的化学反应。


Dan Isaacs演讲内容
第一章：从虚拟到现实的闭环——联盟的诞生与使命
谢谢Patrick的热情介绍。真的非常感谢达索系统邀请我再次来到这里。两年前，我也曾站在这里，那是数字孪生联盟刚刚起步的阶段。时光飞逝，但我依然记得当时那份探索未知的激动。
我是Dan Isaacs，数字孪生联盟的CTO。我首先问大家一个问题，在刚才这一系列精彩的演示中，你们是否捕捉到了一根贯穿始终的金线？
那就是我们要正在经历的一个根本性转变：从单纯的模拟仿真到复杂的现实世界，从抽象的数字虚拟到具象的物理实体。这听起来可能像是一句口号，但在工程学上，这是质的飞跃。
这正是数字孪生存在的根本意义。它的价值不在于它是一个多么精美的3D模型，而在于它与现实世界之间那种同步的、呼吸般的互动。
你可以把这种互动想象成一个精密的反馈回路。现实世界的数据流入虚拟世界，经过计算和推理，转化为可执行的洞察，然后再反馈回现实世界，优化物理实体的运行。
真正的价值，就藏在这个闭环的持续改进之中。如果只有数据流入而没有洞察流出，那只是数据存储，不是数字孪生。
我们的联盟在五年前成立，最初的奠基者包括微软、戴尔、达索系统等科技巨头。那时候我们只有50个创始成员，就像一群在荒野中围着篝火取暖的拓荒者。


五年后的今天，这团篝火已经变成了燎原之势。我们拥有超过200名成员，足迹遍布全球30个国家，这其中包含了超过25所世界顶尖的大学。
为什么我们需要大学？因为科学研究是工业创新的源头活水。如果你只关注商业应用而忽略了基础研究，你的技术大厦就如同沙上建塔，摇摇欲坠。
你们在本次科学周听到的另一个高频词汇是“协作”。是的，构建生态系统不能是一句空话。这个生态系统是多维度的，它不仅要有提供解决方案的技术公司，还要有做基础研究的学术界。


甚至，我们还需要地方政府的参与。为什么？因为数字孪生的落地往往伴随着复杂的法规指令和监管要求。尤其是在我们谈论AI治理的时候，没有政府的参与，标准就无法确立。当然，这一切的核心，始终是最终用户。
通过这种全方位的协作，我们在横向和纵向两个维度上都建立了前所未有的技术深度。


什么是横向维度？那是所有数字孪生的地基。我们关注数据的安全性——没有安全，孪生就是漏洞；我们关注信任度——你敢相信算法的判断吗；我们关注可靠性、弹性和隐私保护。
而在纵向维度，比如医疗健康领域，我们关注的是功能安全。这关乎人命，容不得半点马虎。
为了把这些知识沉淀下来，我们在今年年初出版了一本书。这本书不仅仅是理论的堆砌，11个章节中有10章是由我们的成员亲自撰写的。这是来自一线的实战经验，是散发着泥土芬芳的工程智慧之花，


联盟本身就像一个生命体，它在不断进化。除了现有的领域，我们即将启动一个围绕软件定义汽车的全新重点领域。
想象一下，未来的汽车不再是单纯的机械集合体，而是运行在轮子上的数据中心。随后，我们还将涉足量子计算与运营。我们要时刻保持敏锐的嗅觉，捕捉那些跨行业的应用趋势。
现在，我想带大家进入本次演讲的核心腹地：生成式AI如何重塑数字孪生。

我们的成员Michael Grieves博士，是数字孪生概念的鼻祖之一，他曾发表过一篇关于智能数字孪生和复杂系统的关键论文。这篇文章在ResearchGate上的下载量常年居高不下，为什么？因为它戳中了行业的痛点。
我们的成员以此为理论基石，正在推动数字孪生经历三次跃迁：从传统的静态孪生，进化为具备感知能力的智能孪生，现在正大步迈向生成式孪生。


在生成式这个新领域，我们观察到了两个令人兴奋的分支。
第一个分支是多模态模型。以前，数据是冷冰冰的数字，你需要专业的分析师去解读。现在，通过多模态大模型，数据能够“说话”了。你可以直接问你的设备：“你哪里不舒服？”它会用人类的语言回答你。这极大地降低了交互的门槛。


第二个分支则是智能代理（Agent）的引入，这意味着智能自动化的实现。
为了帮助企业开启这段旅程，我们做了一件非常“笨”但非常有价值的工作。我们基于数据摄取的方式，梳理出了61项核心能力。

我们将这些能力像化学元素一样进行了分类，归纳为数据安全、信任、管理等六大领域。为什么要做这么细致的分类？因为数据是混乱的。计算机科学里有一句老话：“垃圾进，垃圾出。”

如果不把数据的地基打好，再先进的AI模型也跑不出正确的结果。我们的成员利用这个能力框架，进一步引入了生成式AI，提出了多智能体系统的概念。
我们定义了45种不同的能力，涵盖了感知、认知、学习、行动、交互等多个维度。为了打破关于智能代理的神秘感，我们将这些参考示例和设计全部开源，发布在GitHub上。



让我给大家讲一个故事，一个发生在现实物理世界中的故事。请大家闭上眼睛想象一下，我们现在身处中东的一片广袤油田。烈日当空，巨大的管道在沙漠中蜿蜒，机器的轰鸣声不绝于耳。
这不仅仅是金属和石油的战场，更是数据与算法的战场。我们设定了一个目标函数，在这个场景中，就是确保油田在高效生产的同时保持绝对安全。这是我们的核心决策问题。
突然，传感器传来了异动。系统检测到某段管道的温度和压力正在异常上升，数值正在逼近红色的警戒阈值。如果是在传统的监控系统中，这时候控制室的警报灯会亮起，操作员会手忙脚乱地去查手册。


但在我们的多智能体生成式AI系统中，情况完全不同。警报触发的那一刻，系统自动唤醒了三个智能代理。你可以把它们想象成三个住在计算机里的专家。
第一个是“安全代理”，它性格保守，一切以不发生事故为最高准则。第二个是“原因分析代理”，它像个侦探，专注于从纷繁的数据中寻找故障的源头。第三个是“操作代理”，它是个实干家，只关心如何调整设备参数来解决问题。


这三个代理瞬间组成了一个虚拟的战时控制室。好戏开始了。
原因分析代理首先发言：“根据压力和流量的波动曲线，我推测是阀门卡滞导致的背压升高。”
安全代理立刻跟进：“不管原因是什么，现在的压力水平已经接近临界点，如果不干预，十分钟后可能发生泄漏。我建议立即停机。”
操作代理反驳道：“完全停机会造成巨大的经济损失。根据我的计算，我们可以尝试将上游流量减少30%，同时微调旁路阀门。这样既能降压，又能维持生产。”


这三个代理开始进行多轮协商。这不仅仅是数据的交换，更是逻辑的博弈。你可以实时看到它们之间的对话记录，甚至可以看到系统标注出的“担忧”程度——那是一条紫色的曲线，随着讨论的深入而波动。
最终，经过五轮的推演和共识机制，代理们达成了一个折中方案：降负荷运行并启动备用冷却系统。


但是，请注意，系统并没有直接执行这个操作。在达成共识后，它们向人类操作员发出了请求：“我们建议采取以下措施，您确认吗？”
这就是“人在回路”（Human-in-the-loop）。在这个关键时刻，人类的直觉和责任感是最后的保险丝。一旦人类操作员点击“确认”，指令瞬间下达，阀门转动，泵机调整，温度和压力曲线开始缓缓下降，最终回到了绿色的安全区间。
这就是多智能体系统在现场的实际威力。它不是科幻小说，它就发生在现在。



我们最新的成员之一——AMD公司也已加入联盟。他们为何加入？正是看到了我们能带来的价值：加速开发可组合、安全的数字孪生系统，实现自主运行，并无缝集成工业基础设施。
他们正从“可组合性”的角度，将边缘智能引入，以实现从试点项目到企业级大规模部署的跨越。他们关注的领域包括能源、先进制造、机器人、人形机器人、医疗健康和生命科学等。
他们还拥有自己的开源服务器——Lemonade服务器，该服务器与OpenAI兼容，支持各类应用。过去两年，我们与XMPro和AMD共同运行了一个项目，推动了这项技术的发展。

借助我们最新的技术，如今已能构建出前述那种多智能体系统。去年7月，他们曾就此发布过新闻稿，提到了一种名为“Minions”的协作模式，旨在解决当今系统中的成本与精度挑战。
所谓“成本精度”挑战，是指前沿大模型处理复杂任务的成本高昂，而本地模型虽然成本低廉，但性能有限。通过这个项目，他们成功将成本平均降低了6倍，同时保持了超过98%的性能水平。

这就好比你雇佣了一个顶级教授来指导方向，但具体的苦活累活由一群训练有素的专业技工来完成。这不仅经济，而且高效。
这让我们开始思考一个更宏大的问题：如果基于数字孪生的系统能够像人类一样，跨越组织的边界进行沟通和协作，会发生什么？

这涉及到跨域集成的挑战。去年1月，我们宣布今年是“实施之年”。我们不再满足于纸上谈兵，我们要看到代码在机器上运行。
为此，我们推出了“测试平台”（Test Bed）计划。今年5月，我们宣布了首批八个测试平台，其中之一就是“认知网络编排”——能否以安全、可信的方式，从一个平台“借用”具备特定专业技能的智能体，并将其应用到另一个平台？答案是肯定的。
这些测试平台覆盖了多样化的领域，都是基于真实世界的实施和应用。就在上个月，我们又宣布了第二批八个测试平台，这在成员中引起了强烈共鸣。

“认知网络编排”测试平台听起来很拗口，让我解释一下。假设你有两个完全独立的数字孪生平台，平台A专注于电力管理，平台B专注于机械维护。
有一天，平台B遇到了一个电力相关的问题，它自己的代理搞不定。通过认知网络编排，平台B可以安全地向平台A发出请求：“嘿，能不能把你的电力专家代理借我用一下？”
于是，平台A的代理“穿越”到了平台B的环境中，解决了问题，然后返回。在这个过程中，数据安全和知识产权得到了严格的保护。
这个问题的答案是肯定的，我们完全可以做到。通过这些测试床，我们展示了真实的实施方案。
稍后，大家将听到罗万大学（Rowan University）的安东尼奥·康索（Antonio Konstsos）教授的演讲，他会介绍其中一个测试平台的成果。在智能工厂领域，我们正在连接物理生产线与虚拟模型，通过实时数据流简化生产流程。
我们还有面向智能工厂的“虚拟孪生”项目，在制造业领域，通过连接物理与虚拟世界来优化生产线。在上个月于利兹举行的成员会议上，达索系统、Fanuc和Omron公司都展示了他们的价值贡献。

另一位成员则在高中层面开展工作，他们正在颠覆先进制造的教学方式，让学生能够使用3D打印、金属打印等新方法，接触增材与减材制造等多种工艺。他们背后有一个强大的生态系统，并持续利用联盟的合作成果。

这不仅仅是在教技术，更是在培养一种思维方式。我们在填补未来劳动力的技能缺口，因为未来的工人，必然是懂得与数字孪生共舞的人。
再举一个例子，一个项目运用了智能体AI进行性能学习，另一个项目则汇集了我们九家不同的成员共同协作。仅这一个测试平台，就凝聚了如此巨大的协同效应。
通过这些测试平台和以实施为重点的战略，联盟目前已拥有16个测试平台，遍布10个国家、四大洲，聚焦于创新、协作、领导力和增长。


就在最近，我们宣布被企业数据管理协会（EDM Council）收购。这为联盟带来了额外的300家公司，使我们的整体生态——包括对象管理组织（OMG）、增强现实企业联盟（AREA）以及现在的EDM——涵盖了超过800家公司。
我们的下一次成员大会将在旧金山举行，我很高兴地告诉大家，帕特里克将作为主旨演讲嘉宾出席。再次感谢他！



演讲结束后，会场爆发出热烈的掌声。

Patrick Johnson（主持人）： Dan，非常感谢你的精彩演讲。刚才关于智能代理的演示真的非常令人印象深刻，甚至可以说有点震撼。我注意到这些代理都非常专业，专注于特定任务。这让我不禁思考一个从短期到中期的问题：您如何看待真实的人类工人与这些虚拟“伙伴”之间的平衡？我们是否正在制造替代自己的机器？

Dan Isaacs： Patrick，这是一个非常敏锐且重要的问题。甚至可以说，这是所有AI讨论中避不开的伦理核心。
我的观点非常明确：这些智能代理被设计出来的初衷，是为了增强（Augment）和辅助（Supplement）人类，而不是为了取代（Replace）人类。
让我们看看现实情况。制造业、能源业等许多传统行业正面临巨大的人才断层。老师傅们退休了，带走了几十年的经验；而年轻人不愿意进工厂。企业面临着巨大的技能真空。
在这种情况下，智能代理的作用就显现出来了。它们可以不知疲倦地工作，可以瞬间处理海量数据。但它们缺乏人类的直觉、创造力和道德判断。
所以，理想的状态是“人机协作”。代理处理繁琐的数据分析和初步判断，人类负责最终决策和处理复杂的情感交互。
但这也带来了一个新要求：我们必须培训新入职的员工去理解这些技术。未来的工人不需要知道如何手搓螺丝，但必须知道如何指挥代理去搓螺丝。正如我在演讲中提到的，从高中开始的教育介入，正是为了解决这个问题。代理是来帮我们解决劳动力短缺问题的，它们是队友，不是对手。



Patrick Johnson：这个观点非常有力。顺着这个思路，我有另一个关于组织层面的问题。随着企业数据管理协会（EDM Council）收购OMG，您如何看待这些代理在全球企业框架中的作用？当老一代专家离职时，这些代理是否能成为连接过去与未来的记忆纽带？
Dan Isaacs：绝对可以。这是数字孪生最迷人的潜能之一——企业记忆的数字化。
想象一下，一位在海上钻井平台工作了30年的首席工程师即将退休。他的脑子里装满了无数的案例和直觉判断。过去，这些知识随着他的离开就消失了。
但现在，我们可以让智能代理跟随这位专家工作。代理通过观察专家的操作，学习他对突发事件的反应，甚至可以通过对话来提取他的隐性知识。
这种训练过程，实际上就是将人类的经验固化为算法。当新人入职时，这些代理就变成了最好的导师。它们不仅仅是工具，更是企业文化的守护者和传承者。这就是为什么我们非常看好与EDM的合作，数据管理的本质，其实就是知识的管理。

Patrick Johnson：还有一个技术细节的问题。当你把一个在一个工厂训练好的代理，引入到一个全新的环境（比如新工厂）时，如何让它“接地气”？另外，如何控制风险，防止它“胡作非为”？


Dan Isaacs：这是一个关于泛化能力和安全边界的问题。
关于适应性，确实，每个工厂的传感器型号、设备参数都不同。但物理规律是相通的。我们的代理不仅接受了通用知识的训练，更重要的是，它们具备学习特定应用标准操作程序（SOP）的能力。这就像你雇佣了一个懂原理的工程师，他到了新岗位，只需要读一下当地的操作手册就能上手。
至于风险控制，这是我们架构设计的重中之重。我们有多重制衡机制，也就是我反复提到的“多层防御”。
首先是权限管理。代理能做什么，不能做什么，是由人类预先设定的。曾经有一个真实的案例，一个代理主动报告说：“对不起，根据规则，我没有权限执行这项高风险操作，请人类授权。”这说明我们的权限围栏是有效的。
其次是强化学习。如果代理给出了不恰当的建议，人类的纠正就是一个负反馈信号，代理会记住这个教训，调整自己的模型。
最后，也是最重要的一道防线，就是“人在回路”。关键决策必须由人来拍板。只要我们坚持这个原则，风险就是可控的。



如果我们把Dan Isaacs描述的数字孪生看作是一个个具体的“器官”，那么达索系统正在构建的“3D UNIV+RSES”（3D宇宙）就是容纳这些器官的完整“生命体”。
在科学周的下半场，达索系统执行主席Bernard Charlès进一步升华了这一主题。他提出了一个深刻的观点：科学必须学会“栖息”在它试图理解的系统中。
我们不能再像过去那样，把研究对象从其环境中剥离出来单独研究。我们需要构建新一代的科学表达形式——3D UNIV+RSES，将其作为知识和技艺的“生存环境”（Milieu）。
这与Dan Isaacs提到的多智能体系统不谋而合。达索系统的愿景是，通过协调产品、自然和生命，利用虚拟与现实（V+R）的科学力量，推动人类进步。
在这个过程中，我们正在进入“生成式经济”时代。什么是生成式经济？它不仅仅是生成式AI的应用，而是一种全新的价值创造模式。在这个模式中，体验本身就是产品。
达索系统的3DEXPERIENCE平台正是这一愿景的载体。它整合了建模、仿真和人工智能，将分散的数据孤岛连接成一个有机的整体。
正如Dan Isaacs所展示的，未来的知识不再仅仅存储在书本或数据库中，而是活跃在虚拟孪生的拓扑结构中。
分子、器官、实验室、工厂、城市……所有这些都可以拥有自己的虚拟孪生，并且这些孪生可以在3D宇宙中相互连接、相互作用。
在这个宇宙中，AI不仅是工具，更是我们的伙伴。它帮助我们提升创造力，保护知识产权，跨越学科的鸿沟，揭示那些人类肉眼无法看见的深层联系。这不仅是科学方法的革新，更是文明层面的进化。