人工智能（AI）、机器学习（ML）、数字孪生——我们听到这些新名词越来越频繁，突然变得举足轻重。为什么？答案很简单:当事情太复杂，人类无法轻易处理，或者留给人类做出关键决策的时间太少时，唯一的选择就是从繁琐的事情中解放人类。实现这一目标需要能够复制人类可能经历的思维过程，这需要大量的数据和对决策环境的深刻理解。现在的情况如何？

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全球德国科技企业和产品营销副总裁 Jeff Harris

在过去的几十年里，应用软件也发生了巨大的变化，最值得一提的是软件的应用大幅加速。就在20年前，用户仍然认为应用软件是一件有趣的新事物；现在，他们的想法发生了迅速的变化，认为软件的应用给工作和生活带来了便利。不仅如此，他们还期待着应用软件从头到尾的完美运行。在每个采用阶段，用户的期望都会增加，这意味着产品必须以非常快的速度更新迭代和成熟。

硬件和软件结合的趋势使产品的开发需求以一种有趣的方式结合在一起。新的满足关键需求应用程序必须包括更强的实时处理能力、及时的决策和高可用性，并要求平台始终生成正确的决策。这种组合是正确的 ML 和 AI 支持大规模采用和增长的初始需求。

尽管大多数人认为 AI 主要是终端用户需求，但是 AI 该行业已成为实现更快产品设计和开发的必要条件。模拟软件已成为模拟复杂接口和环境不可或缺的工具，从最早的芯片组设计、电路布局到最终的产品验证。这些模拟器被称为数字双胞胎，它们是一个过程、环境条件或协议，可以作为虚拟形式的已知良好信号。在测试领域，数字双胞胎可能是一个简单的信号发生器协议发生器，或一个完整的环境模拟器。数字孪生使开发人员能够快速创造更丰富的测试条件，从而在发货前完成产品验证。高性能数字孪生通常包含自己 AI 这使得它们能够自动诊断故障，并对新产品的设计进行回归测试。

由于新产品中会有大量的功能和独立决策，因此有必要转向人工智能驱动的开发。该开发模式将采用自动测试功能和数字双胞胎。在基本设计原则下，将指出产品的特性和功能，然后设置单独的测试进行验证。接口标准不仅数量多，而且相当复杂，因此手工构造几乎不可行。如果使用数字双胞胎，开发人员可以在更短的时间内编写更多的功能测试集。然后，AI 该功能将根据发现的内容自动进行测试，并根据当前状态预测可能需要的操作。为了更好地理解这一点，你需要知道是什么使人工智能成为可能。

软件决策从算法开始。如果你知道什么结果可以接受，什么不能接受，你可以用决策树结果创建一个有限的状态机。很难被认为是一种智能方式。然而，通过添加状态符号并插入反馈，您的基本算法现在可以根据当前条件与当前状态进行结果决策。将这些结合起来，将决策树演变成行为树，构成最初的 AI。

我们还处于 AI 在数字双胞胎的早期阶段，这意味着许多产品会提出许多要求。不管你在调查什么 AI 它的存在是有原因的，无论是位于研发实验室，还是您使用的云应用软件，还是您自己的自动驾驶汽车。了解它应该实现哪些功能可以帮助你评估它的重要性。数字孪生也是如此。一旦考虑到预期信号、条件或决策结果，就很容易评估它们。

对人工智能和数字双胞胎的需求是真实的。如果你质疑它的真实性，你可以追溯它的起源。关键决策和快速扩展并不总是需要人类的参与。