达索系统：AI驱动的虚拟孪生体验

寂静回声

近期，达索系统Netvibes品牌首席执行官Morgan ZIMMERMANN在“Adopt AI 2025”及“Les Assises de l'Industrie 2025”两场重磅工业盛会上发表了题为《工业人工智能：AI驱动的虚拟孪生体验》的演说。这位掌管着达索系统AI与数据命脉的掌门人，以极具穿透力的视角，揭开了达索系统如何通过“3D UNIV+RSES”及“V+R”理念，将虚幻的AI热潮转化为工业现场的真实价值。



以下是Morgan ZIMMERMANN演讲内容的详尽呈现与深度解构：
大家好，我是Morgan ZIMMERMANN，在达索系统负责Netvibes品牌。Netvibes是达索系统十二个品牌中专门承载人工智能与数据技术的品牌。
在正式探讨AI之前，我们需要先明确一个前提：我们所谈论的AI究竟服务于谁？
在达索系统，答案非常纯粹——它服务于我们所有的37万家客户以及跨越制造、生命科学和基础设施三大领域的5000万用户。

这种规模感要求我们必须以极其严肃的科学态度来看待技术创新。我们坚信，工业界正在步入“生成式经济”时代。所谓生成式经济，本质上是“体验经济”与“可持续性要求”的深度融合。例如特斯拉，它卖的不仅仅是一辆车，而是一种移动服务体验，同时必须满足极其苛刻的资源循环与碳中和目标。
为了服务这种经济形态，我们提出了一个核心公式：V + R，即虚拟（Virtual）加现实（Real）。虚拟世界之所以不可或缺，是因为它解锁了在现实中无法实现的、无限量的实验可能性。在虚拟世界中，你可以以极低的成本进行大规模学习。当虚拟世界的模拟能力与现实世界的观察能力结合时，你将拥有一双洞察复杂问题的全新眼睛。
在达索系统，我们倾向于使用“生成式体验”而非简单的“AI”一词。
这并非文字游戏，而是基于严谨的科学定义：生成式体验是“科学”与“数据科学”的交汇。请看我左手边的“科学”，它代表着物理定律，是建模与仿真的世界；而右手边的“数据科学”则是基于观察的世界，是关于数据的捕捉与学习。

为什么这两个世界必须协同工作？首先，建模与仿真提供了理解复杂系统最先进的“投影系统”。没有比虚拟模型更适合用来解读飞机的传感器数据了。其次，现在的互联网数据正在因为产权保护而“萎缩”，获取高质量数据的难度日益增加。但在虚拟世界中，我们可以根据物理定律生成海量的“合成数据”，甚至能模拟那些尚未面世的产品在极端工况下的表现。
第三点更为关键，即“假设分析（What-if scenarios）”。比如在预测性维护中发现腐蚀问题，通过虚拟模型，我们可以瞬间模拟出更换某种新材料对整体结构耐腐蚀性的影响，这在物理世界是无法快速验证的。我们要揭示的是那些隐藏在企业几十年历史文档、工艺树和复杂配置中的“隐性知识”，并将其转化为“显性能力”。

仅仅发现知识是不够的，必须让知识可被调用、可行动。我们通过两个核心载体来实现：虚拟孪生（Virtual Twin）和虚拟助手（Virtual Companion）。虚拟孪生就像是企业的“数据谷歌地图”，它将来自不同系统、相互脱节的成千上万条腐蚀数据、法规数据、成本数据投影到同一个模型上。一旦数据被投影到虚拟孪生上，它们在本质上就产生了关联。
而虚拟助手——我们亲切地称之为Virtual Companion（伴侣、同伴），这在法语中意味着“专家工艺师”。我们推出了AURA、LEO、Marie等具有特定业务技能、工程技能和科学技能的虚拟助手。例如，当一名焊接工程师询问焊接最佳实践时，助手不仅能提供行业通用的标准，还能结合该企业内部特有的、累积了几十年的增量迭代的最佳工艺进行指导。
更进一步，这些助手不仅能提供建议，还能代为执行任务。因为助手理解虚拟孪生上的几何结构，它可以直接代替用户进行焊接点的拓扑优化。这种从“揭示知识”到“代为执行”的跨越，正是工业AI走向成熟的标志。它让每一位普通员工都能像拥有三十年经验的老专家一样高效工作。
如果数据是工业界的差异化资本，那么数据就是知识产权（IP）。在AI时代，管理数据本质上就是管理IP。我们的客户每天都会收到大量供应商的数据，那么谁拥有在这些数据基础上训练出的AI模型的版权？如果无法追踪数据的来源和数据谱系（Data Lineage），在核能、航空、医药等高度监管的行业，使用AI决策将面临巨大的法律风险和认证难题。
如果没有极其精细的可追溯性，你永远无法让一架由AI辅助设计的飞机通过认证，也无法让一种由AI加速研发的药物获批上市。因此，达索系统引入了“IP生命周期管理”，不仅界定权利归属，更提供精细的技术手段来记录AI模型在任何时刻的学习素材。同时，这一切都运行在主权化的、具备军工级安全标准的受控环境中。
我们深知，对于工业巨头如丰田、空客或洛克希德·马丁而言，这种对IP的极致保护是拥抱AI的前提。我们不是在卖黑盒算法，而是在构建一个保护企业资产的闭环。只有当隐性知识变得显性且受控时，企业才能真正从AI热潮中获得超越竞争对手的差异化优势。
为了让大家感受更深，我举两个实际发生的生产案例。第一个案例涉及汽车行业的供应链韧性。在面临突发的贸易关税变动时，汽车制造商面临的是一个极其复杂的计算难题：涉及几十万种零部件配置、全球各地的供应商网络以及复杂的生产计划。你必须了解每辆车的组成零部件、生产地点、供应商来源以及实时的物流路径。这涉及海量的数据交叉。传统方式依靠Excel和邮件，得出初步影响分析可能需要几周。

当新的关税警报响起时，我们的虚拟助手可以在一秒钟内计算出财务风险。例如在一个年采购额800亿美元的案例中，它迅速锁定了33亿美元的风险窗口。
这种计算在传统模式下可能需要财务部门花费数周时间。现在，助手不仅能给出数字，还能建议最佳的跨组织业务流程来对冲风险。
采购负责人可以立即查看哪些车型项目受损最重。分析可以一直深入到具体的零部件，比如来自特定区域的电池组是如何影响单车成本的。
AI还会自动寻找替代路径，是否有其他供应商提供类似功能的部件？是否可以通过其他渠道采购？这一切都在几分钟内完成，而非几个月。在充满波动的今天，速度就是生存能力。


第二个案例是核电站等资本密集型基础设施建设。一个核电站管理的资产可能多达5千万件，管道长度以百公里计，相关联的事件记录更是天文数字。
我们将所有工程、造价、采购和施工数据投影到同一个虚拟孪生模型中。这确保了所有参与方对项目状态拥有完全一致的理解。
虚拟助手能捕捉到微弱的异常信号。例如它发现某处的泵可能存在供应短缺风险，并立即触发一个跨团队的协作工作流。
通过深度学习模型，助手能进行相似性分析，判断当前问题是否在过去以其他形式被解决过。这不仅利用了结构化数据，也整合了专家的非结构化沟通记录。
这种协作模式统一了语言。工程师谈论零件号，制造端谈论物料号，但在虚拟孪生中，它们都指向同一个实物，消除了沟通壁垒。
这种在主权环境下进行的端到端任务编排，确保了即便在最复杂的环境下，项目也能保持高效和合规地运行。


综上所述，我们在工业AI领域的策略可以总结为：揭示内隐知识，使其显性化，并转化为可执行的行动。这不仅仅是关于算法，更是关于对知识产权的深度管理。
通过虚拟孪生与虚拟助手的结合，我们赋予了每一个个体更强的表现力。通过共享同一套语言和流程，团队的协同效率得到了质的飞跃。


今天我所展示的所有技术和应用案例，并非实验室里的设想，而是已经在全球客户的生产环境中正式投入使用的成熟方案。
在生成式经济的浪潮中，我们致力于保护客户最宝贵的财富——知识产权，同时利用AI的力量推动工业生产力迈向新的高度。


我们看到Morgan ZIMMERMANN展示了达索系统如何将AI从一种“聊天工具”转化为真正的“生产力工具”。
其核心逻辑在于将物理世界的科学严谨性与数据科学融合。通过V+R的框架，AI不再是黑盒，而是具有物理依据、可追溯且符合监管要求的专家伙伴。
特别是在处理复杂供应链和巨型基础设施时，这种实时穿透海量数据并给出决策建议的能力，正在成为企业在市场波动中生存的关键。
工业AI的未来不再仅仅是自动化，而是通过对知识产权的数字化管理和虚拟孪生的深度应用，实现人类智慧与机器算力的终极协同。
Morgan ZIMMERMANN的演讲不仅是技术展示，也是对未来工业组织形式的一次深度重构。当每一个零件、每一项决策都能在虚拟世界中找到对应并被AI优化时，工业发展的极限将被再次推高。