2023年標志著數字孿生技術的一個重要轉折點，因為數字孿成為了助力企業數字化實物資產并將其集成到新工作流程中的關鍵參與者。主要產品生命周期管理供應商采用基于云的解決方案簡化了不同部門、子公司和合作伙伴之間的數據集成。另外，人工智能創新為更好的數字線程鋪平了道路，實現了各種類型數據的集成。此外，新3D標準的出現進一步簡化了數字孿生工作流程。

展望2024年，這些進步預計將在解決企業可持續發展問題方面發揮至關重要的作用。通過采用數字孿生技術，企業將能更快、更經濟高效實現可持續發展目標。

預計逐步改進的一個領域是工業元宇宙平臺的互操作性。西門子、達索、PTC和NVIDIA等供應商已在為企業提供真正的價值，使企業能實現可持續發展目標、加速產品開發并彌合數據和流程孤島。在消費者元宇宙備受關注的同時，企業元數據正在悄然改變各行各業。

大型語言模型（LLM）的集成是另一個值得關注的領域。企業可以通過應用LLM來增強數據組織并為各種人工智能、機器學習和分析用例奠定堅實的基礎，從而獲得巨大的價值。Software AG首席產品官Stephan Sigg博士強調了生成式人工智能在數據集成挑戰中的成功應用，并預測它將在不久的將來實現大部分常見集成的自動化。

隨著數字孿生技術的進步，越來越明顯的是，它的真正價值在于改善不同流程的產品生命周期管理。通過利用本體、集成工具、數據管理和物理模擬的組合，企業可以無縫導航不同的流程并優化運營。

建立標準化3D數據格式也在進行中，以解決跨領域管理多個工作流程所帶來的集成挑戰。協調數據格式將使企業能自動化和簡化工作流程，使從物理產品到機器視覺和自主系統的各個行業受益。

數字孿生和LLM之間的協同作用也值得關注。數字孿生提供了結構化模型，LLM則提供對話界面來導航復雜的數字孿生環境。這些技術的集成為改進開發和測試工具鋪平了道路，從而提高了各種用例的效率和準確性。

在追求電網脫碳的過程中，采取超越電力線的整體方案至關重要。與智能電網、能源存儲和多矢量替代方案相關的投資、法規和技術必須補充現有的電網基礎設施。這種多矢量方法可能涉及將電力轉化為氫氣，通過現有的天然氣管道進行分配，從而能在更接近使用點的地方發電或供熱。數字創新將在簡化這一轉型、促進利益相關者達成協議和管理新電網方面發揮關鍵作用。

最后，人工智能驅動的流程在加速運輸過程方面具有巨大潛力。在人工智能算法的助推下，企業將加速學習過程，從而加快運輸速度，更能提高整體運營效率。

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