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# r1 d, M: T. i' U, O8 q 涉及空间、大气及海洋研究领域和先进设备创新研发，提升数据采集精度和效率；应用数据科学与人工智能技术，对海量数据进行深度分析和模型预测；发展多学科交叉的空天地海一体化观测及通信系统，提升数据的全面性和实时性；创新科研模式，推进跨学科、跨国界的协同研究与复合型人才培养，以适应高质量发展……先进科学与技术，成为推动空天及海洋科学研究高质量发展的关键因素。 : t$ P$ A' X8 g9 b
在2024浦江创新论坛•空天海洋先进科学与技术论坛上，各专家学者针对影响未来空天海洋研究的先进科学与技术，交换思想、谋划合作、共塑未来。 : \# p# w" U4 E- X6 Q* \
探秘深蓝：
% y+ @4 ^; P: O 用多模态智能计算实现长时序稳定预报 4 n, V$ o8 }4 _6 Z
利用人工智能（ai）技术认识和开发海洋，是实现我国建设海洋强国重大战略的必要途径。在如今ai技术发展如火如荼的阶段，ai在海洋领域的应用前景何在？目前的多模态海洋数据是否可以支撑海洋大模型的构建？ 6 ~7 @* n* Y) l, ?; {, r/ ?# A: ~# _- J
中国海洋大学信息科学与工程学部教授聂婕提出面向海洋科学的人工智能关键技术“海洋多模态智能计算”。她表示，海洋科学大数据的来源包括观测数据、监测数据、计算数据、文献资料和计算数据，海洋科学大数据的多模态特性表现为多圈层耦合、跨时空演变和多尺度级联，人工智能的3种主流方法包括联结主义、符号主义和行为主义。海洋多模态带来的挑战包括经典算子不适用于混沌问题，数据驱动难以保证机理约束和单一模型难以再现组合规律。未来，海洋多模态智能计算将采用适合海洋科学计算的新算子，给数据驱动方法添加机理约束，采用多种模型嵌套组合的集成范式，以及实现数值计算和ai模型耦合级联，从而实现长时序稳定预报能力。
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9 }$ Q: C8 V! R- J; m" H 遥感卫星：
. v- p8 Y4 U& ]% e; D 用无限感知的“千里眼”为地球“把脉”
3 p& `8 v x' F" b 兴起于上世纪60年代的遥感技术，是指从远距离感知目标反射、辐射或散射的可见光、红外、微波电磁波对目标进行探测和识别。人类目力有限，遥感技术的出现，让人类仿佛拥有了另一双可以无限感知地球的“千里眼”。
$ D y: k9 \6 \* F0 | 海岸带是人口聚集、资源丰富、生态环境脆弱、开发程度较高的地区。随着沿海地区经济高速度发展，工业化和城市化过程不仅改变了沿海土地利用的类型和产业结构，而且使海岸带和近海的资源与环境状况发生显著变化。“这些变化信息依靠常规的调查勘测手段难以获取，而卫星遥感技术则成为定期监测沿海和近海资源与环境变化的有效手段。”上海海洋大学海洋科学与生态环境学院教授、上海河口海洋测绘工程技术研究中心主任韩震以海岸带典型区域长江口为例，介绍了海岸带植被生态遥感研究、海岸带潮沟系统遥感研究、海岸带潮滩动态演变遥感研究，以及海岸带碳储量和碳排放遥感研究。 2 u4 @- \$ H6 T
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作为世界上最大的赤道群岛国家，印度尼西亚对遥感卫星任务有着独特的要求，其中之一是对200万平方公里陆地的测绘要求。“这意味着城市地区管理需要非常高的分辨率农业和森林地区的分类和监测也需要高分辨率。”印尼国家研究与创新局 brin、航空航天研究中心负责人robertus heru triharjanto解释说。作为新兴发展航空航天的国家，印尼正在选取自己独特的切入点向高科技领域积极进军。 , p2 {+ w- x+ J! i6 \5 F4 V( B
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先进地球观测任务：
- e3 M; C. ]# l$ p! a* e 精准持续观测气候变化 : [! i/ b1 z( r* f
这个夏天，全球极端天气频发，敲响“气候警钟”。什么驱动了全球气候变化？未来变化将走向何处？人类社会面临怎样的挑战？要回答这些问题，精确和持续观测气候变化的各种影响至关重要。而欧洲哥白尼计划和中国新兴卫星计划等先进地球观测(eo)任务的出现，标志着环境监测和管理进入了一个关键时代。 4 L5 E( H+ ~; C- K0 } n& Y! J
葡萄牙系统与计算机工程、技术和科学研究所高级研究员joaquim joão sousa以“连接今天与明天：利用当前和下一代卫星推进地球观测”为题，探讨了新卫星任务在森林管理、减少灾害风险、形变监测和海事应用等多个领域带来的卓越能力。通过将高分辨率光学传感器与合成孔径雷达(sar)数据相结合，这些平台正在以前所未有的精度和频率重新定义我们观测和应对环境变化的能力。 $ r( f2 y" r! ]2 ~; C
当前和未来的卫星技术将超越传统工具的操作极限，提供卓越的时间、空间和辐射分辨率。这些进步将很快在全球范围内实现近实时监测，开辟地球观测的新领域。此外，在处理和分析这些任务所产生的大量数据时，人工智能的整合正变得越来越重要。人工智能驱动的算法可以从复杂的数据集中提取有意义的见解，从而在多种应用中实现更快、更准确的决策。
7 U2 I* ?, K8 q& c C sousa还强调了培养下一代地球观测领导人的战略重要性，表示将利用这些创新来应对全球挑战。“通过促进合作、开放科学以及扩大对不同知识领域和现场数据的获取，我们可以确保这些技术进步得到有效利用，造福全球。”
% H6 m Y( _# \7 R “当我们站在这个新时代的门槛上时，必须在地球观测领域采取全球视角，拥抱开放获取、数据共享和国际合作。” sousa表示，地球观测的未来取决于我们的集体能力，即创新和应用这些强大的工具来解决我们这个时代紧迫的全球性问题，共塑一个可持续的未来。
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