海洋数字孪生技术

信息技术发展呈现出全面智能化的趋势，在经历了以数字化为目标的初期发展阶段后，智慧化浪潮推动着海洋信息体系向"数据→知识→预测→最优决策"的整体解决方案迈进。这一智慧化发展模式通过将新一代信息技术与海洋环境、海洋装备、人类活动及管理主体等四大领域深度融合，在确保互联互通的同时实现了智能化的数据挖掘与服务功能。这种系统性解决方案不仅为认识和治理海洋提供了全面的技术支撑，在推动海洋强国建设中也确立了其基础性地位。智慧海洋的发展目标在于构建第四代信息基础能力建设体系（4.0）。围绕构建感知网体系、通信网体系、大数据处理应用体系以及智慧化应用服务体系等核心内容开展实践探索，在取得显著成效的同时仍面临诸多短板：如相较于世界主要海洋强国而言存在信息化水平滞后的问题；核心技术研发能力薄弱；智慧化应用手段较为单一；对新技术新理念的引进消化吸收不足；在未来发展态势预测及目标环境影响分析等方面的能力有待提升等局限性。

数字孪生不再仅仅是一种技术手段或概念框架，而是系统性地推动行业发展的重要动力。基于数字孪生技术特点和智慧海洋的发展需求，在这一背景下形成的海洋数字孪生体系是以学科单元划分数据基础、以时空信息为支撑数学模型为核心驱动的技术架构。通过构建覆盖海洋环境全要素、涵盖海洋开发利用与治理管理全过程的数字化模型体系，并建立建立数字化模型和智能仿真系统的协同机制，在虚拟与现实环境之间实现信息同步更新与价值共享。这一过程不仅实现了对现实海洋状态的精准复制与动态仿真模拟能力提升，并且通过多维度视角下的协同交互机制实现了对复杂系统运行规律的有效认知；同时通过虚拟空间中的智能决策支持功能形成了数据驱动的智能化决策体系；进而实现了从宏观到微观层次的全维度实时监测能力提升及风险评估水平优化；最终形成了集成了多类型模型的数据平台支撑体系

海洋科学认知的数字孪生技术构成了海洋数字孪生应用体系中的基础层，在这一层次中主要包括基于海洋自然环境数据化的仿真技术和预测预报方法两大部分。其中主要包括基于海洋大气环境、水体环境等数据支撑的数化仿真技术以及基于多要素关联分析的预测预报方法。
其中，
前者以支撑底板为依据，
通过构建包括物理模型、验证模型、逻辑推理模型和数据计算模型在内的多种数字化表达形式，
结合虚拟现实与增强现实技术，
实现对海洋环境要素及其变化过程的空间数字化呈现；
后者则建立在前期充分研究的基础上，
利用虚拟空间中的数字化映射成果，
通过模式识别算法和机器学习方法建立多要素关联分析的数据驱动模型。

海洋开发利用的数字孪生建立在第一层级应用基础之上，并针对海洋开发利用活动与其所处环境之间的时空特性及复杂性进行重构。该系统以装备流、物理流、信息流和人员流等动态要素为基础，在此基础上构建用于表示海洋开发利用活动的各种设施设备的数字孪生模型（如海洋监测设备、港口泊位、舰艇等），从而形成包括感知分析能力、交互反馈机制以及智能控制和决策在内的智能化系统架构。该系统能够精准地表征数字孪生模型在时空演变过程中的特性及其映射重构能力，并实现目标物理实体与数字孪生体之间的虚实映射关系以及实时交互功能；同时具备对目标活动进行全息感知能力，并通过全过程智能化操作实现拟人化作业及虚拟化展示功能。最终目标是实现海上目标物理实体与数字孪生体之间的虚实结合感知与实时监控，并通过三维可视化手段展现生产场景；具体涵盖了数字孪生船舶、数字孪生海洋牧场等多领域场景的应用。