産業メタバースと AIGC のデジタル変革とアップグレード

原子の世界は、人々の認識を単一の次元から複数の次元に拡張するメタバースの次元とみなすことができます。 AIGC は、大量の情報を迅速にクエリして統合する機能を備えた、高度にインテリジェントな検索エンジンです。メタバースや AIGC などの新興テクノロジーにより、人間社会はデジタル変革とアップグレードにおいてより深く、より包括的に進むことが可能になります。この記事では、産業メタバースと AIGC に関連するコンテンツについて説明します。

現在、デジタル化は企業にとっておまけのツールではなく、企業の中核戦略の重要なサポートとなっています。デジタル変革はもはや選択肢ではなく、必要不可欠です。企業にとって極めて重要です。さまざまな業界で将来の新たな競争戦略に勝つためには重要です。

メタバースは人間の認識を単一次元から多次元に拡張し、アトミック(ATOM)世界はメタバースの一次元であると理解できます。 AIGC は本質的に、大量の情報を迅速にクエリして統合できる高度にインテリジェントな検索エンジンです。これは、さまざまなデータ クエリ アプリケーションにおける技術変化を「促進」しており、この変化は、企業のデジタル トランスフォーメーションにおけるデータ リソースの利用とイノベーションへの参加を大幅に促進します。

したがって、

メタバースや AIGC などの新興テクノロジーは、より深く、より完全なデジタル変革と人間社会のアップグレードをもたらします つまり、デジタル ロジックに基づいた人間の生産と生活へのより大規模な影響総合的な再建。デジタルロジックに基づいて、分野やレベルを越えた広範囲かつ複数の要素のつながりやマッチング関係を実現し、人類の生産や生活をより深く再構築します。

データ分析と学習とは、他の人の知識を自分のものに変換し、すべてを摂取して推論を引き出すことです。さて、今日、ダンボとユエシュオは教師のリー ティエジュンを招待して、産業メタバースと AIGC に関連するコンテンツについて話し合いました。 産業メタバースとは

デジタルツインベースによる産業メタバースの作成
AIGC は産業メタバースの開発を支援します
1. 産業メタバースとは 1. デジタル変革の背景 - 技術情勢
3. 新世代の情報通信技術は、グループの躍進を達成しました。現在、5G、AI、クラウドなどのデジタル技術がビジネスに広く活用されており、新興ICT技術が世界経済の急速な発展を推進しており、デジタル技術は多くの産業に浸透し、産業や企業のコスト削減と効率化に貢献しています。デジタル経済は中国経済成長の新たな原動力となりつつあり、産業のデジタル変革が進むにつれてその価値は絶えず増加しています。デジタル技術革新は経済社会の形態や運営モデルの変革を加速し、より大規模でより深い技術革命と産業革命が世界のイノベーション環境を再構築し、産業発展のあり方を再構築しています。

デジタルソリューションを活用して、「ビッグ、クラウド、モノ、モバイル、インテリジェンス、チェーン」を企業のデジタルトランスフォーメーションに適用することを各界が望んでおり、私たちはビジネスモデル変革と経営・オペレーション変革の計画と実行を通じて、顧客、企業、従業員に新たなデジタル価値の向上をもたらし、デジタル経済環境における企業の新たな核となる競争力を継続的に強化することができます。

2. デジタルトランスフォーメーションの定義

エンタープライズデジタルトランスフォーメーションとは、デジタル技術とビジネスの両輪によって企業のビジネス、組織、プロセス、製品、ビジネスモデルを全方位的に革新する変革であり、その本質は包括的な情報化の実現に基づくプラットフォームの構築にあります。新世代の IT インフラストラクチャと信頼できるセキュリティ アーキテクチャを採用し、データ テクノロジとデータ アルゴリズムを通じてビジネス フローに明示的に切り込み、データによって駆動されるインテリジェントな閉ループを実現し、企業の生産および運用プロセス全体を測定可能にします。継承、新事業、新フォーマット、新モデルの形成の促進、資源配分効率の最適化、社内の効率性と有効性の向上、社外の顧客満足度の向上、企業の新たな競争優位性の構築、価値の達成創造。

3. デジタル変革の意味 - 特徴

デジタルトランスフォーメーションとは、新世代のICT技術を活用し、データを新たな生産要素として活用し、企業本来の生産要素に重ね合わせることで、ビジネスの革新と再構築を引き起こすことです。デジタル変革は、単にテクノロジーを生産プロセスに適用することだけではなく、変革プロセス中のデジタル資産の継続的な蓄積と形成、デジタル資産を中心としたデジタル世界での競争力の構築、企業の価値の継続的な創造にも焦点を当てています。

4. デジタル変革の現状 – トレンド

デジタルトランスフォーメーションとは、企業のデジタル化とエコロジーインテリジェンスを実現するプロセスを指し、経営情報化からインテリジェンスへの重要なステップです。情報化、デジタル化、インテリジェンスを区別する明確な境界や標識はありませんが、これらはすべてデジタル化の発展において重要な要素です。これら 3 つの側面は相互に促進し、並行して発展し、漸進的なスパイラル プロセスを形成します。簡単に言えば、デジタル化は情報化の基礎であり、インテリジェンスはデジタル化プロセスの先進段階です。企業の基本的なビジネス ロジックは、急速に進展するデジタル化によって覆され、主にビジネス モデル、製品サービス、組織、運営に反映されています。

5. エンタープライズ デジタル アップグレードにとってメタバースは何を意味しますか

6.産業メタバースとは何ですか?

産業用メタバース = 計算可能なデジタル ツイン メタバース。

7. デジタルツインから産業メタバースへ

標準のエンタープライズ資産クラウド機能
標準の軽量ローコード設計ツール
標準的なエンタープライズ メタバース データ ガバナンス手法
持続可能でスケーラブルなランタイム環境
最前線の一般従業員がすぐに恩恵を受けることを可能にする標準アプリケーション

2. デジタル ツイン ベースで産業メタバースを作成する 1. デジタル ツインの初期定義 - 現実から仮想へ

デジタルツインは、物理モデル、センサーの更新、操作履歴などのデータを最大限に活用して、複数の専門分野、複数の物理量、複数スケール、複数の確率のシミュレーションプロセスを統合し、仮想空間でのマッピングを完了して反映します。対応する物理機器、ライフサイクルプロセス全体。 ——NASA

2. デジタルツインの適用シナリオ

適用対象: 通常、複雑な環境で動作する、または多数の部品で構成される宇宙船、飛行機、自動車、ロボットなど、複雑な条件または複雑な構成を持つ物理的実体に適用されます。

リモート: 通常、アポロ 13 号のような遠隔宇宙を航行する宇宙船や、「ブラック ライト ファクトリー」の製造など、遠隔環境にあり人間が直接介入できない物理的オブジェクトのテスト、修理、調整に使用されます。

接続: デジタル ツインは、物理エンティティからフィードバック データを継続的に取得し、このデータを使用してシステム ステータスを更新し、最終的にエンジニアリング上の意思決定のための情報を提供する必要があります。これはデジタル ツインの重要な要件です。デジタル仮想世界と現実の物理世界の間のミラー同期を維持するために、デジタルツインと物理エンティティとの継続的または定期的な「データペアリング」も、デジタルツインを通常のシミュレーションモデルから区別する重要なポイントです。

3. デジタルツインの定義の拡張 - 現実から仮想へ、そして仮想から制御現実へ

センシング、コンピューティング、モデリングなどの技術を総合的に活用して、物理空間上で観察、監視、診断、予測、意思決定を行うための仮想デジタル空間を構築し、物理空間の可観測性、計測性、制御性を向上させる。 。

4. 産業メタバースの構築ルート ——TEMS

• トレーニング – 設備デジタルツイン/3D指導ガイダンスに基づき、現場作業員の設備操作・設備保守能力を迅速に向上させ、生産性向上を実現（DataMesh Director、DataMesh Simulator Platformに相当）
• Experience - 施設や設備のデジタルツインを活用した体験ツアー。訪問者や学習者は、低コストで、生産順序を乱すことなく、未知の知識を迅速に向上させることができます (DataMesh Director に相当)
• SupervisionMonitor and Control – 設備・機器のデジタルツインの運用・保守監視に基づいて、建設・運用中の設備・機器のエンジニアリング監視、設備・機器の保守、状態検査・制御を行います（DataMesh Inspector、DataMeshに相当）チェックリスト)
• シミュレーション – 設備や機器のデジタルツインに基づくシミュレーション運用。設備間のメカニズムや原理、役割AIを強調し、実際の設備や機器の運用や運用ロジックをシミュレーションおよび復元し、大規模な計画や実践に使用されます。トレーニング、予測、管理、その他のシナリオ (DataMesh FactVerse、DataMesh Simulator Platform に対応)

5. 意思決定の自律性の実現は、デジタルツインテクノロジーシステムの次の段階の機能的方向性です

現在のデジタルツインシステムは大きく分けて、シミュレーション、析出データの解析、予測シミュレーションの3段階の機能が徐々に実現されており、意思決定の自律性の実現がデジタルツイン技術システムの次の開発段階となります。 。

3. AIGC は産業メタバースの発展を支援します 1. AI テクノロジーのマクロ進化トレンド: 一般的な人工知能

意思決定 AI は、入力データを分析および推論することにより、ルール、知識、または経験に基づいて意思決定または推奨を行う人工知能システムです。

Generative AI (Generative AI) は、機械学習や深層学習などのテクノロジーに基づいて、大量のデータから学習し、新しいデータやコンテンツを生成する人工知能システムです。この種の AI は通常、自然言語処理、画像処理、音声処理などの分野で使用され、高品質なコンテンツの生成や自動作成の実現を目的としています。

汎用 AI (汎用 AI) とは、人間の知能と同様の幅広い機能を備えた人工知能システムを指し、人間と同じように知覚、推論、学習、意思決定、計画などのさまざまなタスクを実行でき、さまざまな分野や状況で業務を遂行し、柔軟に対応し、適応します。この種の AI は人工知能の最終目標の 1 つですが、まだ達成されていません。

3 つの人工知能システムには重複部分と補完性があります。例えば、意思決定プロセスにおいては、ルールや知識に基づいた意思決定支援を提供できる意思決定AI、データに基づいて意思決定の参考となる生成AI、複数の要素を総合的に考慮して意思決定をより賢く行う汎用AIが挙げられます。決断。

2. AIGC: 人工知能テクノロジーを使用してコンテンツを自動的に生成する

AIGC: 正式名称は AI-Generated Content で、人工知能によるコンテンツ生成です。

3. AIGC 技術アーキテクチャ

「包括的」である場合にのみ、フロントエンドで十分な「奇妙な形状」をサポートできます。

4. 生成 AI: 「商業的に最も有望な人工知能テクノロジー」

Gartner は、生成 AI を商業的に最も有望な人工知能テクノロジーとしてランク付けしています。同社が発表した 2022 年の人工知能技術の成熟曲線によると、生成 AI は 2 ～ 5 年以内に製品化の成熟段階に入ることが予想されており、大きな開発の可能性と応用スペースを備えています。

2025 年には、生成 AI によって生成されるデータは全データの 10% を占めるでしょうが、2021 年には、生成 AI によって生成されるデータは全データの 1% 未満になるでしょう。

2025 年には、大企業からのアウトバウンド メッセージの 30% が生成 AI によって生成されるでしょう;

2025 年には、創薬と開発の 50% で生成 AI が使用されるでしょう;

2027 年には、メーカーの 30% が生成 AI を使用して製品開発効率を向上させるでしょう。

5. ChatGPT はメタバース世界でのコンテンツ構築を加速します

要約

したがって、デジタル化、産業用メタバース、AIGC の関係を認識し、デジタルの観点からメタバース/AIGC の開発に新たな発展の勢いを引き出すことで、メタバース/AIGC の開発が確実に世界の鍵を握ることができます。開発の新たな段階。

実際、デジタル化は Yuanverse/AIGC の「ビジネス テンプレート」となっており、企業のデジタル トランスフォーメーションとアップグレードのみが、表面的な存在から最下層に深く浸透する存在へと変化することができます。つまり、企業のデジタル変革とアップグレードは 1 つや 2 つの文で完全に説明することはできず、この共有は分析フレームワークと思考の視点を提供するにすぎません。私たちの究極の目標は問題を解決することであり、それは問題を見つけることであり、問​​題を解決するには、ビジネス上の問題を見つけてそれを解決することです。 学習には価値があり、継続的に経験を蓄積し、ツールを習得し、学んだことを将来の学習活動に応用する必要があります。複数の視点から問題を特定、分析、解決し、要約する能力。

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タイトル画像は、CC0 プロトコルに基づいた Unsplash からのものです

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