工业AI拒绝“幻觉”:“行业世界模型”如何重构企业核心生产力

硅谷的通用大模型厂商正在面临一个无法回避的困境：算法早已不是瓶颈，可用于训练的高质量合规数据正在快速枯竭，互联网的内容池正在持续收缩。

而在工业领域，绝大多数企业的核心竞争力——沉淀了几十年的设计历史、工艺诀窍、工程经验，正散落在配置树、文档、工程师的脑海里，无法被快速调动形成对抗不确定性的核心能力。

2026年3月11日至12日，在美国波士顿举办的3DEXPERIENCE & ENOVIA用户大会上，达索系统给出了工业AI的终极答案：拒绝幻觉，基于第一性原理的行业世界模型，才是重构企业核心生产力的核心引擎。

这场大会以“用AI驱动的虚拟孪生体验，为你的PLM系统注入全新动能”为主题，汇聚了全球3DEXPERIENCE与ENOVIA用户社区的数千名行业专家、企业CXO与一线工程师。

ENOVIA首席执行官Stéphane DECLEE与3DEXPERIENCE首席执行官Morgan ZIMMERMANN联袂登台，揭开了达索系统第七代世界表征技术——“3D UNIV+RSES”的神秘面纱。他们通过跨越数十年的工业进化史，向我们展示了工业AI如何通过构建行业世界模型（Industry World Model），彻底重构从产品设计到价值链流转的全过程。

以下是这场演讲的主要内容：

第一章：这是我们与同行者的共创盛会

我将为大家完整呈现，我们如何和在座的各位一起，在AI时代牢牢占据产业引领者的位置。

我们为什么有这样的底气？因为在过去数十年里，达索系统和在座的无数客户一起，打造了一套独一无二的数字技术体系。

我们称之为“世界表达的七代演进”，每一代都沉淀了无可替代的行业知识与工程诀窍，这是我们最核心的壁垒。

在这里，我先给大家快速梳理这七代技术的演进路径，每一代不仅带来了对物理世界全新的数字化表达方式，更催生了被在座各位广泛应用的全新工业实践。

第一代，是用于数字预装配的3D建模技术。这是我们的起点，彻底改变了工业设计的底层逻辑，让工程师可以在数字空间里完成零件的预装配验证，规避物理样机的试错成本。

第二代，是用于上下文设计的DMU数字样机技术。这在当时是一场彻底的革命，让工程师可以在完整的产品数字样机环境中进行设计，确保每一个零件的设计都符合整机的装配与性能要求。

第三代，是PDM产品数据管理技术。我们首次实现了产品信息与数字模型的深度融合，让跨国团队可以通过项目与项目群管理、标准化流程，实现跨地域的高效协同。

第四代，就是我们定义的PLM产品生命周期管理技术。我们实现了从工程设计、制造到售后服务全流程的可追溯性与设计原生的合规认证，把产品的全生命周期纳入了数字化管理体系。

第五代，是虚拟孪生技术。我必须反复强调，虚拟孪生绝不是现实的简单复制品。它是一种对物理世界的数字化升维表达，实现了虚拟世界与物理世界的深度融合与双向映射。

第六代，是虚拟孪生体验技术。我们完成了从“物”到“生命”的跨越，把生物学、材料科学的核心能力，纳入了虚拟孪生的核心体系，让虚拟孪生可以覆盖产品从诞生到消亡的全生命体验。

而今天，我们正式带来第七代技术体系——面向生成式经济时代的3D UNIV+RSES。在这个时代，知识与诀窍已经成为全新的货币，是构建我们所说的AI驱动的“行业世界模型”的核心基石。

第七代技术的核心，就是把企业沉淀的知识与工程诀窍，作为虚拟孪生的核心内核，为所有的虚拟孪生体验注入前所未有的能力。

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欢迎来到第七代技术的全新时代。为了让大家更直观地理解3D UNIV+RSES到底带来了什么颠覆性的改变，我给大家举一个非常硬核的工程类比。

我们把传统工业软件，比作一台传统的燃油汽车。当你坐进这台车，所有的操作都需要你亲自完成：开门、落座、启动发动机、踩油门、打方向，每一个决策都由你亲自做出。

你全程都处于绝对的控制中，但同时，你全程都在“工作”。我必须提醒大家，当你在驾驶这台车的时候，除了驾驶，你不应该做任何其他操作，因为你需要全神贯注应对所有的路况与决策。

而3D UNIV+RSES，就像一台具备全栈自动驾驶能力的智能汽车。你坐进车里，只需要说出你的核心意图：“带我去机场”。接下来，你可以处理你的工作、查看你的资料，因为整车会为你完成所有的驾驶决策与操作。

它会安全、精准地把你送到目的地，而你在整个行程中获得的核心价值，就是这段旅程本身，而不是繁琐的驾驶操作。

这正是我们的软件正在发生的颠覆性变革。在传统的工业软件体系里，你就是那个驾驶员。你需要打开应用、点击菜单、查找wiki文档、翻阅操作手册、执行任务、管理所有的复杂度，全程都需要持续的、高强度的手动操作。

而在3D UNIV+RSES的体系里，你只需要说出你的核心意图：“找到这个设计的最优解”。接下来，我们的虚拟助手（Virtual Companion）会为你处理所有的知识调用、任务执行与复杂度管理。

它会直接给你交付最终的答案，而你只需要聚焦于核心的判断、创造与决策仲裁。就好像一瞬间，全行业的工程知识都为你所用，所有专家的能力都变成了你的能力，所有执行层面的复杂度都被自动处理。

这就是我们的类比，这就是3D UNIV+RSES为我们的客户、为每一位用户带来的颠覆性改变。

讲到这里，可能有人会问，我们为什么要构建三大虚拟孪生体系？答案很简单，因为这三者缺一不可，共同构成了3D UNIV+RSES的完整内核。

我们需要产品虚拟孪生、组织虚拟孪生，以及价值模型虚拟孪生，三者共同支撑起企业的全维度数字化体系。

产品虚拟孪生的核心价值，是在产品物理存在之前就完整地看见它，在你投入任何真金白银的资本之前，就把它优化到极致，规避所有的设计风险与试错成本。

组织虚拟孪生的核心价值，是发掘企业里那些看不见的隐形资本，放大企业沉淀的知识与诀窍，模拟并规划企业的数字化转型路径，让组织的每一次变革都可控、可预测、可落地。

而价值模型虚拟孪生的核心价值，是优化企业全价值链的流动、关系与资源配置，让企业的资金流、物流、人流、技术流都实现最优效率的运转，对抗全行业面临的不确定性。

这就是3D UNIV+RSES的完整内涵。简而言之，我们已经全面进入了生成式经济时代，而达索系统对这场产业变革的核心回应，就是3D UNIV+RSES。

它深度融合了虚拟世界与物理世界，为产品、组织与价值模型，构建了可持续、可再生、以人为中心的全新数字化体系。

而这套体系最终的落地载体，就是我们今天要重点讲的——行业世界模型。我们今天会和大家聊AI，但我们绝不会像市面上的所有人一样聊AI。

大家会听到我们反复讲行业世界模型，讲生成式体验。你们可能会觉得，这是我们为了创造一套专属的词汇，不想和别人用一样的话术。但我可以明确告诉大家，不是的。

这是因为，行业世界模型和市面上的通用大模型，有着本质的、底层的区别。行业世界模型，实现了从预测式AI，到决策驱动式AI，再到影响驱动式AI的完整跨越。

我们的终极目标，是成为工业AI领域的绝对引领者。我必须给大家明确，到底什么是行业世界模型。它是科学（也就是我们的虚拟世界所代表的第一性原理）与数据科学（也就是物理世界所代表的观测数据）的完美融合。

为什么我们必须同时拥有这两者？因为我们坚信，只有科学与数据科学的结合，才能创造出工业领域独一无二的、不可替代的价值。

我给大家分享一个我们观察到的行业现状。硅谷的那些通用大模型厂商，现在面临的最大问题，已经不是算法了。算法已经非常成熟，并且随处可得。他们真正的困境，是可用于训练的高质量、合规的数据。

你们可能很难相信，互联网正在收缩。为什么会收缩？因为知识产权所有者已经意识到，他们免费放到互联网上供大家消费的内容，不能再被免费用于大模型的训练了。这一点，我们后面还会详细展开。

所以现在，数据已经成为AI时代最核心的生产资料。但大家仔细想想，在我们的虚拟孪生体系里，我们甚至可以为那些还没有物理存在的产品，生成完全符合物理规律的、真实的合成数据。

我可以给一台还没走出工厂的产品，做完整的预测性维护。这在传统的体系里，是完全无法想象的，这就是虚拟孪生带来的核心价值。

我们不仅可以通过合成数据，无限扩充AI的训练数据集，还可以通过MODSIM建模仿真一体化技术，找到问题的解决路径，模拟出解决预测问题的最优方案。

所以，行业世界模型，是物理AI与生成式AI的深度融合。它为在座的每一位工业人，打开了全新的增长空间。

在工业场景里，你们绝对无法容忍AI的幻觉、因果性错误、物理规律不一致，或者无法追溯的输出结果。工业AI，必须达到科学级的精度与可靠性。

它必须牢牢扎根于物理规律、生物学原理、工程约束条件。它必须是可追溯、可审计、具备仿真感知能力，并且是原生3D的。这就是我们的行业世界模型，和通用大模型最本质的区别。

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在这个背景下，我相信在座的大多数人都知道，几周前我们在休斯顿，和NVIDIA签署了战略合作的扩展协议。可能有人会问，为什么我们选择NVIDIA？

答案非常明确，就是为了训练和运行这些行业世界模型。要实现行业世界模型的落地，我们需要极致的算力、GPU优化的AI框架，以及先进的物理与机器人执行能力。

而NVIDIA，正是这些领域的全球引领者。NVIDIA为我们带来了可扩展训练、加速物理学习、实时执行的核心技术能力。

而达索系统这边，我们带来的是科学与工程领域的专业积累、全行业的知识与诀窍沉淀，以及3DEXPERIENCE平台和全品牌的专业领域能力。

这不是简单的平台集成，而是两套核心能力的深度融合与双向赋能。接下来，我给大家快速介绍我们和NVIDIA共同定义的三大核心合作方向，每个方向我都会给大家举一个具体的落地案例。

第一个方向，是基础研究与技术创新。比如我们所说的“物理行为虚拟孪生”，也就是如何把高精度仿真提前到设计的早期阶段。

传统的高精度仿真，需要在昂贵的算力设备上，运行漫长的计算周期。而通过训练物理信息驱动的仿真代理模型（surrogates），我们可以在设计阶段，实现近乎实时的物理行为评估。

工程师可以在瞬间，完成数千甚至数百万种设计构型的评估，同时完全不牺牲科学精度与结果的可信度。这对于设计效率的提升，是颠覆性的。

第二个合作领域，是未来工厂。其实NVIDIA本身就是我们的客户，我们正在和他们一起，用MBSE基于模型的系统工程，设计下一代数据中心。

我们正在用AI工厂虚拟孪生，把他们的AI工厂知识与工程诀窍进行数字化编码，实现完整的仿真、验证与优化，最终交付一套连贯、精准的物料清单。

第三个合作领域，就是全新的工作方式。3DEXPERIENCE平台正在进化为一个原生智能体平台。

大家可以想象一下，我们打造了一系列AI驱动的专家助手，它们可以基于达索系统的行业世界模型，完成自主推理与决策。我们把它们叫做虚拟助手（Virtual Companion）。

它们不是普通的生成式聊天机器人，它们在为工程师、科学家、业务用户提供辅助的同时，始终牢牢扎根于科学原理，深度复用行业沉淀的知识与工程诀窍。

第二章：3DEXPERIENCE 知识与工程诀窍

刚才我们聊了3DEXPERIENCE平台的全新升级，也聊了我们正在聚焦于打造组织虚拟孪生，在一定程度上拓展了企业治理的边界。

讲到这里，可能有人会问，在我们的日常业务运营中，还有另一类虚拟孪生，是我们在日常对话中很少提及，但却至关重要的。它到底是什么？

答案是业务价值的虚拟孪生，换句话说，就是企业的“流动”体系。任何一家企业，本质上都是一套由各种流动构成的体系：资金的流动、资源的流动、货物的流动、技能的流动。

而现在，我们所有的客户都面临一个核心的变化：这些流动正在遭遇前所未有的冲击与中断。新冠疫情中断了人的流动，关税政策持续冲击着资金的流动，地缘冲突中断了货物的流动。

我们和汽车行业的客户交流时，他们告诉我们，这些中断不仅在加速发生，其规模与影响也在呈指数级放大。它不再是一个需要我们应急处理的异常事件，而是我们必须在设计阶段就考虑进去的常态环境。

过去这么多年，我们一直在帮助我们的客户管理复杂度。但今天，复杂度已经不是唯一的问题，不确定性才是。

不确定性击垮一家企业，从来不是因为他们缺少工具，而是因为他们无法足够快、足够大规模地，调动他们已经拥有的知识与诀窍。

我非常理解，当复杂度与中断冲击叠加在一起，企业会面临怎样的困境。那么接下来，大家一定会问，我们如何帮助我们的客户，在下一次行业冲击中成为最终的赢家？

如果我们认可物理世界是有边界的——你不可能凭空推倒一堵墙，不可能在临界点瞬间新建一座工厂，不可能立刻找到一个全新的合格供应商——那么我们唯一能撬动的杠杆，只有知识与诀窍。

以及，我们如何在整个企业的业务体系中，激活这些知识与诀窍。我给大家举一个例子：如果有两家汽车制造商，拥有完全一样的工厂、完全一样的设备，他们的生产效率与盈利能力，也一定会有天壤之别。

他们之间的核心差距，绝对不是设备，而是他们在日常运营中，激活自身知识与工程诀窍的方式与效率。这就是工业企业的核心竞争力，也是我们3DEXPERIENCE平台的核心内核。

刚才我反复提到，3DEXPERIENCE的核心是知识与工程诀窍。我想，在座的很多人都会有一个疑问：对于一家企业而言，拥有一个基于知识与诀窍的3DEXPERIENCE平台，到底意味着什么？

这是一个非常好的问题，我相信，对于在座的很多人来说，这个概念的内涵并不是完全清晰的。接下来，我会通过五个核心问题，给大家完整拆解这个概念。

第一个问题：我们能不能发掘那些看不见的知识，把沉淀在你的企业里、隐藏起来的核心知识与工程诀窍，完整地提取出来？

第二个问题：我们能不能创造一套基础条件，换句话说，一套统一的语言体系，让企业里的所有人都能高效协同、同频对话？

第三个问题：我们能不能把这些知识与诀窍，嵌入到企业里每一个人的每一次行动中？

第四个问题：我们能不能在企业日常运营与持续学习的过程中，实现知识的再生，同时做好知识产权的保护？

第五个问题：我们能不能基于这些知识，构建一套可追溯、可审计、符合工业级要求的AI体系，为企业的每一次决策提供科学支撑？

其实，第一个问题，对于在座的每一个人，包括我们自己，都是一个核心问题。我们企业的核心工业差异化竞争力，到底来自于哪些知识与诀窍？

这些知识与诀窍，存在于哪里？在哪些系统里？我们如何确保，能让企业里的每一个用户，在日常的业务活动中，都能随时访问、随时复用这些知识？

我个人在和每一位客户交流的时候，都会问他们这个问题。但我发现，绝大多数人，都很难清晰地回答出，企业的核心差异化知识与诀窍，到底在哪里。

为什么这个问题这么难回答？因为在绝大多数企业里，这些核心知识，都被掩埋、隐藏在数十年的设计历史里、产品配置树里、零散的文档里、老工程师的脑海里、各个部门的信息孤岛里。

当然，现在所有人都觉得，通过ChatGPT这类通用大模型，我们可以获得海量的知识。这一点我不否认。但这些知识，绝对不是让福特比其他车企更有竞争力的核心，也不是让空客、波音、达索航空具备差异化优势的核心。

因为这些工业核心知识，从来都不会出现在互联网上。它们隐藏在工程与制造的核心数据里，是企业用数十年的试错、投入、沉淀换来的核心资产。

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大家现在在屏幕上看到的，就是一个非常典型的案例：我们如何从一家车企三十年的设计历史里，重构出完整的汽车工业知识与工程诀窍。

我们重新理解了过去三十年里，汽车的系统构建逻辑，对比了不同车型的零件、系统、配置树，最终把那些隐藏在设计数据里的隐性知识，变成了可复用、可激活的显性知识。

这就是行业世界模型，和你在市面上能买到的任何AI，最本质的区别。它不是基于互联网上的公开数据训练的，而是基于你的企业，沉淀了数十年的、独一无二的核心工业知识。

这里展示的这张图，就像一盘结构极其复杂的意大利面，却被我们梳理出了清晰的逻辑与脉络，确实令人印象深刻。但当我们把知识变成显性化之后，又会遇到一个新的问题。

我们如何确保，企业里的所有人，都能真正理解彼此，实现同频对话？这也是一个非常核心，却被绝大多数企业忽略的问题。

我给大家举一个非常直观的例子。我们就拿一辆汽车的后视镜来说，这个大家每天都能看到的零件，在企业的不同部门里，有着完全不同的定义与语言。

如果你去工程部门，后视镜就是一个零件号；如果你去采购部门，同一个后视镜，就是一个物料号；如果你去合规部门，它是一个安全件；如果你去销售部门，它就是一个用来提升产品吸引力的精美配置。

同一个物理对象，在不同的部门里，却有着完全不同的语言体系。大家根本无法想象，这种语言壁垒，给企业带来了多大的效率损失与内耗。

我们有一个非常坚定的信念：对于制造产品的企业而言，唯一重要的核心，就是产品本身。不是SAP系统，不是财务系统，而是你制造出来的产品。

我们坚信，通过产品的虚拟孪生，来承载、呈现、导航企业里所有的知识与诀窍，我们就能让企业里的所有人，都用同一套语言对话，真正理解彼此。

但仅仅有产品虚拟孪生，还远远不够。

为什么不够？因为当你需要让不同的团队协同工作的时候，你需要让他们共享同一个愿景，同一个目标，我们把它叫做“fiction”。我知道这个词在英语里的字面意思是“虚构”，但它在我们的体系里，有着完全不同的内涵。

为什么这个概念这么重要？因为你不可能用一张Excel表格，和团队分享一个梦想。当然，我的首席财务官可以用Excel给我讲一个“梦想”，但那不是梦想，那是一份计划，尽管对他来说，那就是他的梦想。

除了首席财务官之外，如果你想给团队构建一个共同的梦想，你需要一个可感知、可触摸、可验证的“fiction”，而虚拟孪生，就是构建这个故事、这个愿景的最佳载体。

最后，你还需要一套KPI本体体系。大家知道为什么吗？因为哪怕是一个非常简单的问题，比如“我们如何在设计阶段，在成本与碳排放之间做最优仲裁”，如果你没有一套健壮的KPI模型，根本无法给出科学的答案。

更重要的是，如果你没有一套通用的KPI本体体系，你根本不可能用AI实现任何的自动化决策与流程优化。这是工业AI落地的核心前提，也是我们体系里不可或缺的一部分。

讲到这里，大家应该已经能理解，当你把知识变成显性化、结构化的内容，再通过虚拟孪生这个统一的载体，让所有人都能共享、复用这些知识，就能实现前所未有的价值。

它可以基于这些被发掘出来的知识与诀窍，在具体的业务场景中，为每一个人、每一个团队，提供前所未有的能力增强。

为了给大家直观地展示这一点，我准备了一个演示。我不会给大家看一个小体量的案例，我选了一个极致复杂的场景：一座核电站。

一座核电站，拥有5000万个资产对象，10亿个属性参数，仅仅是建设过程，就会产生1000亿个事件数据。我们正在做的，就是把这1000亿个来自70多个不同系统的事件数据，全部映射到核电站的虚拟孪生上。

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这样一来，虚拟孪生就成了唯一一个，可以为所有数据提供完整上下文的统一载体。大家现在看到的，是我正在导航到一个调试测试包，查看它的实时执行状态。

接下来，我正在和我们的虚拟助手Aura进行交互，我问它，这个调试任务，我们是按时完成，还是已经延期了。对于核电站这样的项目来说，大概率是已经延期了。

为了准备即将到来的项目会议，虚拟助手Aura帮我识别出了那些即将完成、我需要优先推动闭环的调试测试包。这时我发现，屏幕上绿色标记的这个测试包，我只缺一个红色标记的设备，还有一个黄色标记的、存在物理依赖的设备。

于是我让虚拟助手Aura，帮我找一下，项目里有没有其他可以复用的同型号换热器，来解决这个缺口。为了做出最终的决策，我通过Zoom发起了一场会议，和相关的专家进行讨论。

在这场Zoom会议里，我们一起导航虚拟孪生，查看所有的相关数据点，最终做出决策，用项目里已经安装的另一台换热器，来替换这个缺失的设备。

这个场景里最具颠覆性的一点，不仅仅是会议纪要和转录内容被完整保存，更是整个虚拟孪生本身，已经被这场会议里的所有讨论、所有决策、所有共识，完整地丰富与增强了。

所有的内容，都变成了可追溯、可审计的知识，沉淀到了虚拟孪生体系里。

我必须说，这个演示真的非常令人震撼。它拥有很多独一无二的差异化优势，哪怕是和我们的同行相比，也是如此。

接下来，我把刚才的演示做一个完整的拆解，给大家揭示，在这短短几分钟的演示里，到底蕴含了哪些核心的技术与能力。

我们刚才反复提到了3D UNIV+RSES，也提到了它是产品虚拟孪生、组织虚拟孪生、价值模型虚拟孪生的深度融合。刚才的演示，就是这套体系的完整落地。

大家刚才看到的，就是这座核电站的3D UNIV+RSES体系。首先是产品虚拟孪生，在这里，核电站本身，就是我们的产品。

然后是组织虚拟孪生，也就是每天在这个核电站的建设过程中工作的15000名员工，他们的所有工作、所有决策、所有知识，都被纳入了这个体系。

最后是价值模型虚拟孪生，也就是项目里的所有流动，无论是建设、调试、采购还是物流，都通过客户所有IT系统里的数据，被完整地映射到了虚拟孪生里。

这个演示里，最让我震撼的，是使用范式的彻底颠覆。你再也不需要反复点击菜单，在不同的应用之间来回切换。你只需要说出你的核心意图、你的核心目标，然后和这些具备专业能力的虚拟助手进行交互。

我觉得这一点，真的非常有力量。在刚才的演示里，我们已经看到了虚拟助手Aura所具备的两项核心专业技能：项目经理技能，以及调试分析师技能。

除了刚才的演示，我们还看到了3DEXPERIENCE平台里，大量的协同服务能力。这些能力，彻底改变了组织与组织之间、人与人之间的协同方式。

其实我一直认为，协同本身就是一门科学，它能让团队动态地完成从发散到收敛的完整创新过程。可能有人会问，能不能举一些具体的例子，来解释这一点？

你说得非常对，我们热爱科学，而协同，本身也是一门科学。在不同的场景里，你需要的协同方式，是完全不同的。

比如，当一架阵风战斗机停在地面，需要在30分钟内排除故障、重返任务，你需要的协同方式，和你规划10年后的下一代战斗机，所需要的协同方式，是完全不一样的。

当你需要高效、精益、收敛的协同，和你需要开放式创新、发散式创意的协同，所需要的方法，也是完全不一样的。

在3DEXPERIENCE平台里，我们构建了所有相关的、始终基于场景上下文的业务方法，来支撑这些不同类型的协同。首先就是对话能力。

对话能力，让团队可以通过文字、视频通话、白板、共创帖子等各种方式，进行头脑风暴与协同创作。我们达索系统内部，已经把所有的沟通工具，从Skype切换到了平台自带的对话能力。

我给大家一个数字：今天，在达索系统内部，我们每天都会产生50万场对话。这些对话，不再是简单的文字，而是原生3D的、包含丰富内容的，并且所有的内容都会被完整沉淀，为虚拟助手提供知识与诀窍的输入。

我们继续往下讲。对于我们最先进的客户来说，社区能力，是构建知识与诀窍体系的核心。大家可以看一下屏幕上正在播放的视频。

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大家可以想象一个数字化对象——我不想把它叫做文档，因为它的能力远远超出了传统文档的范畴。你可以在这个对象里，放入始终保持最新状态的3D模型，放入始终保持最新状态的数据视图。

你还可以放入ENOVIA的业务应用，比如变更管理、问题管理，这些内容天生就是始终保持最新、可协同、版本可控、可分享的，并且是原生AI的。

这意味着什么？意味着AI虚拟助手，可以帮你构建这个数字化对象，而你做的所有操作，所有的内容，都会反过来为AI提供燃料，支撑未来的构建与创新。

我觉得这是一个彻底的突破。我刚才在讲的时候，就在想，如果一个客户用微软的办公套件，想要实现同样的能力，根本是不可能的，完全不可能。

接下来，这套体系还可以通过直观的低代码、无代码流程建模与仿真能力，实现大规模的业务落地，打破团队结构与组织之间的信息孤岛，同时为组织虚拟孪生提供完整的输入。

刚才演示的结尾，有一个非常令人震惊的细节，就是和Zoom的集成。可能有人会问，这背后的技术逻辑与价值，到底是什么？

当然可以给大家详细解释。大家刚才看到，我们发起了一场Zoom会议，而这场Zoom会议里发生的所有内容，都被Aura完整地捕获，并且沉淀到了虚拟孪生体系里。

为什么我们能做到这一点？因为我们的平台，是一个原生的智能体平台。这个智能体平台，可以编排各种不同类型的技能、推理能力与大语言模型，来实现这样的全流程闭环。

我坚信，这是一个彻底改变游戏规则的能力。我想，在座的各位，也一定会有同样的感受。

我们来做一个简单的总结。通过刚才的拆解，大家应该能清晰地看到，这个案例里蕴含的颠覆性价值。它应该能触发我们所有客户的思考，甚至让大家产生强烈的意愿，用3DEXPERIENCE的控制塔，来管理你们的项目、质量评审与项目群评审。

在传统的系统里，会议结束了，内容就消失了；决策做出了，却没有被完整记录；团队积累的经验，就这么蒸发了。

而在3DEXPERIENCE平台里，会议会生成全新的知识，决策会被完整地上下文关联，沉淀到虚拟孪生体系里。你的每一次行动，都在为这个系统注入新的价值。

可能有人会问，我刚才选择了核电站这个体量巨大的案例，一定有特别的用意，对吗？是的，因为核电站代表着国家主权，并且天生就是任务关键型的场景。

那么，讲到这里，大家一定会问一个核心问题：我们如何通过3DEXPERIENCE平台，保障企业的知识产权安全与数字主权？

这是一个非常核心的问题，我从两个维度，给大家一个明确的答案。首先，是通过SaaS化部署。无论是全量SaaS，还是补充式SaaS，我们都可以在不改变客户现有本地部署架构的前提下，帮助客户完成SaaS化转型。

SaaS，是安全与数字主权的加速器。第二点，就是知识产权生命周期管理。我给大家简单讲两句这个核心能力。

在过去，对于我们的工业生态体系来说，数据共享是一件很简单的事情。一级供应商可以把数据分享给整车厂，不需要担心任何风险。

但在今天的AI时代，整车厂完全可以通过一级供应商分享的数据，进行学习与训练，提取出供应商的核心知识与诀窍。就像我今天早些时候说的，AI的核心价值，就是数据。

所以，为了让工业生态体系里的各个主体，可以安全地共享数据，我们推出了知识产权生命周期管理能力。

它可以让数据的分享方，在把数据分享给其他人的时候，明确设定数据的使用授权范围，同时保障数据使用的可追溯性，确保知识产权的所有权，得到绝对的、完整的保护。

我来做一个阶段性的总结。我相信大家已经明白，我们推出了一个全新的品牌内核，就是3DEXPERIENCE。我给大家讲一下，这个品牌内核里，到底包含了哪些核心能力。

在表达层，我们纳入了所有用于知识产权管理与本体体系构建的能力。在观测层，我们引入了NETVIBES产品组合，帮助企业从“基于直觉决策”，走向“基于证据决策”。

在此基础上，我们实现了完整的协同能力，把真实的人与虚拟助手，深度融合在一起。然后通过业务流程，实现跨组织的大规模执行编排，同时，用我们的核心能力，为企业讲好数字化转型的完整故事。

第三章：AI时代的下一代PLM

刚才我们聊了3DEXPERIENCE平台的完整体系，接下来，我给大家详细讲讲，当PLM遇上AI，会发生什么样的颠覆性变革。

在过去的35年里，我和ENOVIA一起，经历了两次重大的产业变革。我全程参与了这两次变革，见证了整个行业的发展。

第一次变革，是90年代末，我们发明了PLM产品生命周期管理。第二次变革，是2014年，我们推出了3DEXPERIENCE平台，打造了行业内第一个基于模型的体验生命周期管理解决方案。

今天，我们已经拥有超过10万家客户，正在使用3DEXPERIENCE平台，其中接近90%的客户，都在使用SaaS化的解决方案。我想，这个数字，一定会让在座的各位感到震撼。

在生成式经济时代，企业必须持续地重新思考、创造全新的商业模式，完成组织与业务运营的数字化转型。

而我们，正在让3DEXPERIENCE平台完成一次全新的进化：从体验生命周期管理，走向虚拟孪生生命周期管理，而支撑这次进化的核心，就是我们的行业世界模型。

刚才我们聊到了虚拟孪生，我反复说过，我最看重的，就是业务价值的虚拟孪生。但大家可能会问，ENOVIA在这套体系里，到底承担着什么样的角色？

很明显，ENOVIA的核心，就是打造组织虚拟孪生。基于过去35年，我们在全行业、各种规模的企业里，积累的治理经验，我们正在把组织虚拟孪生，升维为一个“系统的系统”。

它可以用来构建、建模、仿真企业的业务转型，以及持续的业务重构，直到合规执行的每一个细节。我给大家举两个非常简短的案例，来直观地展示这套体系的能力。

第一个案例，就是我们如何利用我们的系统的系统技术解决方案，来呈现一家企业组织的完整复杂度。

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通过组织虚拟孪生，医疗科技企业Meditech，可以完整地探索企业的业务体系与内部结构。虚拟助手Aura，可以为他们发掘企业里沉淀的知识与诀窍，让他们可以聚焦于产品开发、合规认证这些核心流程。

借助Aura的能力，他们找到了流程优化的核心路径，通过生成式体验，把生产效率提升了一个数量级。同时，Aura还可以为他们揭示劳动力的进化需求，告诉他们如何通过虚拟助手，为团队的每一个人赋能。

大家可以想一想，通过这些生成式解决方案，你可以如何规划、优化你企业的转型路径，实现前所未有的价值。

第四章：ENOVIA：打造组织虚拟孪生，实现运营与监控的全闭环

Meditech正在通过项目控制室，管理他们的所有项目，通过符合全新的法规要求，延长他们的医疗设备的使用寿命。

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Meditech的决策者，只需要走进项目控制室，就可以实时地进行协同，对齐优先级，充满信心地共同做出决策。虚拟助手，也是这个控制室的核心组成部分，为他们提供实时的洞察与风险预警。

为了实现这个愿景，ENOVIA正在六大卓越领域，为客户提供独一无二的价值，从生成式产品开发，到个性化的销售体验，覆盖了全价值链的所有环节。

但讲到这里，大家一定会问一个问题：这套体系，是不是只适用于那些超大型的企业？我可以很明确地告诉大家，答案是否定的。

大家一定会接着问，这套体系，是不是只适用于核电站这样的超大型项目？接下来，我想给大家介绍一段视频，在视频之前，我先给大家介绍一下视频的主角。

他叫Daniel，曾经是我们团队的一员，也多次参加过我们的用户大会。现在，他是奥地利工业设备制造商Automation Express的首席执行官。

在不到三年的时间里，他们的团队从1个人，增长到了60多人，而支撑他们实现这个增长的核心，就是从创立之初，就把3DEXPERIENCE SaaS解决方案，作为他们的知识与诀窍平台。

现在，他们正在全面拥抱3D UNIV+RSES的全新体系。我想，在座的很多人，都对他有印象，就是他在上一届用户大会上说，他已经禁止团队使用邮件和WhatsApp，所有的工作，都在3DEXPERIENCE平台里完成。

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我们是一家专用设备制造商，我们根据客户的需求，设计定制化的设备。这就是3DEXPERIENCE平台的核心力量：从物理世界，到虚拟孪生的完整闭环。

我们正在使用3DEXPERIENCE平台，支撑公司全业务流程的运转。公司里的每一个人，都可以访问所有的数据，而3DSwym，就是我们所有数据的存储核心。

我们没有任何数据在平台之外，我们没有使用微软的任何办公套件，所有的内容，都在这个系统里。我们为每一台设备，都搭建了专属的仪表盘，每个项目的信息结构，都是完全统一的。

这就让新员工的入职培训，变得无比简单。客户的每一个需求，我都会放到机会跟踪系统里。通过这个系统，我可以分析每个客户的需求数量，以及每个需求的实时状态。

对于我来说，拥有这样的全局视图，至关重要。我们有60名员工，每天都在使用这个平台，他们会产生大量的信息与数据。而Aura，就是你在这个平台里的专属伙伴，帮你在Automation Express的知识宇宙里，快速找到你需要的内容。

我可以让Aura，给我做一个过去10天里，某个项目的完整总结，它可以瞬间给我一个精准、快速的答案。通过使用Aura，你可以更快地做出决策，更快地推进产品的开发进程。

对于我们来说，从按订单设计，到按配置设计的流程转型，是我们全新的战略。我们和其他的设备制造商建立了合作关系，共同承接大型项目。

通过配置化能力，你可以用标准零件，完成产品的配置，最终通过3D模型，直接生成报价。对于这个场景来说，3DEXPERIENCE平台，是完美的解决方案，因为配置化带来了极致的效率提升。

道理非常简单：如果你想要实现业务的增长，你就需要可扩展性，而想要实现可扩展性，你就必须具备配置化能力。我们在设备上积累了大量的数据，这些数据，我可以卖给我的客户，为他们提供额外的价值。

我们的终极目标，是把每一台设备卖两次：一次是物理的设备，用来生产真实的零件；另一次，就是它的虚拟孪生，作为一项增值服务，把这些数据与信息，分享给我们的客户。

Daniel真的把3D UNIV+RSES的能力，用到了极致，同时深度复用了3DEXPERIENCE与ENOVIA的核心能力。大家刚才听到了他的最后一句话：我想把设备卖两次，一次物理，一次虚拟。

我坚信，这为所有的企业，打开了一个全新的世界，创造了前所未有的商业模式。大家可以在领英上关注Daniel，他经常会发布非常精彩的视频与客户案例。

我们回到AI与PLM的核心话题。我们的AI时代PLM战略，建立在三大核心原则之上。我们坚信，在AI时代，治理的核心，不再是控制工作，而是消除流程摩擦，让每一个人都能参与进来，实现人类独自无法完成的大规模决策。

第一个原则，就是隐形治理。在这套体系里，你的会议，会自动变成你的数据。就像我刚才给大家展示的，所有的行动、所有的生命周期变更，都会被自动捕获。

最令人惊喜的一点是，项目的状态，可以实现实时更新，你完全不需要手动往系统里录入任何数据。在这个体系里，治理并没有消失，而是彻底消除了治理带来的流程负担与人工成本。

第二个原则，就是全员治理。我们把治理变得足够简单，让设计师可以自然而然地参与进来，在他们日常使用的工具里，直接完成版本发布、变更流程参与、供应物料管理等所有操作。

治理，被我们搬到了工程决策真正发生的地方，离一线的工程师更近，离业务场景更近，而不是一个脱离业务的、独立的管理流程。

第三个原则，我们称之为超充（Supercharged）治理。它的核心，不仅仅是节省时间，更是为项目经理、变更经理、供应链网络经理，带来了全新的洞察与行动能力，实现了能力的指数级提升。

大家可以想一想，管理者如何才能跨数百个项目、数千个零件、多个供应商，识别出潜在的模式与风险影响？AI可以为你推荐行动方案，模拟决策带来的后果，以人类无法实现的规模与速度，协调各方的响应。

这不是要替代管理者，而是要通过生成式体验，为他们赋能，为他们注入全新的动能，让他们的能力得到指数级的提升。

讲到这里，大家一定会说，这些原则非常清晰，但我们能不能看一下，这些原则在实际场景里，是如何落地的？当然可以。

大家现在在屏幕上看到的，就是我刚才介绍的六大卓越领域里，我们正在推进的核心项目的一些落地案例。接下来，我给大家展示一个，由Aura赋能的“超充（Supercharged）项目经理”的场景。也可以叫“AI增强型项目经理”。

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项目经理，需要的是可以快速评估、快速落地的可执行解决方案。而借助Aura，他们只需要提出一个问题，就能瞬间得到多个不同的解决方案提案。

Aura会自动添加相关的任务，所有的项目相关方，都可以实时看到计划的变更，清晰地知道项目的时间线或者关键路径，是否面临风险。

在此基础上，Aura可以为项目构建清晰的里程碑体系，让项目的进度，始终保持可见、可控的状态，不会出现任何悄无声息的进度偏离。

项目的成功，从来都不只是进度的管控。Aura可以在几秒钟内，为你揭示团队的情绪与社交反馈，让项目经理可以提前发现潜在的问题，在它们变成真正的风险之前，就制定对应的应对方案。

过去需要花费数小时才能完成的项目报告，现在可以自动生成，为所有的项目相关方，提供一个清晰、可靠的项目进度视图。

当项目的资源发生变化时，你可以瞬间完成调整，不需要任何的手动返工，同时可以管理这个变更，对所有相关项目群带来的影响。

借助Aura项目规划器，项目经理可以同时管理更多的项目，做出更科学、更精准的决策。

第五章：虚拟孪生即服务（VTaaS）产品组合

但PLM的边界，绝不止于工程环节，对吗？当然不是。当我们从产品生命周期管理，走向虚拟孪生生命周期管理，我们正在把PLM的边界，延伸到营销、销售、售后服务、回收再利用，甚至更远的环节。

为了加速我们的客户的数字化转型，更快地实现业务价值，我们正在打造一套全新的、完整的产品组合，我们称之为“虚拟孪生即服务”（VTaaS）解决方案。

这套解决方案的核心，只聚焦于一件事：为我们的客户，带来最终的业务结果与核心价值。接下来，我们给大家看一个落地案例，看看我们如何通过生成式技术，把工程与营销环节连接起来，构建一个可配置的商业孪生体，实现大规模的超个性化体验。

接下来，请看我们的演示视频。

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太神奇了！真的非常令人震撼。我不知道大家是不是都会把车停在泳池前面，但不得不说，水面的倒影真的非常漂亮。我想，这也是为了展示虚拟孪生的渲染能力。

好了，我们的核心分享就到这里。非常抱歉，我们今天开场晚了几分钟，所以现在没有时间接受现场观众的提问了。

但这也给了我一个机会，我知道大家心里一定有很多疑问，我先替大家问出两个最受关注的问题，也给大家一个明确的答案。

第一个问题，我已经在这个行业里深耕了35年，见证了PLM从物料清单、文件级、服务器级的系统，一步步发展到今天的生成式解决方案、虚拟助手、覆盖全组织的虚拟孪生体系。

如果35年前的我，坐在今天的观众席里，看到现在的我，站在这里分享这些全新的技术与理念，我会说什么？

哈哈，我还以为大家要问我，是不是觉得自己老了。答案当然是不。说实话，35年前，没有人能想象到，这个行业会发展到今天这个样子。

但这也正是我们热爱这个行业的原因。我们必须持续地重塑自我，持续地学习新的知识。我们今天一直在讲知识与诀窍，这一点，对我们自己也同样适用。

我们必须不断地为自己注入全新的动能。这是一种非常强烈的驱动力，而和在座的各位客户、各位伙伴一起，把这些事情落地，就是我未来10年，最想做的事情。

这真的非常令人震撼，也给在座的每一位，都带来了极大的鼓舞。接下来，是第二个大家最关心的问题。我知道，现在现场的很多人，都在讨论第七代技术体系Gen7。

这是全新的、最前沿的技术体系。但现场还有很多人，可能现在还在用第四代的技术体系，他们看着Gen7，会觉得这个目标太遥远了。

我们的平台，如何帮助他们，跨越这个差距，实现从低版本到Gen7的跃迁？

这是一个非常好的问题。首先，我必须给大家明确一点：我们的技术演进，不是必须按顺序完成的。你不需要从第三代，必须经过第四、第五、第六代，才能到达第七代。我们为大家准备了直达的捷径。

而Gen7的唯一前置条件，就是SaaS。为什么？因为如果你想要访问我们所有的AI能力，以及支撑这些能力所需的算力，你必须通过SaaS化的部署来实现。

大家可能不知道，单块GPU的价格，就高达20万欧元。而为了提供这些服务，我们需要数千块这样的GPU，这个投入成本，是绝大多数企业无法承担的。这就是为什么，SaaS是必须的。

但有一个非常好的消息：我们可以通过补充式的方式，帮你完成这个跃迁。我们有很多客户，现在还在用第三代的本地部署系统，他们正在通过补充式的转型路径，在SaaS上使用Gen7的所有能力。

同时，他们可以完全复用，本地部署的第三代系统里的所有数据。所以，我们为大家准备了直达的捷径，这个目标，是完全可以实现的。

我想，这也是这个故事里，最重要的一部分：这不是遥远的未来，这就是现在，这就是今天，我们就可以落地的事情。完全正确。

写在最后

这场主旨演讲，不仅是达索系统第七代技术体系的全面亮相，更是给整个工业界，给出了AI时代的终极答案。

当整个行业都在沉迷于通用大模型的生成能力，沉迷于“无所不能”的聊天机器人时，达索系统用一套完整的、基于第一性原理的技术体系，告诉了整个工业界：工业AI，必须拒绝幻觉。

通用大模型的核心，是基于互联网公开数据的概率拟合，它可以生成流畅的文本，却无法保证物理规律的一致性，无法承担工业场景里的决策责任。

而达索系统的行业世界模型，是科学与数据科学的完美融合，是物理AI与生成式AI的深度结合，它扎根于工业企业沉淀了数十年的知识与诀窍，扎根于物理规律、工程约束，是可追溯、可审计、科学级的工业AI。

从3D建模到3D UNIV+RSES，七代技术的演进，本质上是工业数字化的持续升维：从描述物理世界，到预测物理世界，再到重构物理世界，最终实现虚拟与现实的双向闭环。

而PLM的演进，也从最初的产品数据管理，到产品生命周期管理，再到今天的虚拟孪生生命周期管理，把数字化的边界，从工程环节，延伸到了企业的全组织、全价值链、全生命周期。

更重要的是，这套体系，不是超大型企业的专属。无论是核电站这样的国家级项目，还是只有几十人的中小企业，都可以通过SaaS化的补充式路径，直达第七代技术体系，享受工业AI带来的核心价值。

在这个充满不确定性的时代，企业的核心竞争力，不再是设备、厂房，甚至不是技术专利，而是你沉淀的知识与诀窍，以及你激活这些知识的效率。

而达索系统的3DEXPERIENCE平台，正在为所有的工业企业，提供一套完整的、可落地的、科学级的解决方案，让每一家企业，都能在AI时代，牢牢构建并把握自己的核心生产力，在不确定性中，找到确定的增长路径。

（本文在这里结束）

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