数字孪生的思考 05

当前，数字孪生落地的项目更多集中在“数据融合、孪生展示”的层面，表现如下。

形式单一

当前数字孪生项目大多集中在基于可视化的数据融合监控平台，看的多，交互集中在鼠标点击和键盘输入。

受众范围不广

当前数字孪生项目主要是面向监控人员，受众单一，参与人员相对较少。

缺乏人的行为数据

当前数字孪生项目的数据集中的物联网集成数据、业务运营数据、视频监控等，人的行为数据较少，带来的问题就是如何解决人的问题，比如提高劳动者的专业技能和工作效率。

4.市场竞争激烈

数字孪生行业已经进入红海时代。

因此，通过XR打通大数据和人工智能，形成新的增长突破

例如，以某设备的培训为例

表层：通过XR手段，训练维修人员，提高职业技能。

里层：通过XR捕捉人员的操作数据，通过大数据进行治理和融合；通过人工智能学习人员的操作习惯，进而发现设备的设计缺陷；训练AI智能体，正向研发制造机器人。

XR，即扩展现实，VR、AR、MR如下图所示。

你以为特斯拉卖的是车，其实人家是研发人工智能

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