數位孿生結合生成式AI，揭開「智能孿生」新時代
2026-04-06
黃正傑
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智慧製造中也有「雙子殺手」！數位孿生/數位分身系統做為工業4.0的核心技術，正持續發展，在5G高速連網技術與生成式AI推進下，數位孿生更往智能孿生邁進，這兩年成為黃仁勳演講的熱門關鍵字。本文將簡介數位孿生的概念以及生成式AI如何展開智能孿生。
數位孿生技術
2019年李安導演的科幻電影《雙子殺手》，描述一位退休特務遭到年輕複製人追殺，電影利用3D+的數位影像特效來模擬主角的年輕分身。事實上，工業4.0/智慧製造中的「數位孿生」(digital twin 或稱「數位分身」)也與雙子殺手概念相仿。
什麼是數位孿生？想像一下，在BMW汽車工廠中，現場正在進行車體碰撞檢測。同時，螢幕上的虛擬數位工廠正透過物聯網技術，連接生產、廠區、設備與車體數據等，同步執行3D即時模擬，確認車輛的各種移動旋轉都被能被偵測，在虛擬環境中進行最佳化調整。
這項技術就是數位孿生，也是BMW 在GTC上展示的虛擬工廠，其運用了NVIDIA Omniverse的模擬平台技術。
圖、數位孿生概念(資料來源：DHL)
數位孿生是什麼？為何需要數位孿生？
數位孿生定義與概念
「數位孿生」(Digital Twin)主要是利用軟體或網路空間(cyber space)，針對實體的物件或設備進行監控、分析、模擬、預測，甚至進一步控制。
追溯「數位孿生」技術，可說是來自於軟體模擬技術、CAD/CAM模擬軟體，或PLM產品生命週期管理軟體的技術與延續發展。最早的軟體模擬技術來自於1970年代，美國NASA在阿波羅13登陸月球任務受損時，打造了地球版阿波羅13號分身模擬系統，藉此進行各項恢復計畫策略模擬，以便下達操作指令給太空人。後來，許多美國太空計畫、飛行器、武器系統都開始利用模擬系統，進行事先模擬與評估。
數位孿生技術如何進入製造業？
2011年，美國空軍實驗室(US Air Force Research Laboratory)為了要模擬各航空器在不同任務中的維護與生命週期預測，首度提出「數位孿生」(Digital Twin)這個概念。很快地，這項技術被運用到製造工業，2013年德國推動工業4.0時，以「網宇實體系統」或「虛實整合系統」(Cyber-Physical System, CPS)為核心，透過物聯網路即時的數據傳輸，強調實體物件與虛擬空間的互動，為「數位孿生」確立了更清晰的概念。
數位孿生需要哪些技術支持？
時至今日，感測技術、大數據技術、人工智慧技術及運算能力、物聯網IoT技術的進步，可以讓數位孿生針對更多不同實體特性(產品材質、零件狀況)、多層次(產品、產線、工廠乃至於公司整體)、更動態(即時接受資訊與回饋)地，進行各項複雜模擬與預測。
進一步，加入生成式AI的資料創造、認知理解、對話互動、代理能力後，讓數位孿生技術在2025年後躍升為「智能孿生」(Intelligent Twin)。以下我們先從看一下數位孿生的應用，再進一步介紹智慧孿生將展開的新作法。
表、傳統模擬、數位孿生與智慧孿生技術
數位孿生的行業應用
自物聯網技術與AI技術發展以來，數位孿生技術已經運用在各個行業：
1. 車輛工廠的設備預測維修：一家生產農機具、工業車輛的工廠，以焊接機械手臂進行車身焊接時，常因為零件損毀造成生產中斷或機械手臂損壞。該工廠打造數位孿生模型，將不同材料機殼、焊接需求、機械手臂狀況及生產計畫等數據整合，利用模擬與大數據分析來預測零組件損壞機率；並可運用”What-If”模擬，調整維護計畫與零組件補貨計畫等，減少機械手臂非預期的停機。
2. 藥品製造的產線模擬：製藥公司從研發、製造、試驗到藥品上市可能需要十數年。一家製藥公司為改善製藥速度，建立生物化學反應、活體試驗等各項製藥發展過程的數位孿生系統。透過系統，該公司可以模擬化學反應預估時間，加快整個製藥過程。
3. 零售賣場的消費模型：零售業賣場可以蒐集商品價格、銷售狀況、庫存狀況及消費者行為等大數據，建立賣場數位孿生系統，優化動態促銷計畫、庫存管理等。例如達梭系統與SES零售科技公司透過電子標籤及庫存系統、銷售點等數據，建立了賣場3D模型。該系統可以透過各項模擬情境，導引顧客消費庫存或特價產品，有助於減少庫存或避免缺貨等。
圖、零售賣場數位孿生系統(資料來源：SES)
4. 輪胎產品的里程計費模式： 一家輪胎公司長期以來在輪胎上安裝感測器，並利用數位孿生模擬以了解輪胎磨損、效率等狀況，作為輪胎研發的參考。當歐洲開始風行以里程計價的商業模式後，該輪胎公司併購了一家蒐集汽車駕駛數據的公司，將輪胎磨損、駕駛狀況等數據建立出數位孿生模型，提供磨損、安全分析等模擬預測，並發展出依里程、駕駛行為計價的成功商業模式。
圖、輪胎數位孿生安全分析系統(資料來源：BridgeStone)
從上述案例，我們可以看到產業界對於數位孿生的模擬與預測，運用愈來愈負責，從設備、產線、賣場乃至於數以萬計與環境互動的輪胎等。生成式AI的技術發展，滿足了多樣動態數據分析、複雜情境的模擬與預測。以下我們來看看，現在正在積極發展的「智能孿生」的進展與應用方向。
當數位孿生具備認知能力：生成式AI創造「智能孿生」
生成式AI正驅動數位孿生進化為「智能孿生」，透過合成資料與世界模型的構建，結合認知理解與AI代理自動化能力，使得虛擬系統不僅能映射現實，更能主動生成、推演並優化未來情境乃至於影響現實。以下分析五種「智能孿生」技術應用方向：
- 資料合成(Synthetic Twin): 透過生成式AI的資料整合、創造能力，數位孿生系統可以運用合成資料蒐集更多場景資訊，進行AI模型的訓練，以減少資料不足、資料標記成本等。
▌NVIDIA Omniverse利用生成式AI能力，生成道路、天氣、異常情境數據，餵給數位孿生，提供AI模型更多種的路況，協助自駕車更精準的情境辨識
▌BMW的數位孿生虛擬工廠利用生成式AI生成產品缺陷影像，進行視覺模型訓練，大幅降地人工標記成本。
- 智能決策(Cognitive Twin): 生成式AI具備認知理解、對話互動能力，可以進一步輔助數位孿生的人機互動，協助操作者進行智慧決策。
▌西門子的Industrial Copilot結合大語言模型與數位孿生，可讓工廠人員進行設備故障原因分析、設備參數調整等各項決策。
▌墨爾本大學發展DT-GPT，利用病人的診斷紀錄、實驗數據結合大語言模型，創建患者的數位孿生體。醫護可以運用對話式介面，預測病患在接受治療後的健康狀況，進一步判斷病情會如何改善，以強化後續治療與照護。
圖、西門子Industrial Copilot(資料來源：西門子官網)
- 預測與自學習(Predictive Twin): 生成式AI具備資料創建與生成能力，可以協助數位孿生上的AI模型持續學習。
▌ Philips醫療數位孿生可以監測病患狀況及預測病情變化，運用生成式AI，針對每位患者生理特徵差異生成更優化的演算法，滿足個人化診斷需求。
- 情境模擬與策略推演（Simulation Twin）: 生成式AI運用資料生成能力，同時結合各種「世界」的模型，進行不同情境模擬與推演。
▌新加坡城市數位孿生系統，運用生成式AI來增強交通、災害與人口流動狀況模擬，協助政策規劃。
▌達梭公司與NVIDIA合作，發展虛擬孿生3DExperince平台，可以整合各種產業的「世界模型」，如: 物流、工廠布局、製程等，模擬工廠實際運行狀況。生成式AI的模擬不僅是數學、理論上的模擬推測，還融合了真實世界數據。
圖、達梭3DExperience數位孿生平台(資料來源：達梭官網)
- 自主優化與閉環控制（Autonomous Twin）: 生成式AI運用各種真實的「世界」模型，不僅可以模擬，還進一步在真實環境中進行控制與運行，可說是AI代理與數位孿生的結合。
▌Amazon與NVIDIA合作，將機器手臂的CAD資料匯入NVIDIA數位孿生平台，並可依據世界模型生成大量合成數據訓練模型，讓機器人快速模擬不同形狀和尺寸的包裝、產品動作與檢測流程，即時部署到實體產線。
▌Tesla把每一台車與道路環境，轉成可學習的獨立數位孿生，並用生成式AI不斷創造新情境，進一步訓練與優化自動駕駛的代理Agent。同時，Tesla還在汽車AI全自動輔助駕駛套件FSD中，提供多代理系統，例如：前方碰撞代理、側方碰撞代理與自動煞車代理，組成多代理動作，持續協調運作以提升安全性。
圖、Tesla 全自動輔助駕駛多代理系統(資料來源：Telsa官網)
小結：數位孿生的未來發展
在感測器、大數據、人工智慧、6G高速連網等技術進步下，數位孿生系統得以更快速地模擬場景，預測設備或產線、工廠、零售賣場等實體物件。進一步，數位孿生已深度結合生成式AI的資料創造、認知理解、對話互動、自動代理等能力，讓傳統數位孿生技術越趨升級成為「智能孿生」，不僅可以模擬更真實的情境、控制與影響真實環境，未來生成式AI的進展將讓數位孿生技術更深化，真正走出虛擬世界，影響真實！