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近年來，在數實融合的大背景下，數字孿生以其全息映射、仿真推演、分析預測、實時交互等能力，正成為企業全面深化數字化轉型的核心支撐技術之一。生成式人工智能(AIGC, AI-generated content）則為人類社會打開了創造世界的大門，有望在各個領域帶來生產力的革命性飛躍。數字孿生與AIGC相互加持，建立一個彼此驅動的優化迭代“飛輪”體系，必將為世界的發展帶來巨大加速度。

在近日舉行的2023界面REAL科技大會上，騰訊數字孿生產品部/自動駕駛業務總經理蘇奎峰受邀出席，發表了題為《數字孿生與生成式AI閉環迭代進化》的主題演講。

數字孿生：“可視、可算和可用”的價值

數據顯示，2022-2029年數字孿生中國市場規模年均增速達42%，已成為工業、航空航天、交通、能源等行業數字化轉型的核心支撐技術。政策層面，數字孿生已被納入國家關鍵技術戰略，各部委、各地方、各行業政策設計加速完善，形成“技術+應用”的雙輪驅動體系。

數字孿生到底具備怎樣的價值，何以得到如此重視？

實際上，當前市面上對數字孿生應用價值的理解存在一些誤區。蘇奎峰認為，首先，數字孿生并不是一個單一的二三維可視化系統，而一定具備更深層次的洞察能力，具有交互和體驗價值；其次，數字孿生和傳統的模擬仿真也有不同，當然“仿真”是孿生的靈魂，是數字孿生的價值高地，“無仿真不孿生”，但只有仿真也不能稱之為孿生。用一句話來概括，實時數據驅動的仿真才是數字孿生；此外，數字孿生要和VR、AR、MR等3D數字媒介區分開來，XR為數字孿生提供了非常好的交互體驗，同時數字孿生又是XR的內容基礎。數字孿生之所以獲得方方面面的關注，在于它所具備的價值更巨大、前景更廣闊。

對于數字孿生的價值，蘇奎峰將其總結為三點：對真實世界的“可視、可算和可用”。

● “可視”在于對現實世界的看見、看懂、洞察；

● “可算”體現在將物理世界模型化和參數化，以實時數據驅動和推演，以獲得更強和更大規模的計算能力；

● “可用”是指數字孿生可以提供沉浸式、游戲化的交互體驗，大規模復雜系統的在線協同，以及數據驅動下的閉環優化和控制。

全真互聯是下一代互聯網的重要趨勢，也是以數實融合助力產業發展的重要戰略和路徑。而數字孿生作為全真互聯的核心技術之一，已成為騰訊全真互聯網戰略下的關鍵一環。

圍繞數字孿生的三大價值要素，騰訊基于游戲科技、云計算/云渲染、人工智能、模擬仿真、高精地圖、全息感知以及音視頻傳輸等核心技術，打造出空間構造、物聯感知、時空計算、逼真渲染、仿真推演5大核心能力，形成一站式數字孿生平臺，并聯合眾多生態伙伴打造出面向城市、交通、建筑、制造、能源、文旅等多個行業場景下的數字化解決方案，構筑起開放共創的數字孿生行業生態。

數字孿生+生成式AI：雙螺旋式的閉環迭代進化

去年底，隨著ChatGPT一聲炮響，AIGC因其具備分析和創造文本、圖像、視頻以及三維數據而備受廣泛關注，人工智能也由判別式向生成式快速切換，為各行各業應用創造出巨大潛力。AIGC作為一種能夠創造新內容的AI技術，在數字孿生領域中，AIGC也能夠提供更多的助力作用。

蘇奎峰總結指出，AI技術尤其是AIGC技術提升數字孿生能力主要體現在5個方面：工作機理模型和三維模型構建、實時數據驅動的模型更新、生成式模型增強、數據分析、仿真預測以及智能決策。

同時采用AIGC技術還可以創造出更多的合成數據，尤其是一些敏感或高安全領域的數據和長尾數據，從而填補真實數據中的缺口，提升孿生模型精度；AIGC可以快速產生多種設計和運行方案，讓工程師或決策者從中選擇最優解，減少傳統方法下的嘗試和錯誤。借助ChatGPT這種大語言模型，可以實現更友好的人機協同。

反過來，數字孿生同樣也能為AIGC“豐滿血肉”。

● 首先，數字孿生模型可以提供大量高質量、結構化的數據，這對于訓練AIGC模型，特別是需要大量數據的模型如GANs，非常有價值；

● 其次，數字孿生為AIGC提供了一個無風險、高逼真的驗證環境，可以嘗試和測試新的策略或方法，驗證更多的極端情況，融合實時孿生數據，還能夠確保實際應用的準確性和可靠性；

● 第三，數字孿生模型可以為AIGC提供實時或近實時的反饋，使其能夠不斷優化和改進生成的內容或模型；

● 第四，數字孿生提供一個可交互的三維可視化平臺，有助于人在環參與其中，幫助解釋和理解AIGC的輸出，增加透明度和可信性；

● 最后，數字孿生可以為AIGC提供特定的場景或應用，使AI能夠更有針對性地生成內容或做出決策。

生成式AI+數字孿生=認知孿生，加速自動駕駛研發落地

AI正在給世界帶來巨大改變，AI技術本身也在不斷的演進中。隨著AIGC的逐步成熟，人工智能除了具備學習和重復能力外，還能夠創造，讓我們在從描述世界向編輯世界和創造世界演進。

過去，AI和數字孿生是兩個相對獨立的體系。而在當下，數字孿生和AI的融合越來越多。數字孿生絕大多數都是多孿生體的集成，比如，自動駕駛測試中的基于多智能體的交通流模擬，在孿生構建過程中更希望每個孿生體具備可信的人類駕駛行為或真實實體的行為模擬，而且需要具備交互能力。實驗表明，利用大語言模型驅動生成式智能體的行為，可以支持智能體具備更長時間的一致性，管理動態進化的記憶能力和遞歸生成能力。AIGC與數字孿生的結合，能夠產生更復雜的，具備記憶、檢索、反思和推理等能力的虛擬或虛實融合環境，這就是我們所稱的認知孿生。

自動駕駛是典型的四維空間計算問題，其核心是在四維空間下的感知、建圖、定位和決策規劃的實現。在BEV+OCC框架或正在被驗證的端到端自動駕駛計算框架下，無論是算法訓練還是測試驗證，數字孿生與AIGC相結合的認知孿生體系，對自動駕駛落地都是不可或缺。

● 首先，認知孿生依然強調虛實融合，虛實互動以及虛實一致等問題，不是完全脫離現實而自動生成，而是通過傳感器采集真實數據，通過AI和數字孿生技術建模，然后再以此為基礎進行生成編輯；

● 其次，動態場景具備四維特征，是多智能體，具有記憶、檢索、追溯和推理能力，充分利用這些特性，可以提升復雜場景構建精度，降低構建成本；

● 最后，為自動駕駛構建的認知孿生體，以AIGC支撐的多智能體，具有博弈和對抗能力，能夠更有效地模擬現實駕駛的博弈策略，提升系統決策規劃能力。同時，這種體系在解決自動駕駛數據生產效率、長尾或極端case以及樣本均衡等問題一定會有顯著的收益。

認知孿生（Cognitive Digital Twins，CDT）是數字孿生的一種擴展形式，除了基本DT功能外，還具備認知功能，如記憶、檢索、反思和推理。其核心思想是利用先進的數據分析、機器學習和人工智能技術，使模型具備自我學習、推理和決策能力。一個完整的認知孿生，具備感知、記憶、學習、注意力、推理以及最終問題求解能力，并依賴于云端存儲、數據分析、知識圖譜、仿真優化等技術驅動實現這些能力。

可以看出，二者的融合正在不斷升級人類和世界的交互模式：從描述世界到編輯世界，再到創造世界，獲得更強的自主認知、思考、決策能力，最終實現“認知孿生”。展望未來，蘇奎峰表示：數字孿生與AIGC的融合能構成一個閉環迭代的體系。一旦這樣的閉環體系構建起來，將具有生命體的特征，為各行各業的數字化、智能化，提供可持續迭代的智慧助力。