2022 年,數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模為 69 億美元,預(yù)計(jì)到 2027 年將達(dá)到 735 億美元。此外,Gartner在2022年2月發(fā)布的《新興技術(shù): 數(shù)字孿生的收入機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)》研究報(bào)告指出,到 2025 年, 25 家全球企業(yè)將通過(guò)其數(shù)字孿生計(jì)劃實(shí)現(xiàn)10 億美元的收入或成本節(jié)約,而2021年只有一家。雖然數(shù)字孿生的價(jià)值顯而易見(jiàn),但創(chuàng)建它們所需的努力程度可能令人生畏。一個(gè)有效的數(shù)字孿生是由來(lái)自眾多來(lái)源和多種格式的大量不同數(shù)據(jù)創(chuàng)建的,其中包含 3D 模型、會(huì)計(jì)系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)等元素,以及來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。
各行各業(yè)都在使用 Neo4j 知識(shí)圖譜來(lái)構(gòu)建數(shù)字孿生
知識(shí)圖譜擅長(zhǎng)協(xié)調(diào)復(fù)雜數(shù)據(jù)和將大量現(xiàn)實(shí)世界中的結(jié)構(gòu)及其業(yè)務(wù)邏輯靈活地建模。以Neo4j的圖數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),企業(yè)可以在任何行業(yè)的任何結(jié)構(gòu)或流程中展示數(shù)字孿生,從而產(chǎn)生各種各樣的用例。 Neo4j的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了根據(jù)企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)地構(gòu)建、管理和查詢(xún)數(shù)字孿生模型所需的靈活性、性能和分析能力,統(tǒng)一了無(wú)數(shù)來(lái)源的數(shù)據(jù)以提供最大的商業(yè)價(jià)值。圖為數(shù)字孿生帶來(lái)了最先進(jìn)的分析,并支持強(qiáng)大的查詢(xún),以及從算法到嵌入的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
Neo4j 產(chǎn)品市場(chǎng)高級(jí)總監(jiān) Maya Natarajan 強(qiáng)調(diào)了數(shù)字孿生技術(shù)解鎖并為眾多行業(yè)帶來(lái)的價(jià)值,她表示:“雖然數(shù)字孿生技術(shù)才剛剛出現(xiàn),但它正在企業(yè)戰(zhàn)略中迅速流行起來(lái),讓我們有能力了解現(xiàn)在并預(yù)測(cè)未來(lái)。今天,我們可以使用數(shù)字孿生為業(yè)務(wù)的所有部分創(chuàng)建數(shù)字化模型進(jìn)行模擬,從供應(yīng)鏈到人力資源系統(tǒng)、汽車(chē)制造等等。借助圖技術(shù)充分發(fā)揮數(shù)字孿生的潛力,企業(yè)可以獲取全新、智能和靈活的能力,并最終獲得最大的商業(yè)價(jià)值。”
Neo4j 數(shù)字孿生客戶(hù)成功案例
客戶(hù)使用 Neo4j 圖技術(shù)來(lái)幫助構(gòu)建跨各個(gè)行業(yè)和用例的尖端數(shù)字孿生。用于供應(yīng)鏈管理的數(shù)字孿生提供對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視性,在汽車(chē)行業(yè)中連接各種各樣的產(chǎn)品驗(yàn)證生命周期數(shù)據(jù),在生命科學(xué)制造中映射復(fù)雜的生產(chǎn)線。
已將Neo4j圖技術(shù)作為其數(shù)字孿生計(jì)劃一部分進(jìn)行實(shí)施的企業(yè)在敏捷性方面處于有利地位。以下是他們?nèi)绾问褂肗eo4j 推進(jìn)關(guān)鍵計(jì)劃的一些示例:
北美鐵路貨運(yùn)領(lǐng)先供應(yīng)商CSX Transportation的企業(yè)架構(gòu)師和IT服務(wù)主管Dave Rich提到,他們選擇Neo4j幫助構(gòu)建其物理網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生模型。他表示:“我們很快意識(shí)到我們需要解決的問(wèn)題是建立在關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上,需要對(duì)機(jī)車(chē)、軌道車(chē)、客戶(hù)、運(yùn)輸訂單、里程標(biāo)等資產(chǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系有更深入的了解。借助 Neo4j,我們已經(jīng)能夠有效地跟蹤、報(bào)告和可視化數(shù)十萬(wàn)資產(chǎn)和隨著時(shí)間推移的相互關(guān)系,以及它們是如何發(fā)生的。數(shù)字孿生還讓客戶(hù)能夠了解他們的訂單在哪里以及何時(shí)到達(dá),也改善了這方面的業(yè)務(wù)。”
城市數(shù)據(jù)編織平臺(tái)Turku City Data 利用“智慧城市知識(shí)圖譜”來(lái)支持其數(shù)字孿生,從而解決關(guān)鍵城市優(yōu)先事項(xiàng),例如減少能源使用和尋找提高交付速度和運(yùn)輸資源的路線。
Neanex提供基于Neo4j的數(shù)字孿生服務(wù),使資產(chǎn)所有者能夠創(chuàng)建連接從3D模型到構(gòu)建許可的所有類(lèi)型數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生。
一家全球財(cái)富100強(qiáng)大型制藥公司通過(guò)實(shí)施基于Neo4j的數(shù)字孿生,支持廣泛的供應(yīng)鏈用例,包括決策模擬、成本和時(shí)間等參數(shù)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和緩解,以及生產(chǎn)線設(shè)計(jì)備選方案。
通過(guò)結(jié)合圖技術(shù)和數(shù)字孿生的力量,企業(yè)獲得了獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。隨著世界數(shù)字化格局的擴(kuò)大,這些虛擬等價(jià)物在設(shè)計(jì)以前無(wú)法想象的最佳解決方案方面將變得越來(lái)越重要。
關(guān)于 Neo4j
Neo4j是全球圖數(shù)據(jù)平臺(tái)的領(lǐng)導(dǎo)者。我們幫助包括康卡斯特(Comcast)、美國(guó)宇航局(NASA)、瑞銀(UBS)和沃爾沃汽車(chē)(Volvo Cars)等客戶(hù),捕捉數(shù)據(jù)中隱藏的現(xiàn)實(shí)世界豐富的上下文情境,以應(yīng)對(duì)任何規(guī)模的挑戰(zhàn)。我們的客戶(hù)通過(guò)遏制金融欺詐和網(wǎng)絡(luò)犯罪、優(yōu)化全球網(wǎng)絡(luò)、加速突破性研究和提供更好的建議來(lái)改變其所在的行業(yè)。Neo4j提供實(shí)時(shí)交易處理、先進(jìn)的AI/ML、直觀的數(shù)據(jù)可視化等支持。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問(wèn)題。通過(guò)創(chuàng)新的多查詢(xún)交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類(lèi)性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開(kāi)源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過(guò)層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類(lèi)一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過(guò)多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來(lái)革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過(guò)游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類(lèi)人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問(wèn)題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來(lái)AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過(guò)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。