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使用技术应对气候挑战可以帮助组织在快速变化的环境中保持竞争力。数字孪生模型可能会导致各种组织改进可持续发展策略。
AI驱动的数字孪生是物理对象或过程的虚拟复制品——孪生——结合了人工智能能力，用于模拟和优化性能。
根据Marketsand Markets的一份报告，全球数字孪生市场预计将在2023年至2028年间以61.3%的年复合增长率(CAGR)从101亿美元增长到1101亿美元。推动这一增长的用例主要集中在提高工业运营的效率和效果，例如制造过程和预测性维护，以及医疗保健领域。
除了这些预测之外，通过专注于可持续商业模式创新，还有更大的扩展空间。
数字孪生用于可持续商业模式创新
可持续商业模式创新涉及新的商业方式进行利润的产生，并对环境、社会和利益相关者产生积极影响。该模式专注于确保长期可行性的同时，将对地球和社会的负面影响降到最低的创新战略。
数字孪生，通过人工智能增强，使公司能够在虚拟环境中测试和优化制造流程，然后再在现实世界中实施。虽然人工智能本身就需要大量的能源，但公司正在全球范围内合作，创新可持续的数据中心解决方案。
组织可以使用基于人工智能的数字孪生技术来建模并实施计划以减少CO₂排放、提高资源效率并优化其环境足迹。
这些数字孪生还可以帮助公司在生产线上和其他工业环境中最大限度地减少能源消耗。预测性维护和资产管理系统减少了浪费和停机时间，并延长了资产寿命——所有这些都从可持续性角度带来了好处。通过模拟材料的循环性、产品设计以及基础设施项目对更广泛影响，公司可以识别和选择最佳解决方案。
数字孪生还可以通过提供有关排放和资源使用的精确数据，帮助组织遵守环境法规。这些应用有助于实时环境监测和合规报告。
8个常见挑战及其解决方法
数字孪生可以产生积极效果，但问题可能会阻止组织及其首席信息官完全采用这项技术。这在成熟的行业或正在学习向更可持续商业模式转变的公司中尤为突出。
科技行业必须解决数字孪生应用的障碍。这将加速其使用，推动更陡峭的增长曲线，并在应对气候变化中最大化由人工智能驱动的数字孪生的潜力。这些挑战可能包括以下内容：
1. 不知道从哪里开始
大量的用例可能性可能会使团队感到不知所措，导致犹豫不决和惰性。
解决这一障碍的一种方法是最初选择一个小型项目，并随着时间的推移采用渐进式路线图。做出决定并开始行动是最重要的行动。这些行动打破了分析瘫痪，创造了动力，并减少了机会成本。敏捷开发方法可以给公司留有空间，使其在新发现出现时进行调整和转变。
2. 数据不充分
对于许多组织来说，低质量数据是技术实施中的一个持续性问题。
有一个明确且有针对性的项目，至少在最初阶段是有所帮助的。组织可以努力改进数据，填补任何空白，并避免范围蔓延。花时间制定解决数据问题的策略。此外，确保团队有能力并有资源来制定和实施该策略。
3. 旧系统
将传统系统与数字孪生集成可能成本高昂且效果不佳。
为了克服这一障碍，评估使用现有系统与更换系统的投资回报率和局限性。如果旧系统阻碍了进步， 应尽早更换，避免因继续使用而导致收益递减。
4. 供应商选择
由AI驱动的数字孪生提供商通常有特定的关注领域，随着市场的发展，提供商的选择也在不断变化。在技术发展的早期阶段，评估新提供商的表现可能会具有挑战性，尤其是在技术仍相对早期的阶段。
要解决这个问题，明确规定项目成功的标准。考虑诸如专业知识、过往业绩、可扩展性和支持服务等因素。 在全面实施前，先开展概念验证或试点项目，并参考客户反馈来辅助决策。
5. 数据法律事项
数据法律问题可能会在数字孪生项目合同阶段显著减缓进度。
咨询专门从事数据保护和知识产权法的法律专家，以评估潜在风险并为所有各方制定适当的保障措施。建立全面的数据治理政策和程序，以确保符合相关法规和标准。优先考虑透明度，并从数据主体处获得其数据用于数字孪生应用的知情同意。
6. 现时偏差
现时偏差是人类倾向于重视短期收益，而非更大的长期利益。
为了克服这一点，构建项目和投资案例，使公司在早期阶段甚至从概念验证中就能看到一些快速的胜利。 通过展示数字孪生的未来潜力，争取支持并增加项目势头。
7. 错过恐惧
技术革新的快速步伐往往会导致对错过使用新技术的恐惧。因此，组织可能会在没有完全理解其相关性或潜在影响的情况下，感到压力去采用数字孪生。公司领导也可能会担心未来会有一个更好、更新的版本，因此无限期地推迟决策或干脆不作决策。
为了解决这个问题，通过培训项目、行业会议和知识共享计划来了解新兴技术。与技术合作伙伴、研究机构和行业专家合作，以获得趋势和最佳实践的见解。
8. 网络安全问题
解决网络安全问题对于确保敏感数据和关键系统的机密性、完整性和可用性至关重要。
从一开始就将网络安全策略作为项目的一个组成部分。进行定期的全面威胁评估，以识别与基于人工智能的数字孪生实施相关的潜在网络安全风险和漏洞。对传输中的数据和静止数据进行加密，实施数据访问控制，并定期审核数据处理实践，以确保符合相关法规和标准。
此外，全面的网络安全培训和意识计划可以教育员工有关潜在威胁和减轻风险的最佳实践，从而解决这个问题。
另一个需要解决的挑战是评估和管理与参与开发、部署和维护人工智能驱动的数字孪生工具的第三方供应商和合作伙伴相关的网络安全风险。进行尽职调查评估，建立关于网络安全的合同义务，并定期审查第三方的安全实践，以确保与组织标准保持一致。
总结
尽管AI驱动的数字孪生面临多方面的挑战，但其带来的可持续创新和增长机会不容忽视。通过采取积极的战略方法，组织可以克服这些障碍，充分发挥其变革潜力，提高运营效率，增强决策能力，为利益相关者创造实际且可持续的价值。
原标题：如何应对由AI驱动的数字孪生的挑战？
浙公网安备 33010602000006号
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