2025年11月15日,由中国计算机行业协会人工智能产业工委会主办,元宇宙与人工智能三十人论坛、北京中关村软件园发展有限责任公司协办的 “‘人工智能 数字孪生’:共探产业跃迁新路径” 论坛在北京圆满落幕。论坛汇聚各界专家,共同探讨人工智能与数字孪生技术深度融合带来的数字化转型新机遇。

上海湃睿信息科技有限公司凭借在数字化领域 20 余年的技术积淀、丰富实践成果及行业影响力,成功当选人工智能数字孪生工作组副组长单位,将与业界同仁携手推动技术深度融合与产业标准化建设与规模化落地,开启 “AI 数字孪生” 融合发展新征程!

作为工业数字化转型的深耕者,湃睿科技始终以 “澎湃进取、睿智从容、以诚为本” 的企业文化为内核,聚焦 AI 技术与数字孪生的深度融合,深耕技术创新与实践落地。公司构建了覆盖数字化研发、制造、运营、服务、营销的全链路 AI 数字孪生解决方案体系,自主研发的Pi-Fsim 生产系统建模仿真平台、AI 赋能工业数字孪生平台(Pi-DT)等核心产品,集成机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能决策算法等前沿 AI 技术,实现从设备级到工厂级、供应链级的全域数字孪生智能覆盖,真正践行 “以虚仿实、以虚控实、AI 赋能全域智能” 的核心价值。在航空航天领域,湃睿科技的飞机总装数字孪生系统成功破解壁板装配 “高精度 量产” 难题;在汽车领域,湃睿科技通过全流程虚拟建模与数据贯通,实现高精度制造、全链路降本增效与柔性化运营的协同升级;在医疗领域,湃睿科技通过 “虚拟仿真 智能决策”平台,实现了高端医疗设备在研发验证、临床适配与全周期管理三大维度的关键突破。此次当选副组长单位,既是行业对湃睿科技技术实力与服务口碑的高度认可,更是对公司引领产业发展的殷切期许。

论坛期间,行业专家们围绕“人工智能 数字孪生”的智能决策、规模化、上下游构建、投资回报率和未来增长点等方面展开深度对话。嘉宾们普遍认为,在融合路径方面,工业制造领域正通过“预测性维护” 实现深度突破 —— 数字孪生技术构建设备全生命周期精准模型,人工智能则依托数据分析提前预警故障风险,形成 “虚实联动” 的高效赋能模式。面对落地过程中的核心挑战,企业需重点攻克数据整合成本高、技术兼容性不足等难题;破局关键在于构建标准化数据中间件,以模块化平台降低定制化开发成本,同时可采用 “试点先行” 策略,在高价值场景中优先验证投资回报率。嘉宾们预测,未来 2-3 年行业将加速催生 “数字原生商业” 及多元跨界融合业态,企业需提前布局数据资产积累与算力架构搭建,通过生态协同合作高效获取行业知识,抢占发展先机。

湃睿科技联合创始人王坚(竣桦)先生提出数字孪生技术正呈现三大核心趋势:“一是向精、准、科学计算转变,告别单纯的可视化呈现;二是交互方式从单一向多模态变革,实现更立体的虚实交互;三是应用从传统可视、可控向多领域交叉科学计算、优化、决策变革,真正发挥技术的核心价值。”谈及产业落地,王坚(竣桦)先生表示:“数字孪生简单来讲就是把实物的整个运营过程与虚拟化模型做精准对应,通过前期仿真提高预测能力,覆盖产品研发、生产制造、园区运维全流程,我们常见的设备预防性维护就是典型应用。而未来的核心方向,是从今天的 3D 可视、可控,走向‘虚实双生’的预测、优化与迭代,让数字孪生真正成为企业决策的‘智能大脑’。”针对工作组的未来工作,王坚(竣桦)先生强调:“湃睿科技深耕制造业数字化 20 余年,服务过 1500 余家高科技电子、工业装备、汽车、医疗、国防与航空航天等领域客户,我们将把这些实践经验融入工作组的标准制定与协同创新中,助力更多本土企业实现从‘制造’到‘智造’的跨越。”

作为副组长单位,湃睿科技将充分发挥自身在工业软件研发、行业解决方案落地等方面的优势,积极贡献 “群体演化” 的创新基因与实践经验,与元宇宙与人工智能三十人论坛、北京五一视界等组长及副组长单位一道,共同完善产业生态体系,破解行业发展痛点。
未来,湃睿科技将继续坚守 “以客户为中心” 的做事原则,深化 “AI 数字孪生” 技术融合创新,致力于在技术应用与解决方案上持续突破,以创新赋能、开放共赢的核心技术与全周期服务,助力更多制造企业实现数字化转型,为中国数字经济高质量发展贡献坚实的科技力量!
关于湃睿科技
上海湃睿信息科技有限公司成立于2003年,总部位于上海,并在武汉设立研发中心。公司在北京、深圳、西安设有办事处,以便近距离、高效地响应客户需求;美国子公司的设立便于及时把握全球技术发展趋势。湃睿科技拥有近400人的专家顾问团队,依托20余年的深厚行业经验,致力于为客户提供集成化的技术平台、数字化解决方案以及全生命周期的服务支持。
目前,湃睿科技累计获得100余项专利软著,主导或参与制定20余项国家和行业标准,已服务1500余家行业领先企业,助力高科技电子、工业装备、汽车、医疗、国防与航空航天、船舶等领域的客户实现自主可控,提升研发效能,推动传统制造向智能制造转型。
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