原创把真实海洋“搬进电脑”！什么是数字孪生海洋？海潮天下·小百科 - 什么是海洋测量

冰死铁 · 发表于海洋技术发展 2026-1-19 14:06:39

本文约4800字，阅读约8分钟

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。

▲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？……

▲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。

（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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