元宇宙技术在几年后质变,迎来体验终端世界

京东集团高级副总裁、京东探索研究院院长陶大程京东集团高级副总裁、京东探索研究院院长陶大程是京东“产业元宇宙”的提出者和构建者。他谈到,希望通过构建元宇宙供应链降低实体经济参与数字经济的门槛,帮助实体经济完成数实融合的商业转型,创造经济价值和社会价值。
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除了游戏、娱乐、虚拟NFT等场景,陶大程认为元宇宙更大的价值体现在产业上,一方面如果我们能够做到全息人机交互和精准的数字重建、数字仿真,对整个产业界都会有极大效率提升;另一方面依托元宇宙链接产业上下游,构建数实融合的供应链,也能够帮助实体经济实现盈利能力的提升。

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内容速览:

  1. 什么是元宇宙?
    • 入口侧由实向虚,构建一个数字世界,把社交、生产等活动搬进数字世界里面去。
    • 出口侧由虚向实,用数字孪生技术对产线和制造工艺进行仿真优化,缩减现实世界中的调优试错环节。
  2. 产业元宇宙和元宇宙的区别?
    • 探讨问题的范畴不同。
  3. 产业元宇宙本质是什么?
    • 数字平台把流量开放出来,通过提供全链路的智能供应链服务帮助实体经济完成数实融合的商业模式转型,从根本上提升实体经济的盈利能力。
  4. 元宇宙在实际落地中最需要攻克的技术难题?
    • 数字孪生和数字仿真
    • 全息人机交互
  5. 元宇宙能促进哪些技术的发展?
    • 强化学习、元学习(Meta-Learning)等“动态”的学习范式
  6. 元宇宙产品落地还需要多久?
    • 三到五年后,元宇宙的技术会发生质变
  7. 元宇宙的探索计划?
    • 建设去中心化的数字进程,需要构建超级自动化技术支撑海量设备生态
    • 以人工智能生产内容AIGC技术为核心,构建个性化3D内容生产、可环境感知的搜索算法、强化学习和继续学习等处理动态环境的人工智能技术
    • 实体经济数实融生的生产、优化范式革新。

那么“产业元宇宙”概念和人们通常谈到的“元宇宙”概念有什么区别?

元宇宙的发展可以从两方面来理解:

  • 入口侧由实向虚,构建一个数字世界,把社交、生产等活动搬进数字世界里面去,比如Facebook认为元宇宙是全真互联网,是VR产品和平台。

  • 出口侧由虚向实,例如宝马和英伟达构建工业元宇宙,用数字孪生技术对产线和制造工艺进行仿真优化,缩减现实世界中的调优试错环节,在实践中产量得到巨大提升,可以看作实体经济数字化、信息化能力又一次重要技术升级。

陶大程指出, 产业元宇宙与元宇宙最大的区别就是探讨问题的范畴不同,前面两种理解都是将元宇宙等同于某一类产品技术,而产业元宇宙是在从商业模式转型、产业变革的角度出发,探讨元宇宙将如何与产业结合,以及元宇宙改变数字经济形态、赋能实体经济的路径。

从这个层面上来讲,元宇宙更大的价值体现在产业上。

如果我们能够做到全息人机交互和精准的数字重建、数字仿真,对整个产业界都会有极大效率提升。

产业元宇宙本质是数字平台把流量开放出来,通过提供全链路的智能供应链服务帮助实体经济完成数实融合的商业模式转型,从根本上提升实体经济的盈利能力。

元宇宙在实际落地中最需要攻克的技术难题是什么?

  • 数字孪生和数字仿真,围绕这个说法有很多名词,实际就是在数字世界里重建物理世界。
  • 全息人机交互,因为无论是在虚拟还是现实世界,终究都是围绕人来建设,人类总是要和世界交互。

这两块核心技术如果能突破的话,可能具有颠覆性,但至于具体怎么突破,还有大量的技术研究正在推动。

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值得强调的一点是,元宇宙的出现会引起人工智能范式的改变。当前的人工智能尤其是深度学习范式,绝大部分成果来自于有监督、无监督、半监督、自监督等学习范式,可以理解为是“静态”的,在预先设定好的数据集上进行学习。

然而元宇宙更多的需要基于强化学习、元学习(Meta-Learning)等“动态”的学习范式,通过与环境的交互“自主”地进行学习。强化学习之前受限于虚拟环境的建模的复杂度、成本和性能,只能在围棋、游戏等少数行业应用。但是未来元宇宙场景的逐渐丰富,也将为强化学习取得突破和大规模应用奠定数据基础。

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元宇宙产品落地还需要多久?

技术路径要根植于基础理论研究,从理论突破、到技术创新、到应用落地,一步步走。从时间来判断,或许以天来计算,我们会觉得每天的变化都很小。但是假以时日,在三到五年后,你就会发现元宇宙的技术会发生质变,体验将和现在完全不同。

探索研究院对元宇宙的探索计划?

  • 第一点是要建设去中心化的数字进程,需要构建超级自动化技术支撑海量设备生态,同时以人工智能生产内容(AIGC)技术为核心,构建智能内容制作、智能内容分发、智能内容运营的全链路解决方案。未来凡是有二维码、电子显示屏的设备、各种物联网传感器智能设备,甚至是柔性织物,都需要具备智能交互能力、搭载元宇宙解决方案。
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  • 第二个观点是数字服务泛化,需要我们以人工智能生产内容AIGC技术为核心,构建个性化3D内容生产、可环境感知的搜索算法、强化学习和继续学习等处理动态环境的人工智能技术。

  • 第三个观点是实体经济数实融生的生产、优化范式革新。通过超级深度学习、模型降阶的仿真技术,我们可以创造一个高精度的数字孪生场景,把现实世界中的问题映射进元宇宙中,在元宇宙中仿真寻找解决方案,再把最优解部署回现实世界,从而减少物理世界的调优与试错等环节,实现研发周期缩短、创新能力提高等效果。

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