把真實海洋“搬進電腦”！什么是數字孿生海洋？海潮天下·小百科

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說到“海洋”，很多人腦子里浮現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系統，是調節氣候的“發動機”，是無數生命的家園，也是能源運輸的通道，且關乎國家的安全與戰略布局。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。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、更具想象力的技術工具，其中就包括近年來越來越受到關注的“數字孿生海洋”（Digital Twin Ocean，DTO）。

那么，什么是數字孿生海洋？

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中。這個虛擬海洋不是擺設，它會隨著真實海洋實時更新狀態，能夠進行預測模擬，還能用于測試各種假設情景，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，而是一套由實時數據、科學模型、仿真算法和人工智能支持的復雜數字系統。

▲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，共同構成了一幅充滿動感的畫面，展現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”的技術呢？

原因其實非常現實：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據、周期性更新的方式，已經很難滿足今天對海洋實時監測、預測甚至決策的需求。數字孿生的概念，恰恰能讓海洋科學和海洋治理完成一次“技術躍遷”。

構建數字孿生海洋的第一步，首先就是收集足夠全面、足夠精確、足夠實時的數據來源。而如今的海洋觀測手段早已不只有科考船和浮標，衛星遙感、深海探測器、無人潛航器、海底傳感器網絡、智能船舶、雷達系統都能提供數據來源，甚至未來可能會用到微型生物傳感裝置。并且這些數據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，讓海洋的變化幾乎“無處遁形”。

不過，海量數據只是基礎，還需要“頭腦”去分析和理解，否則，就只是堆積在數據庫里的冰冷數字了。因此，海洋數值模型、物理模型、生態模型、氣候模型等成為核心工具，再加上機器學習、人工智能等技術加入，使它在描述現狀之余，還能持續優化預測能力。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”。

當高質量數據與智能模型結合之后，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？……

▲拿島嶼監測來舉個例子，有了數字孿生海洋系統，可以把一個島嶼及周邊海域的數據實時“搬進”虛擬世界。采集衛星、浮標、無人潛航器等采集海溫、鹽度、洋流和生態信息，并結合物理、生態和氣候模型，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的風險。攝影 ?海潮天下（Marine Biodiversity）

有了數字孿生，這些曾經只能靠猜測和假設的問題，如今都能活靈活現地呈現在眼前，既能一目了然，又能試水摸魚、查漏補缺。

與此同時，數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、更可持續地捕撈；能讓航運公司選出更節能的航線；能讓決策者規劃海洋工程時更加穩妥；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，聯合國教科文組織已將數字孿生海洋列入“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并投入相關研究與基礎設施。我國也在積極布局，將數字孿生海洋與智慧海洋、數字中國、藍色經濟及海洋強國戰略深度融合。隨著北斗系統、衛星遙感網絡、高性能計算中心及海洋觀測設備的升級，中國在這一領域具有追趕甚至領跑的潛力。

數字孿生海洋看似是高科技系統建設，但本質上，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。它讓我們不再只是“依靠經驗”，而是“依靠證據與預測”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“數字孿生”進入海洋科學領域

海潮天下（Marine Biodiversity）小編查閱資料發現，其實“數字孿生”（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制造、航空航天等領域。數字孿生指的是對物理世界（對象或過程）做一個高精度、實時或近實時的數字鏡像。通過傳感器、數據流、模型與通信機制，數字孿生可以反映真實物理系統的狀態，并進行模擬或預測。在工業界，數字孿生被用來優化生產流程、進行故障預測、提升維護效率等。

隨著數字孿生技術越來越成熟，人們開始思考：為什么不把這種“虛擬鏡像+實時數據+模擬模型”的辦法用到海洋這種大系統上？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、社會經濟活動等多維度，因此非常適合數字孿生的思想。

從主要推動力看，在歐洲，“歐洲數字海洋孿生”（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的實質性落地。根據官方規劃，這套DTO基礎公共基礎設施將在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的基礎設施建設項目叫EDITO，包括“EDITO-Infra”（基礎設施部分）和“EDITO-Model Lab”（模型與“what-if模擬”部分）等子項目。從核心基礎設施來看，目前正在整合現有歐洲海洋觀測與數據網絡，比如EMODnet（European Marine Observation and Data Network）和Copernicus Marine Service。根據歐盟資料，EU DTO除了關注物理、化學、生態維度之外，還正在構建“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年曾經有一篇新聞顯示，我國廈門曾經舉辦過一個“2023年數字孿生海洋國際峰會”，是由“數字孿生海洋”（Digital Twins of the Ocean, DITTO）國際計劃（獲聯合國“海洋十年”計劃官方認可的全球計劃）發起主辦、福建海洋創新實驗室（籌）和近海海洋環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）▲上圖：“奮斗者”號是中國自主研發的萬米級載人潛水器，是目前世界上載人作業深度最大的潛水器。它具備潛入11000米深度的能力，成功挑戰了馬里亞納海溝的“挑戰者深淵”，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）小編之所以近日關注這個，是因為受到了一個邀請、對這個歐盟的系統進行評價。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、化學和部分生物數據，未來的突破，必定在于實現全生態鏈、全空間尺度的實時數據融合。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，以及經濟、社會活動的數據接入，使數字孿生要反映海洋環境、且要能量化人類活動對海洋的影響。

其實我國現在在海洋觀測方面已有較完善的衛星、浮標、深海探測、無人潛航器等體系，還是很不錯的，但多源、多尺度的數據仍存在割裂。全生態鏈、全空間尺度的數據融合，得靠科學界打破學科壁壘，把物理、化學、生物、生態甚至社會經濟活動數據整合到統一平臺，形成可共享、可實時更新的海洋數據庫；在人才培養上，培養復合型人才隊伍，推動跨學科實驗室和研究中心建設，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、大數據處理和AI應用方面有一定基礎，但要支撐全國乃至全球尺度的DTO，需要進一步在實時模擬、預測模型優化和智能決策算法上比較持續的去投入。

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

其實，海潮天下（Marine Biodiversity）小編對現在的海洋教育體系的感覺是，目前中國海洋科研團隊多數偏向單一學科（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，是一個方向。而且，智能預測依賴大量高精度、實時、多源數據，但中國在部分海域的長期觀測數據、全生態鏈數據仍不夠完善，各部門or科研機構之間的“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、微生物和社會經濟活動相關的數據收集，不夠系統，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；而且在數據、模型和應用場景上分散，缺乏統一標準和有效協作機制，考慮到智能預測階段的DTO需要整合多方數據和模型，這就必需要打破制度和技術的瓶頸了。

第三，未來DTO，或可成為戰略級的“政策沙盤”，讓政府和企業在虛擬環境中做“全局實驗”。不論是沿海城市防洪、海洋能源布局，還是漁業資源管理到海洋保護區設計，政策制定者可以在安全、可控的環境下測試方案效果、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，應建立跨部門協作機制，讓各部門能夠在DTO平臺上共享數據、協同模擬、聯合決策，從而在虛擬環境中測試方案效果時，能兼顧防災、生態、經濟和社會各方面需求；結合深度強化學習、大模型技術和高性能計算，對極端氣候、生態變化、突發事件的多場景、多方案仿真，為決策者提供“最優路徑”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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