"认知数字孪生流域"框架与关键技术
唐海麟
冯钧
周思源
水利部水利大数据重点实验室,211100,南京;河海大学计算机与软件学院,211100,南京
摘要：随着"数字中国"战略深入推进,数字孪生流域作为水利治理现代化的重要基础设施已在数据底板、模型平台、知识平台及"四预"(预报、预警、预演、预案)应用等方面取得阶段性进展.然而,现有孪生系统在融合专家经验、实现自主学习与智能决策等高级认知能力方面存在显著不足,难以满足场景动态化、业务自动化、决策智能化需求.为突破此瓶颈,引入了认知智能,提出"认知数字孪生流域"概念及框架:核心是以数据、模型和知识三大平台为基础,构建作为认知内核的"认知智能层",该层由基于大语言模型的多智能体系统驱动,通过对底层平台进行主动、智能的统筹与编排,提供动态建模、智能模拟、优化决策等高级认知能力,旨在将"2+N"业务中静态、经验驱动的环节升级为自动化、认知驱动的动态工作流;技术体系方面,重点阐述了多智能体协同、数据知识融合驱动模拟、在线参数增量学习、模型状态同化校正及专家偏好持续优化等核心技术路径.通过安徽省屯溪流域应用案例展示了该框架如何高效预报与决策,验证了认知智能在复杂流域管理中的应用价值.分析了当前理论与工程的挑战,展望了数据、模型、知识平台的智能化方向,为我国数字孪生流域向更高阶认知智能演进提供理论支撑与技术参考.
关键词：认知数字孪生流域多智能体洪水预报调度决策认知智能层认知大模型屯溪流域
分类号：TV(水利工程)TP182(自动化基础理论)
资助基金：国家重点研发计划(2021YFB3900601)江苏省水利科技项目(2022002)江苏省水利科技项目(2023044)水利部重大科技项目(SKS-2022132)
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 37-46 )
英文信息