达索系统：从虚拟孪生到生成式经济

寂静回声

人工智能时代来临，未来的创新将会是什么样子的？就此话题，《创新者》杂志的创始人兼主编Jennifer Schenker对达索系统3DEXPERIENCE实验室的创始人Frédéric Vacher进行了采访。以下是采访的主要内容：

Jennifer Schenker：下午好，我是Jennifer Schenker，《创新者》杂志的创始人兼主编。《创新者》是一份关于创新的全球性出版物，读者包括一些世界最大公司的领导者。今天我很荣幸能与Frédéric Vacher同台交流，他是达索系统的创新主管，也是公司3DEXPERIENCE Lab的创始人。
对于那些不了解3DEXPERIENCE Lab的人来说，这是一个开放的创新实验室，拥有强大的孵化器合作伙伴网络，并在巴黎、波士顿、浦那、慕尼黑和上海设有五个主要中心。该实验室的创新成果包括人体器官3D打印、自主太阳能无人机和支架植入仿真等等。在我们深入讨论AI如何加速创新之前，先请Frédéric Vacher来谈谈达索系统的创新是什么样的。
Frédéric Vacher：谢谢Jennifer的介绍。在达索系统公司，创新是我们与生俱来的特质。40年来，我们一直活跃在数字领域，帮助各个行业在虚拟世界中构想产品和流程。无论是飞机、汽车，还是如今你我周围几乎所有的东西，都已在我们的虚拟世界中实现了完全数字化。以特斯拉为例，他们赞助了这次活动，还有谷歌数据中心，几乎所有的东西都是如此。
谈到生成式AI，达索系统从第一天起就是一家生成式公司。在公司成立之初，人们还在使用2D或纸笔来绘制图纸，而我们的观点是物体应该以3D数据模型的形式呈现。一旦完成，你就可以生成图纸、图片、数控代码、机器人代码等，所有这些都是从3D数据模型生成的。
生成式对我们来说非常重要，因为它真正带来了自动化价值，加速了我们所做的一切。它还帮助所有公司、所有行业以协同的方式开展工作，因为现在在云端，人们可以无论身处世界何地，共同设计、共同工程，在虚拟世界中协同工作。
正如你提到的，我们在生命科学领域投入巨大，我们是一家以科学为基础的公司，我们的目标是帮助所有制药公司发明新药。我们希望将我们在工业领域从创意到设计、工程、仿真、生产再到推向市场的经验，应用到药物或疫苗的研发中。你们可能都听说过Moderna和BioNTech，他们所有的临床试验都是在我们的云平台上进行的，超过70%的私人临床试验也是如此。
生命科学对我们来说意义重大，我们不仅要建模分子，还要建模人体，不是为了制作你的虚拟形象，而是为了拥有你的器官的精确虚拟孪生，以便我们能够围绕你的健康做出一切决策，比如在进行手术等方面。
我大约10年前创立了3DEXPERIENCE Lab，目的是加速对社会有深远影响的分布式创新。作为一家公司，我们的目标是帮助行业改变世界。我们只有一个地球，没有第二个星球，如果我们不采取正确的方向，我们将毁掉我们的星球。我们需要明白，生成式AI生成照片或文本的背后是计算服务，这些服务运行在核电站发电的基础上，这就是今天的生产方式。我认为我们有责任确保这些技术被用于善良和美好的事物。

Jennifer Schenker：我觉得有必要在这里详细谈谈你们合作的一些初创公司，以及他们如何帮助世界。我们之前聊过，我知道你们正在与一家开发头戴设备的初创公司合作，帮助盲人重见光明，还有其他类型的项目。
Frédéric Vacher：没错，我们使用虚拟孪生和AI，不仅仅是大型语言模型，还有深度学习和计算机视觉。你提到的Lumen是一家罗马尼亚初创公司，他们正在开发一种头戴设备，不是为了VR或AR娱乐，而是为了引导盲人。
这个头戴设备通过计算机视觉和深度学习监控周围环境，分析情况，引导盲人并在危险时发出警报。这正在颠覆传统的白手杖或导盲犬，为盲人社区带来真正的服务。
另一个例子是我们在生命科学领域加速了许多初创公司，比如比利时的Feops。他们通过医学成像重建患者动脉的3D模型，生成动脉的虚拟孪生，进行仿真，并通过AI为外科医生提供信息，比如哪种支架适合患者的形态，以及如何准备手术。这为外科医生提供了完整的辅助工具，确保手术一次成功。
还有一个项目是针对动脉问题患者，我们使用AI重建动脉的虚拟孪生，3D打印这些动脉，然后将胶囊放入设备中，注入与血液性质相同的液体，外科医生可以在患者特定情况下进行手术训练。
在生命科学领域有很多项目，我坚信生成式AI将帮助我们发明新药。目前它已经在帮助我们创建合成患者。你知道，在进行临床试验时，你需要有安慰剂组，而在现实生活中，这可能是你和我。未来，这可能是虚拟患者。
我们在计算机视觉中大量使用人工智能，我之前提到过自动驾驶汽车，还有无人机等。我们希望减少这些移动系统的影响，它们是更大系统的一部分，这非常重要，因为你所做的一切都是全球系统的一部分。
比如你正在制造汽车或飞机等，并希望提升产品的可持续性，你需要从系统层面去思考，达索系统公司不仅仅围绕你所在的公司，无论你是宝马还是雷诺，如果你更换了发动机，你需要考虑新的能源生产、新的能源分配和新的基础设施，以确保一切协同工作。如果你改变了一些东西，你需要理解可能产生的不良后果，这些都可以被建模、仿真和优化，这正是人工智能可以发挥巨大价值的地方。

Jennifer Schenker：如果我们特别关注生成式AI，它现在如何帮助加速你们公司的创新？
Frédéric Vacher：我们有很多用例。比如，作为设计师，你可以通过提示指定你想要的东西，比如一个特定大小、最大重量和重心在某个位置的灯，我们的求解器会计算并生成符合你要求的形状。我们完全颠覆了设计和工程流程，通过提示求解器提供答案，然后你可以进行定制和调整。
另一个例子是，我们有一个全球领先的平台Home By Me，用于创建你的室内设计。你可以用iPhone扫描墙壁或在增强现实中绘制平面图，通常你会拖放家具和装饰品来设计你的家。现在，你只需要选择几张你喜欢的图片，我们的AI会为你计算场景并生成完整的项目，然后你可以进行调整。这在生产力和自动化方面是一个巨大的改变，也让更多人能够参与设计。

Jennifer Schenker：那么关于协同呢？你们公司非常注重开放创新，生成式AI如何帮助协同？
Frédéric Vacher：在我们的实验室中，使用AI进行搜索，因为我们在寻找颠覆性项目。这些项目并不容易找到，所以我们需要AI和数据智能来洞察一切，并识别新项目。
我们还使用生成式人工智能来对项目进行资格审查，以确保它们符合我们的标准，并自动化这些人员的工作，但我们始终将人工智能与人类智能结合使用。我真的不相信完全使用100%的人工智能系统而不加入任何人类环节，对我来说，这毫无意义，两者的结合才能带来巨大价值。

Jennifer Schenker：你认为其他企业和公众如何使用生成式AI？
Frédéric Vacher：在生命科学领域，生成式AI有很多进展。我先不谈像MidJourney这样的图片生成，那固然很好，但存在很多知识产权问题，所以它在商业领域必须受到监管。
在达索系统，我们非常注重知识产权。我们为所有行业服务已有40年，你可以想象，飞机或汽车的虚拟孪生的知识产权对公司来说非常重要。如果你在正确的数据集上训练AI，它可以带来一些有趣的用途。
谈到创新，我们真的可以考虑让我们的客户用他们过去所做的一切来训练他们的人工智能，以重新利用和重塑新的汽车。这其实是一种趋势，比如你看到雷诺，他们将雷诺5重新发明为电动汽车，我们对这款车已经了解了30年。

Jennifer Schenker：效率当然是公司采用生成式AI的原因之一，但如果从它如何推动新创新的角度来看，你认为它会对空间计算或脑机接口技术产生什么影响？
Frédéric Vacher：确实，正如3D技术改变了我们与计算机的交互方式，生成式AI也在改变这一点。现在我们可以被理解，这是Siri和Alexa等技术的承诺，虽然过去并不奏效，但现在它已经实现了。你可以用任何语言进行对话，甚至实时翻译。
我认为我们正在进入一个新时代。我在数字领域已经工作了很久，从大型机到专业工作站，再到个人工作站，现在我们进入了云端和触摸设备时代。正如你所见，街上每个人都拿着手机。
未来我们可能会有不同类型的交互方式，比如通过大脑或语音，这样你就不需要触摸和阅读小屏幕了。我们可能正在进入一个新的十年。
你提到空间计算，我关注空间计算已经很久了，因为虚拟现实对我们来说并不新鲜。但进展一直很缓慢。我的客户都在使用虚拟现实来验证新车的设计，检查人体工程学，或在危险区域训练员工。现在设备更便宜、更好，但仍然不能全天使用，即使是Apple Vision Pro。Meta的原型机也还有进步空间。
但总有一天，你的数字工作世界将围绕你展开，成为你的宇宙。我认为这将极大地改变零售体验，无论是在商店还是在线购物。未来你可能会进入一个虚拟世界，配置和体验新产品，无论是沙发还是汽车。

Jennifer Schenker：我们显然正在朝着这个方向前进，但我觉得如果不问一下如何处理生成式AI的风险，那就太疏忽了。我们现在正处于生成式AI的炒作高峰期，许多公司感到压力很大，需要快速采用生成式AI，但这伴随着一些风险。你对其他公司有什么建议，如何在考虑这些风险的同时拥抱生成式AI？
Frédéric Vacher：确实，我们现在处于Gartner提出的AI炒作周期的顶峰。许多公司做了原型并试图理解其用途，但他们也意识到有很多风险，比如主权风险。这会带来对某些第三方供应商的依赖。还有幻觉问题，AI的回答不可预测，有时很难处理。
最重要的是知识产权问题。如果AI是在某些未授权的数据上训练的，这是不可接受的。如果你是专业人士，你需要确保你管理好你的数据。我们常说“垃圾进，垃圾出”，你需要控制和验证你训练AI的数据集，根据你的业务需求，并真正理解运行第三方AI的后果。
达索系统投资于云系统操作，特别是针对敏感数据，如工业和医疗数据。我们宣布与Mistral AI合作，将他们的LLM托管在我们的云操作上，以提供替代方案，确保你可以控制所有依赖关系。
这非常重要。通常政治家们不理解数字革命的后果，无论是云还是AI。AI是数据加云，你需要以正确的方式使用它，控制全局变化。

Jennifer Schenker：所以信息安全要拥抱生成式AI，但要采取适当的预防措施。我们时间不多了，所以对你来说，生成式AI将推动更多创新。
Frédéric Vacher：毫无疑问，它是一种加速方式。我们可以作为人类做到，但AI显然可以处理大量数据，因此可以更快更好地完成任务。正如我所说，比如在药物发现方面，我相信它将带来一些革命，发明新药，解决我们的一些大问题。
我对使用AI非常乐观，但我们必须以正确的方式使用它，并且要以不影响甚至保护我们的世界的方式使用它。这是我的最后一句话：我们没有第二个星球，这些技术可能会消耗大量资源来做一些愚蠢的事情。所以请用它来做善事。

40多年来，达索系统通过其领先品牌CATIA，一直处于工业转型的前沿。如今，该公司继续利用人工智能推动可持续创新。达索系统如何利用AI实现工业转型？从设计到工业化，如今80%的汽车和飞机都通过达索系统（尤其是CATIA）开发了完整的数字孪生，并进一步升级为虚拟孪生。这些解决方案帮助该公司将技术扩展到其他关键领域，如智慧城市、能源基础设施，甚至人类心脏。  
AI不仅是自动化的工具，更是人类能力的增强器。它让工程师、设计师和建筑师能够在开发周期内探索更具创新性和可持续性的解决方案。AI的核心在于数据，将其转化为宝贵的知识和专业经验。这就像一场现代工业复兴，工业知识在整个产品创建和工业化价值链中变得触手可及。
CATIA CEO Olivier SAPPIN表示：“我们并不是用自动化取代工程师，而是增强他们的能力，让他们能够探索更多创新和可持续的解决方案。”  
在虚拟孪生技术的支持下，达索系统正在连接虚拟与现实世界。虚拟孪生在将AI与工业数据结合方面至关重要，它提供了物理资产的全面数字表示。通过创建诸如车辆电池等产品的虚拟孪生，达索系统利用3DEXPERIENCE平台在虚拟环境中进行详细的仿真和测试，减少了对昂贵且耗时的物理原型的需求。
虚拟孪生可以仿真产品特性，如电池续航、耐热性和转向角度，预测其在各种条件下的性能。同时，工程师和设计师可以在虚拟环境中优化产品设计，在物理生产开始前提升效率和可持续性。这种方法不仅节省了时间和资源，还通过快速原型设计和测试增强了竞争优势。  

AI在推进虚拟孪生解决方案方面也发挥了关键作用。它提供了加速设计和决策过程的预测性洞察。通过捕捉和分析虚拟模型和实际使用中的数据，AI可以预见潜在问题并优化性能。
AI算法能够在CATIA中快速生成和测试多种设计替代方案，而预测分析则帮助识别和缓解复杂项目中的风险，确保按时且经济高效地交付。正如达索系统所言：“AI让我们能够快速探索解决方案，提供传统上需要数月才能发现的洞察。”  

自从2012年，达索系统推出了3DEXPERIENCE平台，以充分利用虚拟孪生的潜力。这个数据驱动的平台将信息提升为知识和专业经验，使其在各个领域中可访问和可重复使用。通过使用本体论智能地结构化数据，平台增强了数据的可用性。同时，通过将实际使用数据与虚拟模型结合，平台为决策提供了全面的洞察。  

随着行业利用AI进行创新，数据保护变得至关重要。达索系统通过数据匿名化技术确保专有工业知识在受益于AI进步的同时保持安全。在医疗等领域，匿名化技术保护敏感数据的同时支持高级仿真。此外，AI在工业数据上进行训练，确保其仅为数据来源方带来竞争优势。  
达索系统正在为行业迎接生成式经济做好准备。在这种经济中，重点从产品转向体验，并引入了一个新的因素：循环性。通过利用AI和虚拟孪生技术，工程师和设计师可以以可持续的方式创新，缩短开发周期并提升运营效率。  
CATIA CEO Olivier SAPPIN强调：“AI赋予工程师超能力，加速产品开发，缩短生命周期并优化生产。”  
随着行业对竞争力和可持续性的需求不断增加，采用这些先进技术变得势在必行。达索系统建议企业报名参加公司组织的相关研讨会，了解如何利用生成式AI满足业务需求。此外，企业还可以探索CATIA如何通过将AI和虚拟孪生集成到运营中，彻底改变设计和决策流程。