这样的话，我们可以在很多的情景中，都使用数字孪生这个分析模式，而且时不时的，如果我们收集到了足够的数据，我们还可以去更好的解决设计的挑战，比如说起飞的模型，如果这个压力过大的时候，可能会造成一系列的问题，我们可以透过这些分析来重新去定义设计。

这个就是数字孪生这个技术和平台可以带给我们的改变，我们可以去实时的更新数据，每一天都可以从收集的数据中学习。

这个模型最终是为了传递价值的，而且是传统价值的三倍，首先我们可以做早期预警的设计，我们可以通过人工智能的技术，去识别出一些异常，同时还可以用机器学习来告诉我们，比如说压缩机什么时候会出现故障，通常如果是用传统技术的话，我们可能会通过这个监视器，要提前一天才能知道，这个可能存在的漏洞，但是如果要是我们能用现在的人工智能的模型的话，就可以实时的持续的去做预测。

我们用这个模型还可以分析相应的叶片上的涂料它是否会有腐蚀，会有其他的损坏，这样的话，也可以给我们提供额外的早期预警的信号，这个对于飞机是非常重要的，如果叶片受到损伤的话，会影响，那可能每300次飞行之后，我们就需要去进行一系列的检修。

但是，不是说每300次都会造成叶片损伤的，这种情况下，可能会造成人员和精力的白白浪费，但是，通过这个人工智能的模型和实时的检测，我们可以更好的安排这个维修的频率。

另外一个，就是关于动态的优化，比如说每一个航班我们可以去做更好的分析和预测以及整个航线的安排。

比如说，我们是否需要租赁额外备用的引擎，我们可以根据具体的需求来规划整体的租赁的需求，现在我们在2017年就已经有数百万的数字孪生的项目了，帮助我们节约了数千万美元的成本。

而且，通过数据的收集，可以更好的帮助我们提高整个预测的算法，这样的话，也可以更好的去进行规模化的应用。

可以看一下，这个模型它整个优化过程，我们会使用人工智能去搭建一个孪生的模型，然后不断的去优化相应的数据，在这里大家看到的，就是一个自动化的困境分析，以及整个困境排行。我们会使用深度学习的卷曲镜像算法来分析叶片的损伤程度。

之前都是人工来做的，会用一个银光的涂层使用紫外线的识别方式，在一个暗示中完成。可能整个周期要进行两年，但是现在我们的新技术让我们使用2-25个小时之间就可以发现问题。

而且人工智能还可以使用到计算机视觉当中，可以帮助我们精确的识别出叶片上的损伤地点。而且这个热障涂层也可以喷的更准确，可以持续更长的时间。

所以说，我们可以通过物理实际的模型和人工智能所做的数据孪生模型进行对比。而且我们在进行了数据分析之后，可以选出最好的材料，同时也知道我们目前在涂层方面需要做哪些实验和尝试。

这里我们使用了人工智能的技术，搭建起这样一个孪生的模型。同时我们也在思考，使用这个数字孪生的模型是否可以帮助我们搭建一个更好的引擎。我们在想，我们是不是可以使用增材制造的技术，或者其他的一些添加剂帮助我们生产出更好的机器。

我们会通过这些数据的分析，得出一个结论，什么样的叶片是最好的。我们提取出了数字孪生中的数据，然后去做零部件生产的尝试。我觉得我们可以这样说，如果拿人体来做比喻，我们可能会知道我们的肝脏或者手臂不能够完成相应的任务，这种情况下，我们就可以去分析什么样的材质、效率是最好的，如何维修、如何提高检修的效率。

而且通过人工智能，我们可以提高整体的维修能力。这个机器可以让我们更好的管理资产，让我们更好的部署资产，实现更好的性能和表现。

在合适的时机做正确的检修，以一个更快速的方式将合适的零部件交到我们手中，这样才可以更好的为我们的服务提供价值，我们把物理孪生和数字孪生有机的结合在一起，共使用的新时期。

谢谢大家！