可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模

数字孪生关键技术标准：包括物理实体标准、虚拟实体标准、孪生数据标准、连接与集成标准、服务标准五部分，保证数字孪生实施中的关键技术的有效性，破除协作开发和模块互换性的技术壁垒。

美国和德国均提出了 Cyber-Physical System（CPS），目标就是实现物理世界和信息世界的交互融合。而数字孪生就是CPS 。

与现实世界平行、反作用于现实世界、多种高技术综合，是未来元宇宙的三大特征。

数字孪生概念，是指在信息空间构建一个完全独立的，可以映射表征物理设备的虚拟系统。在此虚拟系统内可以进行各类推演。

2021年7月，美国政府问责局发布人工智能问责框架，以确保人工智能系统的公平、可靠、可追溯和可治理等。

当前，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

隐私计算技术助力人工智能数据安全可靠地进行协作。

自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

发展人工智能的最终目标是要替代人类智能。