内容源自：智潮涌动新时代

1.引言

数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟镜像，实现对物理系统的监测、模拟、预测与优化，已成为连接物理世界与数字世界的核心桥梁。随着人工智能（AI）技术的快速发展，其与数字孪生的深度融合有效解决了传统数字孪生在建模精度、计算效率、数据处理等方面的瓶颈，推动数字孪生从“被动模拟”向“主动智能”升级。本文系统梳理了AI赋能数字孪生的核心技术方法、各领域应用场景、量子计算等新兴方向，以及当前面临的开放性挑战与未来研究趋势，为相关领域的研究与实践提供全面参考。

2.AI赋能数字孪生的核心技术方法

2.1 物理知识嵌入与模型学*

当物理定律尚不明确或仅部分被理解时（如湍流、多相流、材料科学等复杂系统），传统数学建模面临巨大挑战。AI技术为从数据中学*底层物理知识和模型提供了新路径，主要分为两大方向：

2.1.1 数据驱动的物理模型发现

早期具有高度影响力的工作是Brunton等人提出的稀疏识别非线性动力学（SINDy）方法，该方法基于“物理定律通常具有简单性、系数稀疏性”的假设，借助库普曼算子将低维控制方程的寻找转化为高维线性回归问题，可从时间序列数据中发现系统控制方程。后续研究进一步扩展了SINDy的适用性，涵盖偏微分方程（PDEs）发现、噪声数据处理、多尺度物理建模及控制输入联合处理，目前已逐步应用于制造业、化学工程等工业场景的数字孪生模拟器构建。

此外，深度学*技术推动了数据驱动PDE发现的发展，形成两条并行路径：一是基于数值方法的PDE-Net，二是基于符号回归的方法。后续的PDE-Net 2.0将两种方法融合，进一步提升了模型性能；同时，一系列研究结合深度学*技术，优化了SINDy算法的适用性和维度处理能力。

2.1.2 物理信息嵌入的AI模型求解

此类方法将已知的基于PDEs的物理知识部分或全部嵌入AI模型，结合数据驱动方法的灵活性与物理模型的可解释性，用于求解PDEs。其中最具代表性的是物理信息神经网络（PINNs），其核心是将PDEs直接作为惩罚项嵌入损失函数，使物理信息能够约束神经网络的输出。PINNs的损失函数包含数据损失和物理损失两部分，其中物理损失又分为满足物理方程的残差项和满足边界条件的项，通过平衡各项权重实现模型优化。

为提升PINNs的性能和适用性，研究人员开发了多种变体：变分PINNs引入变分形式提升训练稳定性和准确性；保守PINNs确保物理量守恒；自适应PINNs采用自适应激活函数提升学*效率；概率PINNs引入概率模型量化预测不确定性。目前，PINNs及其变体已广泛应用于流体动力学、结构力学、生物医学工程等仿真领域。

2.1.3 神经算子方法

神经算子已成为嵌入物理知识的另一类重要方法，其核心是直接学*PDEs中的微分算子而非解本身。最早的成果是DeepONet，基于通用近似定理实现微分算子的学*，催生了神经算子的概念。后续的傅里叶神经算子（FNO）通过多层傅里叶层滤除高频信息，显著提升了模型性能；基于FNO的FourCastNet模型已应用于天气预报，并集成到Earth2系统中。此外，自适应FNO、多小波傅里叶特征算子（MWFF）等变体进一步扩展了神经算子的应用场景。需要注意的是，神经算子和PINNs的计算资源主要集中在模型训练阶段，训练完成后可实现高速预测。

AI模型的突出优势的是推理速度，通常比传统数值求解器快几个数量级。例如，Lu等人的物理信息DeepONet求解PDEs的速度比传统数值方法快1000倍；Hennigh等人的AI湍流模型可将CFD模拟速度提升两个数量级。这种速度优势为快速what-if分析、设计优化、实时控制和决策提供了可能，尽管其训练过程可能计算量较大，但仍成为数字孪生任务的优选方案。

2.2 观测数据整合

数字孪生建模的关键挑战是将现实世界的观测数据有效整合到模型中，该过程分为数据采集与对齐、数据同化两个核心步骤，二者共同构成物理孪生与现实世界紧密连接的方法论桥梁。

2.2.1 数据获取与对齐

数字孪生的观测数据来源多样，存在异质性、噪声、缺失值等问题，数据获取与对齐的目标是将异构输入转化为干净、可靠、可互操作的序列，为后续建模和数据同化提供支撑。

传感器数据是最直接的观测数据，涵盖温度、压力、振动等多种变量，但原始信号需经过预处理：低通滤波、去趋势等信号处理技术缓解噪声和基线漂移问题；异常检测识别故障测量和异常峰值；插值、填补方法解决数据缺失问题。IoT和边缘数据通过无线通信网络采集，面临延迟、数据包丢失等挑战，边缘计算作为补充范式，在靠近数据源的设备上进行部分计算，减少带宽使用和响应时间，结合边缘智能实现实时特征提取和自适应决策。

异构数据对齐是关键环节：时间对齐通过同步协议、插值、重采样等方法协调不同采样率、间歇性报告的数据流；语义和单位标准化通过本体映射、字典驱动标签对齐、单位转换，确保数据的可比性。这些步骤将异构数据源转化为适用于数字孪生集成的连贯数据集，同时也为AI技术提供了应用机遇，如噪声信号异常检测、边缘轻量级模型设计等。

2.2.2 数据同化

数据同化（DA）是将预处理后的观测数据与模型融合，估计系统真实状态并校准未知参数的过程，本质上可视为贝叶斯估计问题——模型预测提供先验，观测数据提供似然，同化步骤生成后验估计。DA确保数字孪生与物理实体保持动态一致性，避免模型因初始条件、参数化等问题偏离现实，同时提供不确定性估计，支撑下游预测、优化和决策任务。过去几十年，DA方法主要沿三个方向发展：

序贯数据同化：随新数据到来逐步更新系统状态，经典方法包括卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），其中集合卡尔曼滤波（EnKF）适用于大规模、高维系统，广泛应用于天气预报、海洋建模等领域，具有实时处理数据流的优势，但在极高维场景可能存在采样误差。

变分数据同化：将DA视为优化问题，通过最小化代价函数平衡模型保真度与观测拟合度，代表方法有3D-Var（单分析时刻优化）和4D-Var（跨时间窗口优化），适用于大规模应用，但计算量较大，依赖伴随模型和高维优化。

混合与基于学*的方法：融合序贯、变分方法与机器学*的优势，例如用神经网络作为代理观测算子、优化误差协方差建模，提出神经数据同化、可微分DA等框架，将PINNs作为约束整合到同化流程中。这类方法结合了传统DA的统计严谨性与AI的灵活性、可扩展性，成为研究热点。

3. 物理孪生到数字孪生的镜像构建

数字孪生的表示维度各异，需采用不同的建模框架。本节从生成式AI模型、模拟器构建、模拟器可视化三个方面，介绍物理孪生到数字孪生镜像的核心方法，涵盖2D、3D数字孪生的学*与实现。

3.1 核心生成式AI模型

3.1.1 变分自编码器（VAEs）

VAEs通过训练编码器-解码器对，将输入数据映射到连续潜在空间，编码器用高斯代理分布近似后验分布，预测潜在变量的均值和方差，使编码分布接近预设先验分布；解码器从潜在变量中重建原始数据。模型通过最大化证据下界（ELBO）实现端到端训练，推理阶段可通过采样潜在变量生成新数据，为数字孪生的状态表示提供了紧凑、可微分的框架。

3.1.2 归一化流

归一化流通过一系列可逆、可微的双射变换，将简单概率分布（如多元高斯分布）转化为与目标数据分布匹配的复杂分布，可实现精确的密度估计。其核心是通过变量替换公式计算变换后变量的概率密度函数，关键挑战是平衡变换的表达能力与雅可比行列式计算的复杂度。Neural Spline Flows、Residual Flows等方法在表达能力和计算效率之间取得了较好平衡。

3.1.3 生成对抗网络（GANs）

GANs由生成器和判别器组成，二者通过极小极大博弈实现训练：生成器生成与真实数据相似的样本，判别器区分真实与生成样本，最终达到纳什均衡，使生成器捕捉真实数据分布。GANs存在训练不稳定的问题，可通过向判别器输入噪声扩大支撑集等方式缓解。由于其一步生成的特性，相较于扩散模型更高效，适用于数字孪生的快速场景生成。

3.1.4 去噪扩散概率模型（DDPMs）

DDPMs通过前向链（添加噪声）和后向链（移除噪声）两个马尔可夫链实现数据生成，前向过程将数据转化为简单先验分布，后向过程通过神经网络逆转该过程。模型通过最小化KL散度训练，采样效率可通过DDIM、EDM等技术提升。GLIDE、Stable Diffusion等研究推动了其实际应用，分类器引导、交叉注意力控制进一步提升了条件生成与编辑能力，适用于数字孪生的高保真场景合成。

3.1.5 辐射场建模与3D高斯泼溅（3DGS）

辐射场用于描述环境中光线与表面、材料的相互作用，分为隐式和显式两种表示：隐式辐射场（如NeRF）通过神经网络学*连续表示，提供紧凑、可微分的场景建模，但渲染计算量大；显式辐射场（如体素网格）通过离散结构存储辐射度数据，渲染速度快，但内存需求高。

3D高斯泼溅（3DGS）融合了二者优势，通过可调3D高斯实现高效灵活的场景表示，其核心是将3D高斯投影到2D图像平面（溅射技术），并通过优化高斯属性（位置、不透明度、协方差等）实现高保真渲染。优化过程采用L1和D-SSIM损失函数，通过稠密化和剪枝控制高斯密度。后续研究如Plenoxels、动态3D高斯等进一步扩展了其应用场景，适用于复杂、高分辨率的3D数字孪生构建。

3.2 模拟器构建

3.2.1 基础建模与状态表示

数字孪生模拟器的核心是确定物理系统的表示方式，分为基于几何和非几何两种状态表示，二者互补，可根据应用场景灵活选择。

基于几何的状态表征：适用于空间相关行为建模，涵盖形状与几何（网格、点云、体素、参数化模型、神经场等）、拓扑与连接性（邻接关系、运动链、装配图等）、物理属性（材料属性、边界条件、热参数等），将静态几何模型转化为动态计算实体，支撑形变、流体流动等物理模拟。

非几何状态表示：适用于几何无关或不可用的场景，涵盖基于特征的表示（数值向量、嵌入）、时间序列表示（RNNs、TCNs、Transformers等）、基于图的表示（图神经网络GNNs），专注于系统的关系、时间模式和统计依赖，广泛应用于信息物理系统、社会系统、生物系统等领域。

3.2.2 行为与过程仿真

行为与过程仿真分为状态空间仿真和视觉世界模拟两类，分别从动力学和视觉两个维度实现数字孪生的行为复现。

状态空间仿真：直接从数据中学*系统行为，无需显式求解控制方程。前馈模型（MLPs、CNNs等）用于稳态映射，作为工程优化的代理模型；循环及基于注意力的网络（LSTMs、Transformers等）用于捕捉时间依赖性，支持故障预测、疾病进展建模等；GNNs用于建模互连组件的交互，适用于网格变形、电网电压传播等场景；神经算子（DeepONet、FNO等）用于学*PDE解算子，实现快速高保真模拟。

视觉世界模拟：通过生成式AI生成逼真的视觉观测，模拟物理环境演化，适用于具身智能体（机器人、自动驾驶车辆）的训练和测试。视频扩散模型（如VideoComposer、DynamiCrafter、Sora）能够合成高保真、时序连贯的视频；Seer、Video Adapter等研究提升了视频生成的可控性；Genie等交互式世界模型实现了可玩、动作可控的3D环境生成，连接模拟与感知。

3.3 模拟器可视化

3.3.1 场景建模

场景建模定义数字孪生的视觉外观，通过辐射场表示学*光与物质的相互作用，分为静态和动态场景建模：

静态场景重建：聚焦于大型城市环境等静态场景，Block-NeRF、Urban Radiance Fields、TensoRF等方法提升了场景重建的可扩展性和保真度，解决了大规模场景渲染、曝光差异等问题；K-Planes、BungeeNeRF等后续研究进一步优化了重建速度和多尺度适应能力。

动态场景建模：用于含移动物体的场景，4D Gaussian Splatting、SUDS、Street Gaussians等方法通过优化时空表示，实现复杂动态场景的实时渲染和重建，解决了动态场景的时空一致性问题。

3.3.2 交互式可视化与界面

交互式可视化将虚拟世界转化为可感知、可分析的视图，支持人类与AI智能体的交互：

沉浸式实时可视化：借助GPU加速、神经渲染技术（3DGS、Instant-NGP）实现实时渲染，结合AR/VR头显、CAVE显示系统提供沉浸式体验，提升用户的空间感知和探索能力，应用于手术模拟、智慧城市管理等领域。

交互式仪表盘与可视化分析：整合仿真结果、实时传感器数据，通过仪表盘、术前可视化系统等形式，支持实时监控、推理和协作，基于云的可视化框架实现分布式团队的协同探索。

4. 通过数字孪生干预物理实体

数字孪生的核心价值在于通过虚拟镜像干预物理实体，主要体现在物理行为预测、异常检测与诊断两个方面，借助AI技术实现精准、高效的干预决策。

4.1 物理行为预测

4.1.1 预测建模基础

预测建模是数字孪生的核心，通过观测数据和预测函数，预测物理实体的未来状态。形式化定义为：给定截至当前时间t的观测状态集合Xt，通过预测函数F估计未来时间t+T的状态X̂t+T，即X̂t+T=F(Xt,T)。模型通过最小化损失函数，减少预测状态与实际状态的差异，损失函数根据任务类型（如回归任务的均方误差）选择。

4.1.2 预测任务

预测任务主要分为实时决策和预测性维护两类：

实时决策：基于当前和历史数据实现即时分析与响应，应用于多个领域：交通管理（Traffic Transformer、MDCGCN等模型用于交通预测、数据恢复）、工业物流（LSTM用于制造资源追踪）、消防安全（卷积LSTM用于火势监测）、医疗（TSTNet用于手术流程识别）、电池管理（CNN+LSTM用于电池退化预测）等。

预测性维护：通过AI技术预测设备故障，优化维护计划，应用于制造业（HAGCN用于机械剩余使用寿命预测）、设备诊断（SuperGraph用于旋转机械故障诊断）、航空航天（高保真模型用于飞机结构寿命预测）等领域，降低运营成本，提升设备可靠性。

4.2 异常检测与诊断

4.2.1 异常表征

数字孪生中的异常是指系统偏离预期行为的状态，形式化定义为：给定系统状态空间S，异常状态s是显著偏离预期行为E（E⊂S）的状态，若状态s在正常条件下发生的概率P(s|E)低于预设阈值ε，则标记为异常。异常涵盖数据异常、过程异常、性能异常等多种类型，可能导致设备故障、安全隐患和经济损失。

4.2.2 异常检测类型与方法

异常检测主要分为数据驱动和基于系统两种类型，核心是利用AI算法处理海量数据，识别异常模式：

数据驱动异常检测：针对传感器数据、网络数据等异构数据，采用多种AI方法：MOCAE用于轴承故障诊断、深度循环图卷积架构用于传感器故障检测与补偿、Wasserstein GAN用于无线传感器网络早期故障检测；针对网络数据异常，通过聚合网络元素数据、实时模拟等方式，提升数据传输的可靠性和及时性。

基于系统的异常检测：结合系统动力学和物理约束，识别系统级异常，例如在车联网（IoV）中，通过数字孪生模型监测网络状态，优化资源分配和卸载策略，结合联邦学*提升数据共享的安全性和效率。

原文PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/2601.01321

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