AI驱动的数字孪生技术将彻底改变工业生态的面貌
数字孪生技术可以建立一个中枢神经系统，并将产业集群中的企业连接起来。 Image: Image: Getty Images
- 到2030年末，在能源需求侧采取有效行动预计每年将能为我们节省高达2万亿美元。
- 数字孪生等创新技术将为工业领域实现这一机遇发挥关键作用。
- 我们预计产业集群将能依托大规模应用的共享数据和分析，逐步实现更高程度的数字化整合。
能源转型在安全性、可负担性和可持续性之间引发的了巨大且日益加剧的紧张关系，因此提升能源效率对于实现气候和发展目标具有重要意义。好消息是，针对能源效率采取的行动具有巨大的潜在净收益：在需求端采取提高用能效率等措施可将能耗减少多达31%。到2030年末，每年可节约高达 2 万亿美元，并减少大量排放。
世界各国政府都面临着压力，需要重新审视其能源转型目标，并加强与工业部门的合作，以提供更有效和更负责任的高能耗解决方案。为了支持这些努力，世界经济论坛发起了产业集群转型倡议。产业集群内的企业能共享资源和基础设施，以实现资源的优化利用并减少整体的能源消耗。
为了在保证生产率的同时提高能源效率，数字孪生正在成为一项关键技术。
当前的数字孪生技术
数字孪生（Digital Twins），即工厂、建筑、道路、电网等实体资产的虚拟复制品，是一种前景广阔的解决方案。它是一种最先进的技术，使企业之间能够有效协作、共享数据并在以下四个关键领域实现优化：
- 生产：识别生产瓶颈，预测维护需求，微调流程以实现最高的生产效率。
- 浪费：实时了解材料使用和能源消耗情况，从而获得经济效益，并实现更加环保和可持续的运营。
- 利润：做出数据驱动的决策，释放潜力并提高产品质量。
- 排放：通过监控和减少排放，在整个工业集群中实现可持续运营目标。
数字孪生技术早已存在，但直到最近才能够实现端到端的服务，并使用AI来进行进一步优化。若能将这项技术提升应用到集群层面，将能进一步减少排放并提高整个工业生态系统的性能。然而，要做到这一点，我们需要新的治理、协作以及接口和数据共享系统。
集成数字生态系统
每个产业集群中的企业都会从其实体资产的运行中收集大量数据，这些数据涵盖了建筑设计、能源使用以及制造和物流等所有活动。然而，在传统技术中，这些数据往往相互隔离，导致难以做出更优的决策，阻碍利润最大化。但一个集成的数字生态系统能够改变这一现状。
开发集成数字生态系统的第一步是实现孤立数据板块之间的连接，这可以通过结合行业AI洞察的数字孪生技术来实现。在建筑或工厂范围内，来自不同流程（如供暖、通风和空调系统的数据）可以在实时物理数据和过往经验之间创建一个矩阵，从而主动预测自我维护需求和室内舒适度。这些数据会实时传送到电网，以便于系统调整耗电量，避免电网过载， 帮助稳定频率，减少拥堵和对可再生能源发电量的限制。鉴于工业资产电气化程度正逐步提高，可再生能源电力输入增加也为电网带来压力，做到数据连接这一步尤为重要。
第二步是通过工业智能平台等方式，让企业获取统一可靠的信息和解决方案。这种方法可以确保企业可以受益于团队共享的单一、实时信息源。企业可以通过协作营造可信环境，促进发现合作伙伴和资源，协调实现共同目标，从而实现价值最大化。例如，美国电力领军企业Dominion Energy就通过与终端客户共享从其网络中收集的数据，帮助他们验证可持续发展承诺，从而获得了新的收入来源。
基于这些步骤，企业能够通过编译建筑的宏观数据（如能源价格和需求、环境模式等），为其所有共用资产创建一个中控系统。而下一个目标就是将产业集群中的多家公司相互连接起来。
产业集群新机遇
虽然数字孪生技术尚未在集群层面实施，但一些在产品、建筑、企业和城市层面的先驱项目让我们看到了它在未来的机遇。
其中一项值得关注的技术是“绿色数字孪生”（Green Digital Twin），是一种利用完整供应链信息（包括采购的零件、工具和设备）计算产品环境足迹的应用。绿色数字孪生系统不仅能使今后的环境足迹更加透明（并在早期阶段快速计算），还允许在设计零件进行维修时实现最大的灵活性，包括在符合材料和工艺要求的同时以较低的环境足迹进行再制造。这种测量工具有助于跟踪并减少整个供应链和生产链（包括集群）中的排放。
电网交互式建筑可以作为工业资产的另一个参考范例。电网交互式建筑（包括工业园区）可以利用物联网和AI自动管理能源消耗。这一技术通过实时数据调整能源使用，并优化与电网的互动。这种灵活的运行形式有助于减少可再生能源的间歇性造成的电网不稳定等问题，同时也有助于在建筑产业开辟新的收入来源。在集群建筑中采用电网交互式建筑可以使不同工厂之间的能源交换得到改善。在地区和国家层面，电网交互式建筑将成为革命性的解决方案。预计到2030 年，这种系统在美国将提供约 40% 的新增可再生能源容量。这将每年为电网投资节省近 120 亿美元，约占 2030 年北美（美国和加拿大）电网年支出的 8%。
最后，数字孪生技术与AI解决方案相结合，将使全球的多学科团队能够在以数据为中心的共享环境中工作，在单一数据库中连接工程、设计和模拟等各个环节，优化项目设计和交付流程。这使得所有公司都能够以前所未有的速度将更大的项目推向市场。这项技术还可以改善对环境威胁的预测。例如，俄勒冈州塞勒姆市就利用了AI赋能的数字孪生技术确保当地饮用水安全。
随着全球逐步迈向多模式、多燃料并存的未来，我们比以往任何时候都更迫切地需要一种全面综合的方法来应对这一变革。通过扩展现有技术，数字孪生可以在产业集群内的所有企业之间建立网络，统一其各方运营的数据，最终减少排放，发现提升技能和创造就业的潜力，为当地经济发展做出贡献。
在产业集群中开发和实施数字孪生，意味着我们能向着实现更环保、更高效和更具协作的工业环境迈出变革性的一步。通过应对挑战和利用数字化公司的能力，产业集群可以实现并超越全球利益相关方提出的环境和经济目标，实现企业与地球家园的多方受益。
本文作者：
Thomas Kiessling，西门子智能基础设施集团首席技术官
Rob McGreevy，剑维集团首席产品官
本文原载与世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。
翻译：任家萱、黄子晗
编辑：王灿
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