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说到“海洋”,很多人脑子里浮现的可能是蔚蓝的海面、白浪逐沙滩,或者餐桌上的海鲜大餐等等之类的。但实际上,海洋远不止这些表象,它是地球上最大的生态系统,是调节气候的“发动机”,是无数生命的家园,也是能源运输的通道,且关乎国家的安全与战略布局。没有海洋,就没有今天的世界,也就没有我们赖以生存的文明。
但海洋又是一个深邃且复杂得几乎难以完全理解的系统。有人甚至说,人类目前对太空的认知程度都比对深海了解得更多。所以,要真正读懂海洋,人类必须借助更先进、更聪明、更具想象力的技术工具,其中就包括近年来越来越受到关注的“数字孪生海洋”(Digital Twin Ocean,DTO)。
那么,什么是数字孪生海洋?
可以用一个形象的比喻来解释:它就像为真实的海洋做了一个“虚拟分身”,并把这个分身搬进电脑或云端系统中。这个虚拟海洋不是摆设,它会随着真实海洋实时更新状态,能够进行预测模拟,还能用于测试各种假设情景,相当于海洋的“虚拟试验场”和“智慧大脑”。它不是简单的地图或海洋影像,而是一套由实时数据、科学模型、仿真算法和人工智能支持的复杂数字系统。
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▲没有海洋,就不会有今天的人类文明。上图:这件“繁复海洋风格”的马镫柄陶罐,出土自希腊阿提卡地区的佩拉蒂公墓,其年代可追溯至公元前12世纪。作为一件珍贵的陪葬品,它体现了当时人们丧葬习俗之余,其独特的海洋风格装饰,反映了迈锡尼文明晚期对海洋的深刻理解。陶罐上繁复的几何图案与生动的海洋生物形象,如章鱼、鸟类和鱼类,共同构成了一幅充满动感的画面,展现了当时陶艺家高超的技艺和丰富的想象力。©Linda Wong摄影 | 海潮天下(Marine Biodiversity)
那为什么我们需要这样看似“麻烦”、甚至“昂贵”的技术呢?
原因其实非常现实:海洋的重要性正在不断扩大,而潜在风险也在积累。
全球变暖导致海平面上升,极端天气增多,台风风暴潮威胁沿海城市;海洋污染、过度捕捞、资源耗竭等问题逐渐凸显;全球航运量巨大,但依然受天气、海浪、洋流等因素影响……过去那种依靠有限观测数据、周期性更新的方式,已经很难满足今天对海洋实时监测、预测甚至决策的需求。数字孪生的概念,恰恰能让海洋科学和海洋治理完成一次“技术跃迁”。
构建数字孪生海洋的第一步,首先就是收集足够全面、足够精确、足够实时的数据来源。而如今的海洋观测手段早已不只有科考船和浮标,卫星遥感、深海探测器、无人潜航器、海底传感器网络、智能船舶、雷达系统都能提供数据来源,甚至未来可能会用到微型生物传感装置。并且这些数据不是导出后慢慢分析,而是实时传输、实时记录,像给海洋安装了一个不停在“慢直播”的信息系统,让海洋的变化几乎“无处遁形”。
不过,海量数据只是基础,还需要“头脑”去分析和理解,否则,就只是堆积在数据库里的冰冷数字了。因此,海洋数值模型、物理模型、生态模型、气候模型等成为核心工具,再加上机器学习、人工智能等技术加入,使它在描述现状之余,还能持续优化预测能力。这就好比从最初只能用于运算的“计算器时代”,进入了可以不断学习、不断推断的“思考时代”。
当高质量数据与智能模型结合之后,一个可以操控、观察、模拟甚至预测的虚拟海洋就诞生了。借助它,我们能做很多现实中无法尝试的实验。例如:港口扩建是否会改变潮流?一旦发生漏油,污染多久会触及海岸、范围多广?若实施海洋牧场或人工珊瑚计划,生态恢复速度会如何?未来几十年海洋变暖趋势走向如何?……
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▲拿岛屿监测来举个例子,有了数字孪生海洋系统,可以把一个岛屿及周边海域的数据实时“搬进”虚拟世界。采集卫星、浮标、无人潜航器等采集海温、盐度、洋流和生态信息,并结合物理、生态和气候模型,管理者可以预测台风风暴潮的影响、模拟港口扩建或人工珊瑚修复的效果,甚至是评估游客活动对海洋生态的风险。摄影 ©海潮天下(Marine Biodiversity)
有了数字孪生,这些曾经只能靠猜测和假设的问题,如今都能活灵活现地呈现在眼前,既能一目了然,又能试水摸鱼、查漏补缺。
与此同时,数字孪生海洋也不再只是科学家的工具,它也会逐渐走进普通人的生活。它或许能让沿海居民提前收到台风或者海岸侵蚀风险预警;能帮助渔民更科学、更可持续地捕捞;能让航运公司选出更节能的航线;能让决策者规划海洋工程时更加稳妥;甚至还可以作为教育平台,让学生或公众以三维视角了解真实海洋,而不只是停留在想象、图片或纪录片中。
在国际上,联合国教科文组织已将数字孪生海洋列入“海洋科学十年行动计划”重点方向,欧洲、日本、美国等国家纷纷建设并投入相关研究与基础设施。我国也在积极布局,将数字孪生海洋与智慧海洋、数字中国、蓝色经济及海洋强国战略深度融合。随着北斗系统、卫星遥感网络、高性能计算中心及海洋观测设备的升级,中国在这一领域具有追赶甚至领跑的潜力。
数字孪生海洋看似是高科技系统建设,但本质上,它是一项让人类更理解海洋、尊重海洋、善用海洋、保护海洋的技术。它让我们不再只是“依靠经验”,而是“依靠证据与预测”做决策。
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▲上图:卡塔尔海域的鱼类与珊瑚礁。©摄影:王敏幹(John MK Wong)
当“数字孪生”进入海洋科学领域
海潮天下(Marine Biodiversity)小编查阅资料发现,其实“数字孪生”(Digital Twin)这个概念最初不是专门为海洋提出的,而是广泛应用于工业制造、航空航天等领域。数字孪生指的是对物理世界(对象或过程)做一个高精度、实时或近实时的数字镜像。通过传感器、数据流、模型与通信机制,数字孪生可以反映真实物理系统的状态,并进行模拟或预测。在工业界,数字孪生被用来优化生产流程、进行故障预测、提升维护效率等。
随着数字孪生技术越来越成熟,人们开始思考:为什么不把这种“虚拟镜像+实时数据+模拟模型”的办法用到海洋这种大系统上?海洋非常复杂,它不仅有物理(比如说温度、海流、波浪等),还有化学、生物、生态、社会经济活动等多维度,因此非常适合数字孪生的思想。
从主要推动力看,在欧洲,“欧洲数字海洋孪生”(European Digital Twin of the Ocean, EU DTO)是目前最重要的DTO推动项目。这个项目是欧盟“Restore our Ocean and Waters”(恢复我们的海洋与水域)使命的一部分。2022年2月,欧洲委员会在法国布雷斯特(Brest)举办的“一个海洋”峰会上宣布了这个EU DTO的愿景。到2024年,欧洲在“Digital Ocean Forum” (DOF)上展示了他们预运营平台,标志着EU DTO的实质性落地。根据官方规划,这套DTO基础公共基础设施将在2025年正式投入运行。
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▲上图来源:The digital twin ocean – An interactive replica of the ocean for better decision-making, Publications Office of the European Union, 2022, https://data.europa.eu/doi/10.2777/343496
EU DTO的基础设施建设项目叫EDITO,包括“EDITO-Infra”(基础设施部分)和“EDITO-Model Lab”(模型与“what-if模拟”部分)等子项目。从核心基础设施来看,目前正在整合现有欧洲海洋观测与数据网络,比如EMODnet(European Marine Observation and Data Network)和Copernicus Marine Service。根据欧盟资料,EU DTO除了关注物理、化学、生态维度之外,还正在构建“what-if”(如果这样做的话)模拟工具,支持未来不同情景下海洋政策或行动的模拟。
从我国的情况看,海潮天下(Marine Biodiversity)小编在检索资料的时候注意到,2023年曾经有一篇新闻显示,我国厦门曾经举办过一个“2023年数字孪生海洋国际峰会”,是由“数字孪生海洋”(Digital Twins of the Ocean, DITTO)国际计划(获联合国“海洋十年”计划官方认可的全球计划)发起主办、福建海洋创新实验室(筹)和近海海洋环境科学国家重点实验室(厦门大学)共同承办的,当时是2023年厦门国际海洋周的重大特色活动之一。
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(图文无关)▲上图:“奋斗者”号是中国自主研发的万米级载人潜水器,是目前世界上载人作业深度最大的潜水器。它具备潜入11000米深度的能力,成功挑战了马里亚纳海沟的“挑战者深渊”,即地球海洋的最深处。上图是第十九届国际基因组学大会(ICG-19)会场的一张照片。 ©Linda Wong | 海潮天下(Marine Biodiversity)
反求诸己,未来可期
海潮天下(Marine Biodiversity)小编之所以近日关注这个,是因为受到了一个邀请、对这个欧盟的系统进行评价。所以顺便做了一番小小的学习和研究。本文也是一篇学习笔记。
那么从上面可以看出,我国在数字孪生海洋(DTO)上,多多少少也可以看出,其实起步还是不错的。不过,在战略布局、决策支持与全球治理的整合上,或许,这样的几个方向,可以供海潮天下(Marine Biodiversity)读者们做一个前瞻性思考参考。小编资历尚欠,略恐贻笑大方,亦欢迎拍砖。
一是目前的DTO,其实还是主要依赖物理、化学和部分生物数据,未来的突破,必定在于实现全生态链、全空间尺度的实时数据融合。这包括从微生物到大型的生物、从海底到大气层的多维观测,以及经济、社会活动的数据接入,使数字孪生要反映海洋环境、且要能量化人类活动对海洋的影响。
其实我国现在在海洋观测方面已有较完善的卫星、浮标、深海探测、无人潜航器等体系,还是很不错的,但多源、多尺度的数据仍存在割裂。全生态链、全空间尺度的数据融合,得靠科学界打破学科壁垒,把物理、化学、生物、生态甚至社会经济活动数据整合到统一平台,形成可共享、可实时更新的海洋数据库;在人才培养上,培养复合型人才队伍,推动跨学科实验室和研究中心建设,是很必要的。从实时计算和智能分析能力上看,升级也是有必要的,中国在高性能计算、大数据处理和AI应用方面有一定基础,但要支撑全国乃至全球尺度的DTO,需要进一步在实时模拟、预测模型优化和智能决策算法上比较持续的去投入。
第二,未来DTO将突破静态或预设模型的局限,肯定会进入自学习、自优化的智能预测阶段(这一点,恐怕不以人的意志为转移)。通过深度强化学习和大模型技术,系统能够在极端气候事件、生态危机或突发事故中,自动模拟多种应对方案,提出最优决策路径,实现“先知先觉”的战略管理能力。
其实,海潮天下(Marine Biodiversity)小编对现在的海洋教育体系的感觉是,目前中国海洋科研团队多数偏向单一学科(虽然不断新建海洋大学ing),对复合型、跨学科人才的储备还是比较有限的。人才的培养,是一个方向。而且,智能预测依赖大量高精度、实时、多源数据,但中国在部分海域的长期观测数据、全生态链数据仍不够完善,各部门or科研机构之间的“墙”还是有点厚,就像一个个“独立外卖盒”,各自打包、互不沾边。特别是深海、微生物和社会经济活动相关的数据收集,不够系统,难以支撑大模型训练、实时决策,所以如何“打通”(当然同时也要注意安全问题)是需要考虑的;而且在数据、模型和应用场景上分散,缺乏统一标准和有效协作机制,考虑到智能预测阶段的DTO需要整合多方数据和模型,这就必需要打破制度和技术的瓶颈了。
第三,未来DTO,或可成为战略级的“政策沙盘”,让政府和企业在虚拟环境中做“全局实验”。不论是沿海城市防洪、海洋能源布局,还是渔业资源管理到海洋保护区设计,政策制定者可以在安全、可控的环境下测试方案效果、大幅降低试错成本、省许多许多钱钱。小编觉得,很要必要的一点是,应建立跨部门协作机制,让各部门能够在DTO平台上共享数据、协同模拟、联合决策,从而在虚拟环境中测试方案效果时,能兼顾防灾、生态、经济和社会各方面需求;结合深度强化学习、大模型技术和高性能计算,对极端气候、生态变化、突发事件的多场景、多方案仿真,为决策者提供“最优路径”建议。
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文 | 王海诗
编辑 | 海潮君
日期 | 2025年11月18日
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