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說到“海洋”，很多人腦子里浮現(xiàn)的可能是蔚藍的海面、白浪逐沙灘，或者餐桌上的海鮮大餐等等之類的。但實際上，海洋遠不止這些表象，它是地球上最大的生態(tài)系統(tǒng)，是調(diào)節(jié)氣候的“發(fā)動機”，是無數(shù)生命的家園，也是能源運輸?shù)耐ǖ?，且關(guān)乎國家的安全與戰(zhàn)略布局。沒有海洋，就沒有今天的世界，也就沒有我們賴以生存的文明。

但海洋又是一個深邃且復雜得幾乎難以完全理解的系統(tǒng)。有人甚至說，人類目前對太空的認知程度都比對深海了解得更多。所以，要真正讀懂海洋，人類必須借助更先進、更聰明、更具想象力的技術(shù)工具，其中就包括近年來越來越受到關(guān)注的“數(shù)字孿生海洋”（Digital Twin Ocean，DTO）。

那么，什么是數(shù)字孿生海洋？

可以用一個形象的比喻來解釋：它就像為真實的海洋做了一個“虛擬分身”，并把這個分身搬進電腦或云端系統(tǒng)中。這個虛擬海洋不是擺設(shè)，它會隨著真實海洋實時更新狀態(tài)，能夠進行預測模擬，還能用于測試各種假設(shè)情景，相當于海洋的“虛擬試驗場”和“智慧大腦”。它不是簡單的地圖或海洋影像，而是一套由實時數(shù)據(jù)、科學模型、仿真算法和人工智能支持的復雜數(shù)字系統(tǒng)。

▲沒有海洋，就不會有今天的人類文明。上圖：這件“繁復海洋風格”的馬鐙柄陶罐，出土自希臘阿提卡地區(qū)的佩拉蒂公墓，其年代可追溯至公元前12世紀。作為一件珍貴的陪葬品，它體現(xiàn)了當時人們喪葬習俗之余，其獨特的海洋風格裝飾，反映了邁錫尼文明晚期對海洋的深刻理解。陶罐上繁復的幾何圖案與生動的海洋生物形象，如章魚、鳥類和魚類，共同構(gòu)成了一幅充滿動感的畫面，展現(xiàn)了當時陶藝家高超的技藝和豐富的想象力。?Linda Wong攝影 | 海潮天下（Marine Biodiversity）

那為什么我們需要這樣看似“麻煩”、甚至“昂貴”的技術(shù)呢？

原因其實非?，F(xiàn)實：海洋的重要性正在不斷擴大，而潛在風險也在積累。

全球變暖導致海平面上升，極端天氣增多，臺風風暴潮威脅沿海城市；海洋污染、過度捕撈、資源耗竭等問題逐漸凸顯；全球航運量巨大，但依然受天氣、海浪、洋流等因素影響……過去那種依靠有限觀測數(shù)據(jù)、周期性更新的方式，已經(jīng)很難滿足今天對海洋實時監(jiān)測、預測甚至決策的需求。數(shù)字孿生的概念，恰恰能讓海洋科學和海洋治理完成一次“技術(shù)躍遷”。

構(gòu)建數(shù)字孿生海洋的第一步，首先就是收集足夠全面、足夠精確、足夠?qū)崟r的數(shù)據(jù)來源。而如今的海洋觀測手段早已不只有科考船和浮標，衛(wèi)星遙感、深海探測器、無人潛航器、海底傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能船舶、雷達系統(tǒng)都能提供數(shù)據(jù)來源，甚至未來可能會用到微型生物傳感裝置。并且這些數(shù)據(jù)不是導出后慢慢分析，而是實時傳輸、實時記錄，像給海洋安裝了一個不停在“慢直播”的信息系統(tǒng)，讓海洋的變化幾乎“無處遁形”。

不過，海量數(shù)據(jù)只是基礎(chǔ)，還需要“頭腦”去分析和理解，否則，就只是堆積在數(shù)據(jù)庫里的冰冷數(shù)字了。因此，海洋數(shù)值模型、物理模型、生態(tài)模型、氣候模型等成為核心工具，再加上機器學習、人工智能等技術(shù)加入，使它在描述現(xiàn)狀之余，還能持續(xù)優(yōu)化預測能力。這就好比從最初只能用于運算的“計算器時代”，進入了可以不斷學習、不斷推斷的“思考時代”。

當高質(zhì)量數(shù)據(jù)與智能模型結(jié)合之后，一個可以操控、觀察、模擬甚至預測的虛擬海洋就誕生了。借助它，我們能做很多現(xiàn)實中無法嘗試的實驗。例如：港口擴建是否會改變潮流？一旦發(fā)生漏油，污染多久會觸及海岸、范圍多廣？若實施海洋牧場或人工珊瑚計劃，生態(tài)恢復速度會如何？未來幾十年海洋變暖趨勢走向如何？……

▲拿島嶼監(jiān)測來舉個例子，有了數(shù)字孿生海洋系統(tǒng)，可以把一個島嶼及周邊海域的數(shù)據(jù)實時“搬進”虛擬世界。采集衛(wèi)星、浮標、無人潛航器等采集海溫、鹽度、洋流和生態(tài)信息，并結(jié)合物理、生態(tài)和氣候模型，管理者可以預測臺風風暴潮的影響、模擬港口擴建或人工珊瑚修復的效果，甚至是評估游客活動對海洋生態(tài)的風險。攝影 ?海潮天下（Marine Biodiversity）

有了數(shù)字孿生，這些曾經(jīng)只能靠猜測和假設(shè)的問題，如今都能活靈活現(xiàn)地呈現(xiàn)在眼前，既能一目了然，又能試水摸魚、查漏補缺。

與此同時，數(shù)字孿生海洋也不再只是科學家的工具，它也會逐漸走進普通人的生活。它或許能讓沿海居民提前收到臺風或者海岸侵蝕風險預警；能幫助漁民更科學、更可持續(xù)地捕撈；能讓航運公司選出更節(jié)能的航線；能讓決策者規(guī)劃海洋工程時更加穩(wěn)妥；甚至還可以作為教育平臺，讓學生或公眾以三維視角了解真實海洋，而不只是停留在想象、圖片或紀錄片中。

在國際上，聯(lián)合國教科文組織已將數(shù)字孿生海洋列入“海洋科學十年行動計劃”重點方向，歐洲、日本、美國等國家紛紛建設(shè)并投入相關(guān)研究與基礎(chǔ)設(shè)施。我國也在積極布局，將數(shù)字孿生海洋與智慧海洋、數(shù)字中國、藍色經(jīng)濟及海洋強國戰(zhàn)略深度融合。隨著北斗系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感網(wǎng)絡(luò)、高性能計算中心及海洋觀測設(shè)備的升級，中國在這一領(lǐng)域具有追趕甚至領(lǐng)跑的潛力。

數(shù)字孿生海洋看似是高科技系統(tǒng)建設(shè)，但本質(zhì)上，它是一項讓人類更理解海洋、尊重海洋、善用海洋、保護海洋的技術(shù)。它讓我們不再只是“依靠經(jīng)驗”，而是“依靠證據(jù)與預測”做決策。

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▲上圖：卡塔爾海域的魚類與珊瑚礁。?攝影：王敏幹（John MK Wong）

當“數(shù)字孿生”進入海洋科學領(lǐng)域

海潮天下（Marine Biodiversity）小編查閱資料發(fā)現(xiàn)，其實“數(shù)字孿生”（Digital Twin）這個概念最初不是專門為海洋提出的，而是廣泛應用于工業(yè)制造、航空航天等領(lǐng)域。數(shù)字孿生指的是對物理世界（對象或過程）做一個高精度、實時或近實時的數(shù)字鏡像。通過傳感器、數(shù)據(jù)流、模型與通信機制，數(shù)字孿生可以反映真實物理系統(tǒng)的狀態(tài)，并進行模擬或預測。在工業(yè)界，數(shù)字孿生被用來優(yōu)化生產(chǎn)流程、進行故障預測、提升維護效率等。

隨著數(shù)字孿生技術(shù)越來越成熟，人們開始思考：為什么不把這種“虛擬鏡像+實時數(shù)據(jù)+模擬模型”的辦法用到海洋這種大系統(tǒng)上？海洋非常復雜，它不僅有物理（比如說溫度、海流、波浪等），還有化學、生物、生態(tài)、社會經(jīng)濟活動等多維度，因此非常適合數(shù)字孿生的思想。

從主要推動力看，在歐洲，“歐洲數(shù)字海洋孿生”（European Digital Twin of the Ocean, EU DTO）是目前最重要的DTO推動項目。這個項目是歐盟“Restore our Ocean and Waters”（恢復我們的海洋與水域）使命的一部分。2022年2月，歐洲委員會在法國布雷斯特（Brest）舉辦的“一個海洋”峰會上宣布了這個EU DTO的愿景。到2024年，歐洲在“Digital Ocean Forum” (DOF)上展示了他們預運營平臺，標志著EU DTO的實質(zhì)性落地。根據(jù)官方規(guī)劃，這套DTO基礎(chǔ)公共基礎(chǔ)設(shè)施將在2025年正式投入運行。

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▲上圖來源：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的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目叫EDITO，包括“EDITO-Infra”（基礎(chǔ)設(shè)施部分）和“EDITO-Model Lab”（模型與“what-if模擬”部分）等子項目。從核心基礎(chǔ)設(shè)施來看，目前正在整合現(xiàn)有歐洲海洋觀測與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，比如EMODnet（European Marine Observation and Data Network）和Copernicus Marine Service。根據(jù)歐盟資料，EU DTO除了關(guān)注物理、化學、生態(tài)維度之外，還正在構(gòu)建“what-if”（如果這樣做的話）模擬工具，支持未來不同情景下海洋政策或行動的模擬。

從我國的情況看，海潮天下（Marine Biodiversity）小編在檢索資料的時候注意到，2023年曾經(jīng)有一篇新聞顯示，我國廈門曾經(jīng)舉辦過一個“2023年數(shù)字孿生海洋國際峰會”，是由“數(shù)字孿生海洋”（Digital Twins of the Ocean, DITTO）國際計劃（獲聯(lián)合國“海洋十年”計劃官方認可的全球計劃）發(fā)起主辦、福建海洋創(chuàng)新實驗室（籌）和近海海洋環(huán)境科學國家重點實驗室（廈門大學）共同承辦的，當時是2023年廈門國際海洋周的重大特色活動之一。

（圖文無關(guān)）▲上圖：“奮斗者”號是中國自主研發(fā)的萬米級載人潛水器，是目前世界上載人作業(yè)深度最大的潛水器。它具備潛入11000米深度的能力，成功挑戰(zhàn)了馬里亞納海溝的“挑戰(zhàn)者深淵”，即地球海洋的最深處。上圖是第十九屆國際基因組學大會（ICG-19）會場的一張照片。 ?Linda Wong | 海潮天下（Marine Biodiversity）

反求諸己，未來可期

海潮天下（Marine Biodiversity）小編之所以近日關(guān)注這個，是因為受到了一個邀請、對這個歐盟的系統(tǒng)進行評價。所以順便做了一番小小的學習和研究。本文也是一篇學習筆記。

那么從上面可以看出，我國在數(shù)字孿生海洋（DTO）上，多多少少也可以看出，其實起步還是不錯的。不過，在戰(zhàn)略布局、決策支持與全球治理的整合上，或許，這樣的幾個方向，可以供海潮天下（Marine Biodiversity）讀者們做一個前瞻性思考參考。小編資歷尚欠，略恐貽笑大方，亦歡迎拍磚。

一是目前的DTO，其實還是主要依賴物理、化學和部分生物數(shù)據(jù)，未來的突破，必定在于實現(xiàn)全生態(tài)鏈、全空間尺度的實時數(shù)據(jù)融合。這包括從微生物到大型的生物、從海底到大氣層的多維觀測，以及經(jīng)濟、社會活動的數(shù)據(jù)接入，使數(shù)字孿生要反映海洋環(huán)境、且要能量化人類活動對海洋的影響。

其實我國現(xiàn)在在海洋觀測方面已有較完善的衛(wèi)星、浮標、深海探測、無人潛航器等體系，還是很不錯的，但多源、多尺度的數(shù)據(jù)仍存在割裂。全生態(tài)鏈、全空間尺度的數(shù)據(jù)融合，得靠科學界打破學科壁壘，把物理、化學、生物、生態(tài)甚至社會經(jīng)濟活動數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一平臺，形成可共享、可實時更新的海洋數(shù)據(jù)庫；在人才培養(yǎng)上，培養(yǎng)復合型人才隊伍，推動跨學科實驗室和研究中心建設(shè)，是很必要的。從實時計算和智能分析能力上看，升級也是有必要的，中國在高性能計算、大數(shù)據(jù)處理和AI應用方面有一定基礎(chǔ)，但要支撐全國乃至全球尺度的DTO，需要進一步在實時模擬、預測模型優(yōu)化和智能決策算法上比較持續(xù)的去投入。

第二，未來DTO將突破靜態(tài)或預設(shè)模型的局限，肯定會進入自學習、自優(yōu)化的智能預測階段（這一點，恐怕不以人的意志為轉(zhuǎn)移）。通過深度強化學習和大模型技術(shù)，系統(tǒng)能夠在極端氣候事件、生態(tài)危機或突發(fā)事故中，自動模擬多種應對方案，提出最優(yōu)決策路徑，實現(xiàn)“先知先覺”的戰(zhàn)略管理能力。

其實，海潮天下（Marine Biodiversity）小編對現(xiàn)在的海洋教育體系的感覺是，目前中國海洋科研團隊多數(shù)偏向單一學科（雖然不斷新建海洋大學ing），對復合型、跨學科人才的儲備還是比較有限的。人才的培養(yǎng)，是一個方向。而且，智能預測依賴大量高精度、實時、多源數(shù)據(jù)，但中國在部分海域的長期觀測數(shù)據(jù)、全生態(tài)鏈數(shù)據(jù)仍不夠完善，各部門or科研機構(gòu)之間的“墻”還是有點厚，就像一個個“獨立外賣盒”，各自打包、互不沾邊。特別是深海、微生物和社會經(jīng)濟活動相關(guān)的數(shù)據(jù)收集，不夠系統(tǒng)，難以支撐大模型訓練、實時決策，所以如何“打通”（當然同時也要注意安全問題）是需要考慮的；而且在數(shù)據(jù)、模型和應用場景上分散，缺乏統(tǒng)一標準和有效協(xié)作機制，考慮到智能預測階段的DTO需要整合多方數(shù)據(jù)和模型，這就必需要打破制度和技術(shù)的瓶頸了。

第三，未來DTO，或可成為戰(zhàn)略級的“政策沙盤”，讓政府和企業(yè)在虛擬環(huán)境中做“全局實驗”。不論是沿海城市防洪、海洋能源布局，還是漁業(yè)資源管理到海洋保護區(qū)設(shè)計，政策制定者可以在安全、可控的環(huán)境下測試方案效果、大幅降低試錯成本、省許多許多錢錢。小編覺得，很要必要的一點是，應建立跨部門協(xié)作機制，讓各部門能夠在DTO平臺上共享數(shù)據(jù)、協(xié)同模擬、聯(lián)合決策，從而在虛擬環(huán)境中測試方案效果時，能兼顧防災、生態(tài)、經(jīng)濟和社會各方面需求；結(jié)合深度強化學習、大模型技術(shù)和高性能計算，對極端氣候、生態(tài)變化、突發(fā)事件的多場景、多方案仿真，為決策者提供“最優(yōu)路徑”建議。

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文 | 王海詩

編輯 | 海潮君

日期 | 2025年11月18日

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