工业4.0核心特征体现在高数据量、高级分析、人机交互和数字孪生四大维度。
11月20日，以“计算万物 湘约未来——智算驱动新质生产力”为主题的2025世界计算大会在湖南长沙开幕。在此次大会开幕式暨主题报告会上，上海同济大学、德国不来梅大学教授、中国工程院外籍院士、德国国家工程院院士Otthein Herzog（奥泰因·赫尔佐格）发表了题为“代理型人工智能构建的自主数字孪生系统”的主题演讲，深度解析了从机械工程到工业4.0的技术演进，以及数字孪生与人工智能融合赋能制造业的核心路径。
工业4.0：制造业数字化的新阶段
Otthein Herzog认为，工业4.0作为制造业数字化的当前阶段，核心特征体现在高数据量、高级分析、人机交互和数字孪生四大维度。
他在演讲中提到的“黑灯工厂”，作为工业4.0技术的典型应用，他认为，该工厂背后依托六大核心技术支撑：第一，机械臂和自主机器执行复杂的任务，进行连续7天24小时全天候的生产。
第二，智能物联网网络保障设备间无缝通信与实时动态优化，并允许工厂机器实时通信，动态调整流程以优化性能，检测故障，安排预测性维护，并实现自我监管。
第三，AI驱动的质量控制通过机器学习算法精准检测缺陷，最大限度降低材料浪费。
第四，超净制造环境满足制药、电子等行业的无菌生产需求，黑灯工厂使用自动空气净化系统和除尘技术来保持原始环境，没有人为污染。
第五，AI能源管理实现节能生产，人工智能驱动的能源管理优化了电力使用，使黑灯工厂成为传统制造的环境可持续替代方案。
第六，自动化物流处理库存、供应链管理和成品运输，无需人工输入。
多年来，Otthein Herzog观察中国大模型应用时发现，中国制造业凭借数十年积累的“流程知识”展现出独特优势。这种源于实践的经验知识，不仅支持产品的迭代创新，助力企业实现更高效、优质、低成本的生产，还为产业规模扩张提供支撑，同时，工艺知识让中国能够创造全新的产业。
数字孪生：
从知识建模到产业应用
Otthein Herzog在演讲指出，知识是解决现实世界问题的决定性因素，而数字孪生系统的核心价值在于实现知识的显性化与高效应用。数字孪生通过本体和知识图描述对象、属性、关系等关键信息，构建应用领域的语义知识库，为生产、物流、健康等多场景的AI应用提供支撑。
从技术演进来看，数字孪生系统已从1999年的生产计划和控制模式，发展到2009年支持EPCIS（产品电子代码信息服务）的物流数字孪生，再到如今融合AI的智能系统。其技术推动者涵盖5G、物联网、AI/机器学习、云计算、VR/AR等多元技术，可实现设计验证、预测分析、实时监控、远程网真等多重功能。
全球范围内，数字孪生已在制造业广泛落地，大众ID.4的生产过程便融入了数字孪生技术，实现了生产流程的优化与精准管控。数字孪生和大语言模型的整体系统已支持规划、开发、生产、物流和业务流程的综合模型，包括可持续性和循环经济功能。
代理型AI：
赋能数字孪生系统自主进化
Otthein Herzog提到，大语言模型（LLM）为数字孪生系统注入了新的活力。演讲展示了大语言模型在文本、代码、图像、声音、视频、三维六大场景的应用模式，包括内容创作、代码生成、图像编辑、语音合成、视频创作、3D对象生成等多元功能。在制造规划中，数字孪生与大语言模型的融合系统，支持合作与竞争行为模拟，通过可扩展交互架构保障模块化、安全性与可扩展性，实现工艺计划的生成、验证与实施后的过程监控。
Otthein Herzog认为，AI技术栈的完善为系统落地提供了坚实支撑。从计算机硬件（如GPU、TPU）、云平台（AWS、GCP等），到开源与闭源基础模型，再到模型中心与终端应用，形成了完整的技术生态链，推动代理型AI数字孪生系统从理论走向产业实践。
Otthein Herzog在演讲最后强调，数字孪生与大语言模型的融合系统，将实现规划、开发、生产、物流和业务流程的综合建模，涵盖可持续性和循环经济功能。该系统通过模拟、验证和可视化不同规划变量，可有效消除规划错误，并实现从开发到业务全流程的全局优化控制。
随着技术的持续演进，代理型人工智能自主数字孪生系统有望成为制造业转型升级的核心引擎值得投配资，推动全球生产与供应链向更智能、高效、可持续的方向发展，为工业4.0时代注入更强动力。
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