隨著數字孿生與人工智能技術的快速發展，越來越多的智慧醫院、工業和智慧設備運維監控場景開始廣泛應用數字技術。

10月31日，由四川省電子學會工程管理專委會、成都市電子學會、電子科技大學主辦，博維數孿、澄園、Beyond US Investment Corporation承辦的“數字孿生賦能智慧管理——2024數字孿生與人工智能發展論壇”在成都溫江區舉行。

活動現場，博維數孿首席科學家、博士及業務專家，工業4.0與智能制造專家、吉利學院新能源汽車工程教研室主任谷豐，物聯網與邊緣計算專家、成都縱橫智控科技有限公司總經理胡濤以及上海國際醫學中心董事、浙江東大醫療管理有限公司總經理王明博士等行業專家圍繞數字孿生技術發展作了深度分享。

人工智能驅動是數字孿生平臺的核心引擎

了解到，成都博維數孿科技有限公司是中國自主研發的數字孿生與AI預測引擎廠商。依托于電子科技大學AI實驗室博導教授團隊數十年基礎研究成果，數字孿生決策指揮平臺集智能化分析、實時動態數據監測、故障預警、生產優化、節能降耗、安全增強、決策預判等功能于一體。

作為零代碼數字孿生平臺的源研者，博維數孿正在幫助引領全球各行各業的數字化，從數字孿生、3D產品配置器到3D產品目錄，提供數字孿生產品體系。依托圖形化配置式驅動的人工智能AI架構，可極大簡化復雜數字孿生應用的開發。以數據感知監測AI預警為驅動，實現“云”“邊”“端”融合，依托數字孿生技術理念實現模型孿生、數據孿生構建數字線程，應用在“智慧城市、零碳園區、應急安全、智能制造、水利交通”等行業。

博維數孿相關工作人員向介紹，傳統的數字孿生或3D可視化項目往往局限于單個定制，難以實現規模化擴展。真正的數字孿生平臺應當基于人工智能引擎，實現從單個設備到生產線、從局部到整體的有機擴展。

傳統方案普遍具有局限性。目前行業里有很多數字孿生或者3D可視化項目，每個項目都是定制。當項目需要擴展時，比如從一個車間擴展到整個廠區，或者從一個設備擴展到生產線時，往往會重新開始。這尚未形成一套整體有機的系統進行管理。

在談到平臺架構時，博維數孿強調當前平臺已經封裝了完整的圖形化編輯器引擎。“用戶可以自行操作，不會操作的可以委托我們進行操作，整個系統非常完善，工具鏈也非常完整。”特別值得注意的是，近兩年完成的人工智能引擎已經實現了模型算法的市場化，“當你遇到相同場景時，可以找到類似的算法，這將極大降低企業的使用成本。”

“未來的數字孿生不應是遙不可及的高端技術，而是人人可及的基礎工具。”按照“數據+算法=模型”的理念，只要擁有數據，企業就能快速構建數字孿生模型，真正實現數字化轉型的普惠價值。

數字孿生是實現工業4.0的關鍵支撐技術

在工業互聯網領域，工業4.0與智能制造專家、吉利學院新能源汽車工程教研室主任谷豐博士，物聯網與邊緣計算專家、成都縱橫智控科技有限公司總經理胡濤進行了分享。

谷豐博士結合在美國6年的工作經驗以及在吉利汽車的實踐，系統闡述了數字孿生在工業4.0中的應用路徑。“從上世紀80年代開始，我們的工業就經歷了從紙質圖紙到數字化存儲、從單機系統到網絡互聯、再到如今的智能化轉型，這是一個遞進的過程。”

在剖析數字化轉型歷程時，谷豐指出這是一個從數字化、網絡化到智能化的遞進過程。“網絡化不僅僅是5G這樣的通信技術，更重要的是網絡承載的應用。”他強調，數字孿生的精髓在于實現物理世界與數字世界的雙向實時映射，而不是簡單的3D可視化。

以汽車制造為例，谷豐詳細分析了數字孿生在不同環節的應用：“吉利在全國擁有18個生產基地，同時有1700家供應商。如何確保每個零部件都能準時到達生產線？這就需要在虛擬空間中進行仿真驗證和優化。”

在工廠規劃方面，谷豐提出：“工廠不是簡單的三維空間，而是包含地上的人員、設備、原材料，空中的輸送帶、行車等多層次立體結構。此外還要考慮電力、氣力、水力等各類管網的布置。這些都需要在數字孿生空間中進行統籌規劃。”

胡濤則提及，工業現場的復雜性遠超人們想象，不同品牌、不同型號的設備都有自己專屬的協議，這給數據采集帶來了巨大挑戰。

“工業物聯網就像一臺翻譯機，需要將各種方言轉換成統一的普通話。”他表示。通過實際案例，他展示了如何運用邊緣網關、觸摸屏HMI、AI邊緣盒子等產品，解決工業現場的數據采集難題。尤其值得關注的是，他們開發的圖形化編程工具，實現了零代碼開發，大大降低了應用門檻。

胡濤特別強調了工業物聯網安全的重要性，他們在數據采集、傳輸、存儲各個環節都實施了嚴格的安全保護措施，確保數據資產的安全可控。

數字孿生助力醫療服務邁向智能化新階段

上海國際醫學中心董事、浙江東大醫療管理有限公司總經理王明博士則從醫療行業的痛點出發，分析了數字孿生技術的應用價值。

王明博士點明了醫療機構的經營現狀，指出在醫保支付方式改革的大背景下，醫院面臨著醫保結算及時收款的壓力。從2025年1月開始，四川大多數醫院都將通過DRG/DIP進行醫保費用結算，這對醫院的精細化管理提出了更高要求。

以一家年收入達30多億元的大型三甲醫院為例，面臨著醫保結算的挑戰。“傳統的人工審核方式已經無法滿足需求，必須借助數字化手段實現智能化管理。”王明介紹說，通過建立數字孿生系統，醫院可以實現從患者入院到出院的全流程監控，確保醫療服務的規范性和醫保結算的合規性。

在具體實踐中，王明以陜西某三甲醫院為例，詳細介紹了數字孿生在醫療管理中的創新應用。該院通過建立DRG/DIP管理系統，將疾病診斷、治療方案、藥品使用等關鍵信息數字化，實現了智能化監管和預警。從2023年6月到2024年2月，同種疾病的平均收入從5406元提升到7724元，患者滿意度也從86.3%提升到93.7%。更重要的是，醫院避免了100多項可能的違規行為，可避免由此帶來的巨額罰款支出。

談及未來發展，王明強調了三個關鍵方向：首先是數據標準化建設，要實現病歷書寫、疾病編碼、收費項目等各環節的標準統一；其次是智能化審核系統的建設，通過人工智能技術實現醫保費用的智能審核；第三是建立預警機制，及時發現和糾正不合理醫療行為。

“數字孿生技術不僅能幫助醫院提高經營效率，更重要的是可以促進醫療資源的合理配置，提升醫療服務的公平性和可及性。”王明說，“未來，我們希望通過數字化手段，讓老百姓看得起病、看得好病，同時也讓醫院能夠良性運營、持續發展。”

王明特別強調了數據質量的重要性，他認為未來醫療領域的數字孿生建設，必須在數據標準化、編碼統一等方面持續發力。“這不僅關系到醫院的經營效益，更關系到醫療服務的公平性和可及性。”

記者 溫彥博