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数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径，在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展，数字孪生技术已经应用于各个领域，特别是工业领域。然而，仍有一些差距有待填补，一些限制因素有待解决。在这里，本文简要概述了数字孪生在工业中的进展，并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战，以提高数字孪生的成熟度，并促进未来的大规模工业应用。

目录

1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 北京数字孪生建模介绍。四川企业数字孪生联系方式

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4.3工业应用的可解释人工智能许多工厂、车间、生产线和产品对安全性和可靠性有很高的要求，因为它们可能含有易燃易爆的危险物品（如原油）。虽然人工智能已经被用于提高一些数字孪生的工业应用效果和价值，但它通常是一个“黑匣子”，这意味着模型如何工作以及获得的结果可能并不完全清楚。此外，一旦发生事故，很难分配责任。可解释的人工智能提供了解决这个问题的途径。4.4数字资产安全孪生模型和孪生数据已经成为重要的数字资产，因为商业价值往往体现在这些模型和数据中。例如，数控机床的孪生模型包含了机床的结构、材料、液压系统、冷却系统、润滑系统等信息。因此，数字资产的安全性至关重要。如果安全问题得不到很好的解决，就很难实现产业链的协调（即不同企业之间的合作）。

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