随着图像生成、视频生成与大语言模型能力的持续演进，AI 正在为数字孪生项目带来新的工程化可能。当前，数字孪生正在从“数据与空间的可视化呈现”，进一步回归到“面向真实业务的智能决策支撑”。围绕这一方向，易知微将前沿 AI 能力与长期沉淀的组件、模型、模板、设计规则和行业交付经验结合起来，通过组件脚手架和工程化 AI 能力，把物理世界中的业务数据、调度流程与空间场景快速组织为可落地、可运行、可辅助决策的数字孪生系统。
在本次春季数智发布会上，易知微业务总经理伯禺分享了易知微针对 AI 应用落地的产品研发布局。易知微将过往 7 年所沉淀的高质量组件、模板、模型、设计规则、业务理解与交付经验进行了“原子化、语义化”拆解，抽象为可以被大语言模型直接调用的数据集，依托原生产品基础和工程化 AI 能力，在「产品能力」与「场景能力」两方面协同探索将 AI 转化为可高效结合产品、深入应用场景、有效进入交付流程等长期能力的路径。
- 产品能力（+AI ）： 在标准产品的基础上，通过叠加大语言模型，实现对模板、设计规则等资产的高效组合调用，提升业务指标、应用界面和数字孪生场景的生成、配置与交互效率，降低产品使用的技术门槛。
- 场景能力（AI+）： 面向具体业务场景，持续融合识别算法、分析模型、机理仿真模型及行业知识能力，增强数字孪生系统对业务对象、运行状态和复杂过程的理解、预测、推演与决策支持能力。
二者共同推动数字孪生业务向更高效的构建方式和更深入的场景应用持续演进。
1. 产品能力
识别自然语言输入需求，基于个性化偏好配置，利用 AI 统筹调用已有资产，快速生成数字孪生应用，降低产品上手门槛，简化重复修改步骤，拓展业务能力边界。
1.1. 混合架构的生成式 AI
1.1.1. 详细技术原理
- 设计系统的深度解构： 将各类别设计元素的最小单元梳理为组件化内容；
- 结构化的布局逻辑： 定义最小单元的不同布局机制，预设符合高质量数字孪生应用标准的最小单元调用数量；
- 多模态理解与预测能力： 引入多模态大模型，基于用户上传的文本、图片、表格等数据，借助知识储存和联网搜索，分析理解需求；
- 预留足够的弹性空间： 在可控的边界范围内让 AI 直接组织调用资产素材，根据需求内容进行布局、配置交互方式；
- Prompt 工程与后处理： 结合合适的prompt 工程提升 agent 整体架构，最终生成贴近业务需求的基础工程化应用。
提炼包括布局形态、弹性范围、色彩元素、字体图标、组件控件等项目应用设计规范，将其以最小单元的形式约束为组件化内容，形成一套体系化的设计系统，构建能够支撑agent工程化的高质量数据集。让 AI 具备数字孪生领域业务理解能力，能够快速创建贴近业务、并支持进行落地应用的工程化内容，将原本依赖专业技能的界面及交互搭建，升级为面向业务需求表达的生成式构建，大幅降低项目交付成本。
1.1.2. 具体应用流程
- 在模板素材库中选择一个较为接近目标内容的资源对象；
- 在此基础上增加详细的需求描述；
- 自动根据agent机制解析业务主题；
- 匹配对应的原子化模板、布局；
- 局部调整原型使其更贴近描述内容；
- 输出最终生成结果；
- 手动二次编辑改造。
基于底层自定义的模板素材增加自然语言描述，即可快速解析业务主题、匹配语义化结构、动态对接数据接口，同时支持二次调整原型，多轮调试改造目标结果，借助 AI 生成工程化的完整 EasyV 应用。
1.2. 智能构建原生三维场景
1.2.1. 详细技术原理
- 抽象场景模型的最小单元： 将三维模型资产的结构语义化，标定相应的属性标签，沉淀为可被 AI 调用的知识体系；
- 识别单元组织逻辑： 利用多模态大模型分析场景元素种类，进一步分割语义区域；
- 提取空间场景结构： 基于分区映射色块图，提取空间布局基础，绘制场景底板；
- 推理组织模型资产： 结合封装的EasyTwin模型资产库，按照识别区域自动匹配模型资源，并进行模型布局与空间组织；
- 自动生成场景模型： 最终将模型分布数据转换为原生的三维场景模型。
减少模型及3D 领域的专业性依赖，将模型组织与人工搭建等原本强绑定技术背景的孪生场景构建流程，升级为面向业务场景表达的生成式构建流程，推动模型资产、场景模板和空间规则的持续复用，降低定制化实施门槛和项目交付成本。
1.2.2. 具体应用流程
- 在地图上框选目标区域；
- 自动爬取数据获取高清瓦片拼接图；
- 基于图像识别行业领域，解析、提取该特定行业领域中通用、普适性的应用场景元素构成规律；
- 根据识别标签，智能组织规划 EasyTwin 模型资产；
- 生成能够在EasyV中编辑改造的三维孪生场景。
在地图基础上选定目标区域，即可通过多模态解析场景通用的元素构成，智能组织调用结构语义化的模型资产，并根据已标定的基本要素属性进行模型布局和空间排布，最终输出完整、可编辑的原生三维场景。
以上产品功能预计近日在易知微官网开放公测，欢迎大家关注易知微产品更新动态，免费获取参与体验资格。
2. 场景能力
以更高效的方法将AI 算法模型、数据规则引擎和 AI agent 智能分析优化能力结合到数字孪生项目中，形成完整的数字孪生应用流程，让最终呈现的数字孪生更贴近业务，切实提升企业生产力。
2.1. 特定专业性垂直领域
集成项目积累的组件、模板、模型、设计规则等内容，抽象为可被 AI 调用的skills 工具流程，叠加业务领域专业级AI算法与仿真模型，深化场景应用能力，形成一套能够流畅应用部署在业务场景内部的解决方案机制，降低构建系统性推理能力的成本，让业务产生具备生产参考价值的影响力。
2.1.1. 融合数理统计模型
以常规的数学算法为主，在设备预测应用场景中，能够接入传感器进行检测异常、观察趋势、预测风险等动作，基于同频次历史数据进行线性回归或者多项式回归，建立基线并识别基线变点异常，根据异常累积趋势，预测其达到设定阈值的具体时间点，最终融合到数字孪生业务场景当中，直接将分析结果映射到空间对象里面。
对应场景巡检模块，能够直接以地理信息定位设备对象，动态识别潜在的设备异常风险，直观呈现对象状态、异常位置、影响范围和变化趋势。
2.1.2. 对接机理模型
面向河流水动力学、空气动力学等常见的动力学，构建相对垂直、专业的模型参数和率定过程，形成了一套较为通用的能够对接网格/点位数据结果，并能基于数据结果进行解析、压缩、后处理、归一化，使其与物理场景或者几何场景自然融合。
对应流体方案仿真场景，能够实时换算、叠加高精度地形数据所推演的效果，直观呈现灾害所带来的影响。
还能够可视化对比多个仿真方案的结果，放大方案之间的偏差效果，让不具备专业背景的非专家型工作人员也能分析理解。
2.1.3. 有限元计算的应用
面向材料领域的结构计算，摒弃专业性过强的海外软件，打破学术团队技术壁垒，利用大语言模型对于通用材料、结构应力等机理的理解，进行实时结构计算，并通过数字孪生实体将计算结果呈现出来。
对应特定场景的实时仿真渲染，能够在物理实体自身结构的基础上，可视化呈现不同荷载、工况、环境、以及时间条件下的安全风险推理解算，快速定位潜在的风险位置，获取风险等级演化趋势与处置优先级，辅助管理人员进行指挥决策。
2.2. 通用普适性业务模块
数字化常规情况下需要人工处理的方案，基于高精度建模和物理实体抽象，融合数据规则引擎，快速构建具备业务属性的仿真模块。提供推演结果比对手段，智能生成运营管理建议，分担人工监管压力，显著提升作业效率。
2.2.1. 调度管理
以港口行业为例，将流程环节中所涉及的所有资源进行离散仿真，模拟不同作业规则、资源配置和调度策略下的运行过程，依托 AI agent 分析方案结果，预先演练各个指标数值的执行效果，提高运营管理能力。
2.2.2. 应急安防
以公共安全行业为例，按照楼层匹配属性结构，将不同场景中的人群分布、人员属性等指标入参，基于离散过程、社会力学等模型进行建筑整体的过程推演，结合空间模型与人群属性建模，推测密闭性单体中最佳的应急疏散、消防转移方案。
还可以利用识别性视觉算法，准确标定捕获高频识别图像，解放人工监控视频的精神压力，以厘米级精度的几何孪生场景为单位，精准计算关键点位的人流量数值，实行针对性的方案措施。
易知微的空间智能一体化场景解决方案，正在持续走进能源矿产、交通运输、港口水利、城市治理、文化文旅等真实业务现场。一方面，易知微依托 EasyV、EasyTwin 等产品能力，将空间建模、仿真推演、业务数据接入与可视化交互能力产品化沉淀；另一方面，也面向复杂孪生场景，联合高校、科研院所与行业机构，围绕空间交通分析、物流网场优化、生产运营推演、风险韧性评估等方向开展联合攻关，推动数字孪生从“场景展示”进一步走向“仿真分析、决策辅助与业务闭环”。
目前，易知微已为 3800+ 企业客户提供数字孪生与 AI 融合的产品及解决方案服务，覆盖国家电网、中煤集团、中国有色集团十五冶、云南铜业、中国燃气、中广核、杭州东站、宁波舟山港、长江水利委员会、黄河勘测设计研究院、浙江大学、同济大学、中山大学、良渚古城遗址、西溪湿地等典型实践。
面向未来，易知微将继续以成熟产品体系为承载，以前沿技术能力为牵引，深入真实业务场景，推动空间智能从可视化呈现走向仿真推演、智能决策与业务增长，帮助更多行业构建可落地、可运行、可持续演进的数字孪生系统。
