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人工智能和數字雙胞胎的起源

（2024年11月27日更新）

人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們聽到這些新名詞越來越頻繁，突然變得舉足輕重。為什么？答案很簡單:當事情太復雜，人類無法輕易處理，或者留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是從繁瑣的事情中解放人類。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，這需要大量的數據和對決策環境的深刻理解。現在的情況如何？

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在過去的幾十年里，應用軟件也發生了巨大的變化，最值得一提的是軟件的應用大幅加速。就在20年前，用戶仍然認為應用軟件是一件有趣的新事物；現在，他們的想法發生了迅速的變化，認為軟件的應用給工作和生活帶來了便利。不僅如此，他們還期待著應用軟件從頭到尾的完美運行。在每個采用階段，用戶的期望都會增加，這意味著產品必須以非常快的速度更新迭代和成熟。

硬件和軟件結合的趨勢使產品的開發需求以一種有趣的方式結合在一起。新的滿足關鍵需求應用程序必須包括更強的實時處理能力、及時的決策和高可用性，并要求平臺始終生成正確的決策。這種組合是正確的 ML 和 AI 支持大規模采用和增長的初始需求。

盡管大多數人認為 AI 主要是終端用戶需求，但是 AI 該行業已成為實現更快產品設計和開發的必要條件。模擬軟件已成為模擬復雜接口和環境不可或缺的工具，從最早的芯片組設計、電路布局到最終的產品驗證。這些模擬器被稱為數字雙胞胎，它們是一個過程、環境條件或協議，可以作為虛擬形式的已知良好信號。在測試領域，數字雙胞胎可能是一個簡單的信號發生器協議發生器，或一個完整的環境模擬器。數字孿生使開發人員能夠快速創造更豐富的測試條件，從而在發貨前完成產品驗證。高性能數字孿生通常包含自己 AI 這使得它們能夠自動診斷故障，并對新產品的設計進行回歸測試。

由于新產品中會有大量的功能和獨立決策，因此有必要轉向人工智能驅動的開發。該開發模式將采用自動測試功能和數字雙胞胎。在基本設計原則下，將指出產品的特性和功能，然后設置單獨的測試進行驗證。接口標準不僅數量多，而且相當復雜，因此手工構造幾乎不可行。如果使用數字雙胞胎，開發人員可以在更短的時間內編寫更多的功能測試集。然后，AI 該功能將根據發現的內容自動進行測試，并根據當前狀態預測可能需要的操作。為了更好地理解這一點，你需要知道是什么使人工智能成為可能。

軟件決策從算法開始。如果你知道什么結果可以接受，什么不能接受，你可以用決策樹結果創建一個有限的狀態機。很難被認為是一種智能方式。然而，通過添加狀態符號并插入反饋，您的基本算法現在可以根據當前條件與當前狀態進行結果決策。將這些結合起來，將決策樹演變成行為樹，構成最初的 AI。

我們還處于 AI 在數字雙胞胎的早期階段，這意味著許多產品會提出許多要求。不管你在調查什么 AI 它的存在是有原因的，無論是位于研發實驗室，還是您使用的云應用軟件，還是您自己的自動駕駛汽車。了解它應該實現哪些功能可以幫助你評估它的重要性。數字孿生也是如此。一旦考慮到預期信號、條件或決策結果，就很容易評估它們。

對人工智能和數字雙胞胎的需求是真實的。如果你質疑它的真實性，你可以追溯它的起源。關鍵決策和快速擴展并不總是需要人類的參與。