大会主旨报告

郭华东  院士
可持续发展大数据国际研究中心

报告题目：数字地球的探索与思考

        摘要：数字地球作为融合地球科学、信息科学与空间技术的重要交叉学科，自提出以来持续发展，已成为认识地球系统与支撑可持续发展的重要科学方向。中国是较早开展数字地球研究与实践的国家之一，自1999年以来，持续推进数字地球理论方法、技术应用与平台建设，在地球科学与可持续发展研究中发挥了重要作用。面向联合国2030年可持续发展议程，数字技术提升了对资源环境、生态系统、城市发展、灾害风险与环境变化等问题的认知与分析能力，为可持续发展目标监测评估与决策支持提供了科学支撑。当前，以人工智能、大数据为代表的新技术发展正推动数字地球进入智能化阶段，数字地球正由“数据驱动”向“智能认知驱动”演进。为加强数字技术支撑可持续发展的国际合作，联合国教科文组织批准“数字可持续发展国际科学计划（DSP）”，通过整合跨学科研究力量，建设全球可持续发展数智平台，促进数据共享、联合研究与能力建设，提升数字技术促进可持续发展的研究与协同创新能力。

大会特邀报告

陈德亮 院士
清华大学

报告题目：数据驱动的天气预报与气候科学：从数字地球到智能地球系统

       摘要：数字地球的发展正在为天气与气候科学提供前所未有的数据基础。卫星遥感、地面观测、再分析资料等数据的快速增长，使我们有可能以新的方式认识、模拟和预测地球系统。本报告重点讨论人工智能和机器学习如何推动天气预报范式转变，并进一步启发气候科学研究。报告将以近期机器学习全球天气预报系统 FuXi Weather 为例，介绍其从多源卫星观测、机器学习资料同化到全球中期天气预报的技术路径和主要结果，讨论其在观测稀疏地区提升预报能力的潜力。在此基础上，报告进一步探讨数据驱动方法在极端事件预报、气候信息服务、模式降尺度、不确定性评估以及天气—气候—风险一体化中的应用前景。

张兵 院士
中国科学院空天信息创新研究院

报告题目：遥感智能分析支撑地球系统实时观测

       摘要：遥感对地观测技术正经历从单一数据地面处理向星上智能即时响应的深刻变革期，在人工智能科技的辅助下，传统的基于统计和物理模型的地球系统现象的发现与认知逐步发展到全过程的实时探测与预警。在轨边缘计算、轻量化大模型、实时数据融合、动态自主告警等系列关键技术的突破，使得遥感观测的时效性已从天级跃升至分钟级，并开始具备在轨自主发现异常、按需下传关键信息的能力。未来的遥感将进入AI与物理世界的数字孪生紧密耦合的新时代，卫星遥感不仅能"看"到地球的每一处变化，更能实时“理解”其背后的因果链条，为国防、应急、农业、气象等领域的决策提供超前性、自适应的解决方案。

李晓峰 研究员
中国科学院海洋研究所

报告题目：海洋环境要素与现象智能预报进展与展望

       摘要：人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻重塑地球科学的研究范式。尤其是在多源海洋大数据爆发的背景下，数据驱动方法为破解传统物理海洋建模中高度非线性、时空多尺度耦合以及亚格子参数化等瓶颈问题带来了前所未有的技术优势。传统的物理海洋学研究高度依赖先验动力学知识与简化假设，而人工智能通过强大的特征挖掘能力，能够更高效、可靠地将海量、高维的海洋观测与数值模拟资料转化为深度的机理洞察，推动海洋学研究迈入“数据-物理”双驱动的科学发现新范式。
       本报告将聚焦团队在气象海洋大模型领域的最新交叉研究成果，系统介绍“琅琊海洋要素预报大模型（1.0）”与“现象大模型（2.0）”的研发历程、核心架构与演进逻辑。其中，“琅琊要素大模型（1.0）”精细刻画了温盐流等核心三维物理场的高时空分辨率反演与短期精细化预报；而“琅琊现象大模型（2.0）”则进一步升级，通过引入物理守恒约束与多模态时空网络，实现了对台风、中尺度气旋、海洋内波、风暴潮、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等极端和关键气候现象的超长时效、高可信度智能预测。最后，报告将对未来智能体在海洋研究中的发展趋势进行前瞻性展望。