李培根舉例，即便是同一類型，每臺機床在特定時刻工作的狀態(tài)都是不一樣的，現在依靠數字孿生技術就有能力了解這些狀態(tài)。在每臺機床安裝傳感器，采集的數據就像心電圖一樣，隨著時間變化，描述了每臺機床在特定時刻的情況。這讓人們可以了解機床是否有故障等問題。

除了過程孿生、洞察高階關聯外，李培根還提到“AI+機器人”，并提醒“在重視人形機器人的同時，要看到在工業(yè)領域很多場合，未必需要人形機器人”，例如非人形的搬運機器人，也相當智能，有非常強的自動平衡能力。

“成形制造中尚有很多看似影響不大的特性數據被忽略?！崩钆喔f，如材料特性數據，哪怕是同一牌號的材料，其熱性質、力學性質、物理性質、化學性質等都有細微差別。還有設備特性數據、工藝數據、環(huán)境數據等，它們之間有復雜的關聯，以前沒有手段去認識；有了AI、大數據技術之后，人們有可能更深刻地認識這些屬性，并發(fā)現其復雜關聯，以便進一步改進。

李培根認為，人們對物理系統(tǒng)(產品、裝備、零部件等)的認識遠不充分，AI可以幫助人們認識和處理物理系統(tǒng)更豐富的屬性，更深刻地認識(接近)物理系統(tǒng)的本質。

天线宝宝490098com五肖主五码中新網重慶12月4日電 (記者 劉賢)“人工智能在制造中的應用，我覺得很重要的是，過程視角與以前要不一樣?！敝袊こ淘涸菏坷钆喔硎?，“過程數字孿生”使人們有可能認識進行中的、流動性的過程——個性化過程。

李培根認為，“過程孿生”的意義，一方面可以幫助實現實時過程的優(yōu)化；另一方面，從“個性化過程”數據，可以發(fā)現未意識到的復雜關聯，發(fā)現一般規(guī)律，從而改進產品設計。

智能體(AI Agent)也引起關注。李培根提到，未來在企業(yè)里，可以有完成特定任務的智能體，如設計、工藝、質量分析、運維、營銷等；也可以為工程師、管理者開發(fā)個人智能代理(具有特定人的知識、又超越其知識范圍)的平臺。

以人們都熟悉的蘋果為例，一個人能說出幾十種蘋果的性質就不錯了；但ChatGPT可以根據產地、品種等的不同，一次性提取出數百種蘋果的性質，其中大量細微差別的屬性是人類感知能力達不到的。