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文章信息
论文《Integrating large language model and digital twins in the context of industry 5.0: Framework, challenges and opportunities》于2025年2月被收录于《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》期刊。本文由来自广东工业大学、
英国阿斯顿大学、香港理工大学的Chong Chen, Kuanhong Zhao, Jiewu Leng, Chao Liu, Junming Fan, Pai Zheng共同完成，文章探讨了在工业5.0背景下，将大语言模型（LLM）与数字孪生（DT）技术整合的框架、挑战与机遇，并提出了名为Interactive-DT的整合框架，旨在揭示大语言模型如何有效集成并作用于数字孪生环境的技术路径。
DOI:10.1016/ j.rcim.2025.102982
引用本文：
C. Chen, K. Zhao, J. Leng, C. Liu, J. Fan, and P. Zheng, "Integrating large language model and digital twins in the context of industry 5.0: Framework, challenges and opportunities," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 94, p. 102982, 2025/08/01/ 2025.
文章阅读
Integrating large language model and digital twins in the context of industry 5.0: Framework, challenges and opportunities
Chong Chen a, Kuanhong Zhao a, Jiewu Leng b,* , Chao Liu c, Junming Fan d, Pai Zheng d
a Guangdong Provincial Key Laboratory of Cyber-Physical System, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, PR China
b State Key Laboratory of Precision Electronic Manufacturing Technology and Equipment, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, PR China
c College of Engineering and Physical Sciences, Aston University, Birmingham B47ET, UK
d Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom 999077, PR China
摘要
本文探讨了在工业5.0背景下，将大型语言模型（Large Language Models, LLM）与数字孪生（Digital Twins, DT）技术相结合的框架、挑战与机遇。研究首先回顾了文献，分析LLM在数字孪生中的作用和功能。随后，提出了一种名为Interactive-DT的框架，用于实现LLM与数字孪生的有效整合，并详细阐述了模型在不同层级的作用和功能。最后，论文指出了当前研究中的空白和未来整合大型语言模型与数字孪生的前景。研究表明，大型语言模型有潜力提升数字孪生的构建和运行能力，增强云计算与边缘计算的协作，以及提高数据分析水平，从而推动符合人性化及可持续性原则的高效工业实践。
关键词
大语言模型、数字孪生、工业5.0、智能制造
1. 引言
本文首先介绍了工业5.0的概念及其在制造业中的重要性。工业5.0强调将人类的创造力与先进技术（如人工智能、物联网和机器人技术）相结合，旨在提高生产效率和可持续性，同时关注工人的福祉和个性化消费体验。在这一背景下，数字孪生技术成为实现实时优化的关键工具。DT通过创建物理实体或过程的虚拟模型，能够实时分析、监控和控制物理系统，从而提升运营效率、减少浪费和能源消耗，推动工业生态系统的可持续发展。
然而，尽管DT在工业4.0和5.0中展现出巨大潜力，但其在大规模系统中的构建和操作仍面临诸多挑战，如数据传输、分析和高级应用的复杂性。这些问题可能通过引入大语言模型得到解决。LLM凭借其先进的自然语言处理能力，能够在DT环境中提供更直观的交互界面，帮助操作人员更好地理解和利用DT生成的数据。此外，LLM还可以通过处理非结构化数据，提升DT的预测分析能力，生成基于实时数据的报告和建议，从而支持更有效的决策。
本文的研究旨在探讨LLM与DT在工业5.0背景下的有机融合，提出一个名为Interactive-DT的框架，揭示LLM如何有效融入DT环境并发挥其功能。文章首先通过文献综述分析了LLM在DT中的角色和功能，随后提出了一个技术路径框架，详细阐述了LLM在边缘层、DT层和服务层的作用。最后，文章讨论了LLM与DT集成的研究挑战和未来前景，强调了LLM在提升DT能力、促进云边协作和复杂数据分析方面的潜力，推动工业实践向高效、以人为本和可持续的方向发展。
2. 文献综述
本文的文献综述部分覆盖了工业人工智能、数字孪生技术及其在智能制造业中的应用，特别是大型语言模型的发展和其对工业5.0的影响。首先，文章探讨了如何利用工业人工智能推动向工业5.0的过渡，包括协同机器人、数字孪生、增强现实等技术的综合运用，并强调了这些技术在智能制造中的重要作用。文献回顾不仅关注当前的技术进展，还指出了未来研究的方向，为理解现有成就与未解难题提供了基础。
接着，文章深入讨论了数字孪生技术的应用现状和发展趋势。例如，在产品设计、开发及维护过程中，DT能够模拟物理系统的运行情况，提供实时监控与优化功能。具体而言，通过构建高保真度的虚拟模型，DT可以实现从设计到制造再到回收的全流程管理，极大提高了生产效率和产品质量。此外，作者还分析了基于知识图谱的制造过程规划最新进展，以及如何将LLM与知识图谱结合以提升决策支持系统的能力。
进一步地，文献综述考察了LLM在不同领域的应用潜力，如公共部门决策制定中的建模与仿真、法律领域的大规模调查以及制造业中的人机协作。特别是在制造业中，LLM不仅能辅助生成协作设计方案，还能通过错误辅助微调提高制造精度。同时，文献中也提到了LLM在处理幻觉、偏见和推理速度方面的挑战，并提出了相应的缓解策略，如利用代理促进DT与LLM之间的更紧密合作。
此外，文章还回顾了关于大型语言模型可解释性的研究，指出尽管LLM在许多领域展示了强大的能力，但其内部运作机制仍不透明，这限制了它们在某些需要高度可靠性的场景下的应用。因此，提升LLM的可解释性成为了关键的研究方向之一。文章还介绍了几种新兴的方法和技术，如低秩适应、联邦学习框架等，旨在克服现有挑战并拓宽LLM的应用范围。
最后，文献综述部分总结了多个重要研究发现，并对未来的研究方向提出了展望。例如，如何将LLM更好地融入数字孪生体系，以实现更加智能化的预测性维护；如何利用LLM提高制造过程的知识共享和认知助手的功能；以及如何在保障数据安全的前提下，利用边缘计算增强云边协作等。总的来说，本文的文献综述不仅梳理了现有的研究成果，也为后续研究奠定了理论基础，强调了跨学科合作的重要性，对于推动工业5.0背景下的人工智能和数字孪生技术的发展具有重要意义。
3. Interactive-DT框架
文章首先提出Interactive-DT框架，旨在解决大型语言模型（LLM）和数字孪生（DT）在工业5.0背景下集成的挑战，通过增强两者之间的互动来优化制造过程中的操作、维护和控制策略。Interactive-DT不仅促进了DT内部不同组件间的交互，还增强了DT与人类操作员之间的互动，特别是在工业5.0环境中的人机协作。
Interactive-DT架构由四个相互连接的层次组成，共同作用以实现更高效的工业流程。首先是资产层，负责数据采集和初步处理，包括传感器、执行器、机器、RFID标签和边缘设备等组件，确保原始数据能够被有效地收集并进行初步分析。接下来是边缘层，利用边缘计算技术，提供本地数据存储、无线网络和计算节点等功能，并且在此层中，LLM辅助进行上下文数据注释、决策支持以及DT代理间交互，这极大地提升了数据处理的速度和准确性。
第三个层次是数字孪生层，它作为物理系统与虚拟环境之间的高保真链接，对于设计、制造、物流和维护中的无缝数据融合至关重要。此层通过数字映射和更新集成了物理数据，而LLM则充当智能代理，利用知识图谱进行深度学习和数据处理，进一步提升系统的智能化水平。最后是服务层，涵盖了产品生命周期管理、用户友好报告生成、未知故障模式预测及复杂系统操作工作流优化等功能，使得整个系统不仅能高效运行，还能为用户提供定制化的服务和支持。
此外，文章指出，将LLM与DT相结合可以创建一个互补系统，充分发挥两种技术的优势。例如，DT能够在虚拟环境中仿真和验证LLM提供的建议，帮助识别和纠正错误，避免直接实施有缺陷的决策。同时，当DT检测到LLM推理结果中的偏差时，仿真反馈可用作训练数据，推动LLM的迭代优化。这种集成不仅解决了单独部署LLM或DT时面临的局限性，还显著提高了工业流程的效率和准确性。
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图1 Interactive-DT框架结构图
在Interactive-DT框架下，文章详细探讨了大型语言模型如何在数字孪生的构建与运行过程中发挥关键作用。首先，在数据获取和集成阶段，来自传感器、物联网设备和其他制造环境中的多源数据被收集并确保反映物理系统的准确状态。然而，这些数据往往格式各异，需要进一步处理才能用于DT建模。LLM凭借其解读不同格式数据的能力，如文本报告和日志数据，将其转换和整合为统一数据库，从而支持后续分析。
随后，LLM在DT的仿真与优化中也扮演重要角色。通过先进的数据处理、建模和仿真技术，LLM有助于实现从数据采集到应用及用户交互的整个流程的高效集成。例如，在产品设计阶段，LLM-DT结合能够促进创新设计，增强客户参与度，并提供个性化建议；而在制造过程中，LLM-DT可以实时分析收集的数据，优化动态工作流，提高生产效率，并精确预测需求以优化生产计划。
此外，LLM还参与到部署阶段，提供部署方向并创建脚本简化过程，同时保证安全性。它还能根据实际需求选择合适的部署选项，包括云端、本地和边缘计算，这对提高效率和降低成本至关重要。最终，LLM不仅确保了操作数据的准确性，还生成详细的可视化报告，帮助用户理解DT性能，做出明智决策，并创建全面的文档资料，使用户能有效地操作和利用DT的功能。通过这种方式，LLM显著提升了DT在整个生命周期管理中的效率和效果。
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图2 LLM 赋能数字孪生构建与运行
随后，在Interactive-DT框架下，文章探讨了LLM如何增强DT在工业生产中的应用，特别是在云计算和边缘计算协作的背景下。随着工业5.0的到来，对实时监控和优化物理资产的需求日益增长，而处理大量多源数据的需求也变得至关重要。边缘计算因其低延迟、高带宽和本地化处理能力成为了DT不可或缺的一部分，尤其适合需要快速且精确处理的数据密集型场景。
此部分详细介绍了LLM如何通过多种方式优化云边协作。首先，在边缘计算层面，LLM能够自动执行数据预处理任务，如数据标注、过滤和清理，有助于机器学习算法更好地训练模型。同时，它还能减少模型的计算和存储需求，从而提升边缘节点上机器学习算法的性能。其次，在云计算方面，LLM可以分析存储在云端的大规模数据集，识别模式、趋势和异常，提供系统行为和性能的宝贵见解。此外，LLM还支持分布式模型训练，利用多个边缘设备和云资源进行大规模数据集上的训练，确保模型的准确性和泛化能力。
最后，文中强调了云边交互的重要性，并指出LLM在此过程中扮演的关键角色，比如通过优化资源分配来提高效率。通过这些方法，LLM不仅提升了DT的操作效能，还在降低成本、增强决策支持以及实现更高效的工业流程优化等方面发挥了重要作用。这为工业4.0向工业5.0的过渡提供了坚实的技术支撑。
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图 3 LLM赋能数字孪生中的云边协同
紧接着探讨了LLM如何通过强大的数据分析能力增强数字孪生系统的功能与效率。先进数据分析被定义为利用复杂的机器学习和可视化技术来挖掘数据背后的价值。LLM与DT的结合不仅促进了这种高级分析，还提高了数字孪生系统处理复杂问题的能力。
首先，LLM能够在数据生成、对齐及融合方面提供支持。例如，在数据对齐过程中，LLM确保来自不同来源的数据（如图像或传感器读数）能够正确同步，并且时间序列数据能按照发生时间准确关联，这对于需要实时监控和数据分析的应用至关重要。此外，对于涉及空间数据的应用，LLM可以助力不同空间尺度和分辨率上的数据点对齐，确保数据的一致性整合。
进一步地，LLM通过强化学习策略的发展以及从文本数据设计奖励函数，促进了有效强化学习的发展，使DT能够根据物理系统的反馈动态调整操作和维护策略。同时，LLM还可助力于将物理知识嵌入到模型中，并设计损失函数，这对于开发鲁棒的物理信息机器学习模型至关重要。此外，LLM通过引入小样本和多模态学习，增强了分析能力，使得DT可以以最少的训练处理多样化的复杂数据集。LLM与DT之间的协同作用可用于实时数据分析和决策制定，极大地提升了数字孪生系统的响应速度和准确性，从而推动了工业实践向更加高效、人性化及可持续的方向发展。
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图 4 LLM赋能数字孪生中的数据分析
同时，文章探讨了LLM如何显著增强数字孪生技术的应用范围与效能。数字孪生通过提供物理系统的虚拟模型，实现了对系统进行监控、仿真和优化，已在产品设计、制造、维护及回收等多个领域展示了其革命性影响。将LLM融入数字孪生框架，不仅提升了自然语言交互能力，还增强了实时数据处理、预测性维护以及自动化文档生成等功能，从而推动工业系统向更加智能和响应迅速的方向发展。
特别是在产品设计阶段，LLM与DT的结合使设计师能够利用自然语言处理功能更直观地与系统互动，实现创新设计的同时提高客户参与度，并提供个性化建议和反馈。在制造过程中，LLM-DT组合能够分析实时收集的数据，优化动态工作流，提升生产效率并准确预测需求，从而优化生产计划。进入维护阶段，LLM-DT可以通过分析传感器数据和操作日志来诊断问题，提供交互式故障排除方案，进行根本原因分析以识别设备故障，并提出预防措施。而在回收阶段，LLM-DT可以优化供应链管理，高效分配资源，改进物流流程，同时分析材料成分和使用情况，提出最佳的回收和再利用策略，促进循环经济的发展。
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图 5 LLM赋能数字孪生下游应用
4. 挑战与机遇
文章详细探讨了将大型语言模型与数字孪生技术集成到工业5.0环境中的复杂性、潜在问题及机遇。这一部分不仅强调了LLM-DT结合为制造业带来的巨大潜力，同时也指出了实现这种集成所面临的诸多挑战。
首先，文章讨论了LLM的幻觉问题，即LLM可能生成听起来合理但实际上错误或无意义的输出。这对工业应用尤其具有破坏性，因为基于错误数据做出的决策可能会导致操作效率低下、安全隐患以及生产力下降等问题。例如，在设备维护建议方面，如果LLM根据不准确的数据提供维护指导，可能导致不必要的停机时间增加、维修成本上升，甚至引发灾难性的设备故障。解决这一问题的关键在于确保LLM提供的信息的可靠性和准确性，任何偏离事实的数据都可能对各种工业应用产生广泛的负面影响。
此外，偏见的传播也是一个需要关注的问题。由于训练数据集可能存在偏差，这可能导致LLM在决策过程中引入偏见，影响DT的公正性和有效性。同时，快速推理的需求也是工业应用中的一个重要考量因素，特别是在实时监控和优化生产流程时，及时准确的信息处理至关重要。为了克服这些问题，可通过代理促进DT与LLM之间的有效协作，并保证数据转换和交互的准确性。
进一步地，文章强调了以人为本、韧性和可持续性等主题的重要性。这意味着，LLM-DT的整合不仅要考虑技术层面的改进，还需注重提升工业实践的人类福祉、增强系统韧性并推动可持续发展。
最后，文章指出，尽管存在上述挑战，LLM与DT的结合也为工业领域带来了前所未有的机遇。通过提高数据分析能力、支持更加智能的决策制定以及改善用户体验，这种结合能够显著提升工业效率和可持续性。Interactive-DT框架的提出正是为了应对这些挑战，并利用LLM-DT整合的优势，实现更高水平的智能化制造和服务。综上所述，虽然LLM-DT整合面临技术和伦理上的多重挑战，但其潜在的积极影响无疑为未来的工业发展提供了广阔的空间和无限的可能性。
5. 总体结论
大型语言模型和数字孪生的融合对工业5.0中的发展具有重要意义。本文首先回顾了关于LLM和DT的最新研究。然后，提出了一种名为Interactive-DT的框架，用于在工业5.0中集成LLM和DT。同时，探讨了LLM在DT构建与运行、云边协同、高级数据分析和下游应用中的作用。最后，针对幻觉、偏见和推理速度等挑战提出了缓解策略并探讨了潜在的研究机遇，作者希望能对LLM和DT相关的研究人员与从业者提供有益参考。
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