这就是nvdia这几年一直推的数位孪生啊
他们的广告词是说以后可以用debug软件的方式debug硬件问题
作为硬件转软件的工程师
我是觉得老黄会推这个 根本看硬件工程师没有啦
如果这么简单就能数位建模 根本不会有bug好吗？
感觉是继元宇宙 nft后下一个会爆炸的概念

以后3D cad 也给 AI 画了 全部都给 AI

蝴蝶效应

我觉得是你看老黄没有还有那这个跟NFT比，你是活在哪个平行世界？

不开玩笑 这就迷你版的气候限定预测的迦勒底亚斯

你说的没错，但这是AI

你怎么会拿NFT这种数位垃圾来比？

而且原Po不看书也许至少可以去 PTT 大气版看一巡，一堆模式、跟深度学习相关的局部气候预测或云系分布一直都有在做，只是现在要做的预测是更全面性/可以有更好的先后验估计的结果虽然我也还不理解具体老黄要怎么实现 但以现在的科技不是不可能==另 debug 软件的方式 debug 硬件问题就是 EDA 工具在现代在做的事==

NFT只有情绪价值，数位孪生至少号称有实际作用

你知道EDA在做什么吗？难度高那是一定，但考量到花费的方向一定是朝软件能debug发展

你可以概略的讲一下你在气什么吗 因为我是真的重新查了一下近期的关键字仍然看不出原 Po 在气什么本来尽可能的孪生在 Design flow 上就是在确定底层稳定的状况下尽可能的“抽象”化以增进开发跟学习效率，这是人类一直在做的事，没理由老黄踏进气象及地质领域的时候就喷他有毛病吧

digital twin 有个TAD 演讲听过

维运自动化在现代也早就有了 从近代的生成式工具的自动专案检查到早期的 CI/CD 相关的依赖性检查 即便内容有差、同构的东西一直都有且在改进

所以"用debug软件的方式debug硬件问题"是啥意思啊？

软件模拟找出问题点。好像药物实验也有用超级电脑跑分子模型的模拟机制

表里一体化的意思 能够debug软件就能debug硬件

因为是模拟硬件的运行状况 所以老黄的意思应该是只要对孪生debug 就能对硬件debug

软件怎么写不重要 硬件长一样就可以了

所以有什么不好地方 先用软件模拟工厂设计找出可能的问题

意思是有一个非常精准的模拟软件？

我看完影片了 对 我还是不懂原Po在气什么你不会告诉大家特斯拉的自动驾驶的对车 UI 对于人类没什么作用吧？

在模拟环境下尝试就不用消耗现实的各种成本 硬件出身的楼主就是觉得老黄在痴人说梦吧

没啊 我不是很懂硬件的开发流程

现实就是有很多状况是放包乖乖莫名就正常了 那模拟环境里面也要放乖乖吗XD

理想口号总是要把饼画大画漂亮点

啊？是连制程中那种泡什么溶液几秒钟那过程也模拟喔？

黄丽斯比利：it just works!

“将机构物件在抽象化成某个物理模型后，再转成一个常人能直观知道特性的模型”一直都是在做自动化开发工具的人在做的事，就像我画电路比起用 Spice 敲敲打打、用 GCODE刻我要走的 CNC 轨迹，我会更倾向直接用电路图拉来告诉我现在的 sch 长什么样子，图片能给的并列资讯“量的上限”上并不是文字的串流资讯能比较的

就古典物理观念，知道公式跟初始条件后就能模拟宇宙

@arren 对，基本上现在的大部分大型系统应该都会有一套模拟工具或流程，但模拟/孪生能做到什么程度就要看模型以及命题而定了通常基本元素越不“单纯/混沌”的越不好模拟回原Po编辑的内容，怎么会没用XDD远端流水线孪生可以让每个产线人员知道发生什么大事，就可以不用每次都把视觉管理工作让给最接近阶层的人，更可以避免部分摄影机死角你坐在办公室就可以看到有人可能要被机构弄死了或出意外想盖都盖不掉

他想讲得比较像是你要做到这个孪生的困难很大吧比较是“成本高到像说梦话”而不是“孪生没用”

这年头雷达和光达、近远场Tag工具可发达了 弄个像原Po举例一样的模型化产线管理并不是特别困难的事情

老黄这个不是同步现实的吧 应该是独立的模拟环境？ 这样跟视觉管理没关系吧

阿卡夏纪录 哈哈 这个我喜欢

听起来你好像是在说做不到100%就等于0

基本上有办法弄成3D模型给人看 就有办法弄统计跟Alarm 因为视觉模型就是建立在这些基础资料上我指的视觉管理不是真的盯着某个人看，而是看有没有在产线上、产线工作的时候是不是一直在某个地方不动、骨架侦测的时候是不是有被夹住、闷死、烫伤、心脏病发作异样...这些仅靠边缘装置的触发式非统计侦测其实不一定每次都抓得到数位孪生也不是真正意义上的 100% 模拟，我会建议原Po可能要知道一下一些信息论 (Information Theory) 序章或跟 Entropy 有关的内容，也许可以帮你解决部分觉得“你在搞三小没有意义的事”的想法？

这跟Info Thry的关系是？

哦 不过感觉这样运用范围只在工安上吧 老黄的理想是蛮大的 现阶段我觉得也蛮理想化的

有过产线的人 大概会理解原PO的意思

其实我还是不太懂，这种方法就只是除错的成本低，也的确不可能做到完美模拟，但会往这个方向就是想降低成本阿

@arren 简单来说从一个接口到另一个接口的资料“通讯”都会可以讨论不确定性（Entropy ），其值越大不确定性越大、但也代表资讯“量”越多，而接口越单纯就会代表你能一次接受的资讯就会越少

原po的意思就是这东西反而会增加成本跟麻烦吧 不能完美模拟的话那没什么意义 现实发生的问题孪生没遇到 孪生遇到的问题现实没发生 那只是搞乌龙而已

而数位孪生无论在哪一个场合，都是为了要增加单次时间里面可以接收到的资讯量，而到底“新增的”噪声还是有意义的事就看孪生的实作长怎样我上面回原Po产线的那个就是我觉得孪生不会没意义的状况我也看不出什么开发跟产线分不开的问题

EDA也不可能完美模拟阿，有哪间猪屎屋敢说EDA没必要

@seer 确实 但开发初期本来就会有这种看似在造空气的问题但概念上早就是现代自动化工具在做的事了只是因为孪生的成果们大部分都是被人们认知成“建模一个太过直觉的东西”才会觉得这东西像是野人献曝没屁用

EDA要能设计自动化的前提就是他能软件模拟，要不然他怎么判断设计的对错?

EDA 就我的认知比较是：软件模拟过了 不保证没问题；但如果软件模拟就没过，那肯定有问题。

对 但EDA工具怎么创造出来的 自然也是要靠孪生啊XD

软件模拟没过也可能是软件本身bug就是了，重点就是这

确实软件模拟现在还是觉得笑话，就像你可以跑空力套件的气流，但拿到风洞测就是完全不一样

有这么没料吗 至少做为辅助在某些模式下预期可能的问题不会完全没帮助吧 我不少学长学弟都有兴趣耶

模拟成本跟直接用硬件硬上相比很小阿

硬件来回修的时间成本高得离谱 软件熟了也就点两下 修一休还可以一边喝咖啡==空力套件跟风洞完全不一样我会怀疑是你的 CFD 或其他什么跟流力设计的东西参数根本没认真设

要不然也可以用战棋推演来讲啊，干嘛不真的打要推演

常见的模拟软件就是在预测用的吧？也会容许一定误差

通常会工具实作差很多 都是处在零件元件没有真的被孪生或默认一路点下去 不然其实差异不会太大

抱歉，兵棋推演，最近玩战棋游戏玩太多了搞混

"工具实作差很多 都是处在零件元件没有真的被孪生" 是啦但这是一句不可证伪的叙述不是吗XD我讲不可证伪也不对应该说，现在不就是没有太好的方法可以在合理的算力内用一个够精准的数学模型得出结果吗？

所以就因为这东西没办法100分，你就觉得这不能用吗?

应该就是产线跟设计的想法不同吧 我对这个也蛮有兴趣的但同时也没有太期待

@arren 对啊 我讲的那句话恒真 你可以把孪生想成是一种可逆的变换的函数 要嘛A要嘛B 但整句话没毛病孪生无论在逻辑上跟实证上就不是个不对的事

反正发展的方向一定是被节省成本给驱动，至于做不做

对啦 孪生不可能是个垃圾XD

那我觉得你们其实没有冲突说原po想说的应该就是这套做法成本不会比较低

到，堪不堪用，那也只有做了才会知道

我后面推文才看到“现在...结果吗”这句话 这个就要讨论Cases 了一定有孪生很难做到 至少你不可能真的造一个迦勒底亚斯测不准原理和不完备定理两大墙壁卡在那边就代表没有模拟是完美的但造个可被每个人类直观知道“干你娘台风在一个月后会贴我脸上”的气候大模型我觉得就很棒

笑死你真的是做硬件的？ 所有芯片的物理特性都是数位跑出来的

时代淘汰的就是那些没办法接受新事物的

笑死怎么看说明感觉越来越像老所长