第一章地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)第二章地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理研究的新進(jìn)展第三章智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的突破與應(yīng)用第四章地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理的智能分析框架第五章基于機(jī)理的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)集成第六章地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與機(jī)理研究的協(xié)同創(chuàng)新01第一章地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀概述全球每年因地質(zhì)災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)1000億美元，其中中國(guó)是受影響最嚴(yán)重的國(guó)家之一。以2023年四川瀘定地震為例，地震引發(fā)的山體滑坡和泥石流直接經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)200億元人民幣。當(dāng)前主流監(jiān)測(cè)技術(shù)包括GPS/GNSS、InSAR、激光雷達(dá)、無(wú)人機(jī)遙感等，但這些技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下的精度和實(shí)時(shí)性仍存在瓶頸。以貴州省為例，2022年監(jiān)測(cè)到的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)中，僅有35%能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警，其余65%依賴人工巡檢，效率低下。國(guó)際先進(jìn)水平如美國(guó)NASA的DEMS和歐洲ESA的Copernicus系統(tǒng)，雖然覆蓋全球，但對(duì)中國(guó)西南山區(qū)等復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境的適配性不足。技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的三大矛盾：1)數(shù)據(jù)采集與處理能力不匹配（如無(wú)人機(jī)影像處理耗時(shí)平均超過(guò)8小時(shí)）；2)多源數(shù)據(jù)融合度低（90%以上的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)仍獨(dú)立運(yùn)行）；3)預(yù)測(cè)模型與實(shí)際災(zāi)害的偏差（傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)極端事件的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低于40%）。現(xiàn)有監(jiān)測(cè)技術(shù)的局限性分析GPS/GNSS技術(shù)的局限InSAR技術(shù)的局限無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的局限信號(hào)遮擋和覆蓋范圍不足分辨率不足無(wú)法捕捉微小裂縫續(xù)航時(shí)間短難以覆蓋大范圍區(qū)域技術(shù)挑戰(zhàn)的多維列表分析環(huán)境適應(yīng)性高濕度、強(qiáng)電磁干擾、植被覆蓋下的信號(hào)衰減復(fù)雜地形下的信號(hào)傳輸問(wèn)題極端天氣條件下的設(shè)備穩(wěn)定性數(shù)據(jù)時(shí)效性人工巡檢周期與災(zāi)害突發(fā)性的矛盾實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t問(wèn)題數(shù)據(jù)分析的滯后性成本效益高精度設(shè)備投入與山區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)分散的矛盾設(shè)備維護(hù)成本與監(jiān)測(cè)效率的平衡經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的監(jiān)測(cè)能力不足技術(shù)集成多源數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一系統(tǒng)接口不兼容數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題技術(shù)挑戰(zhàn)的總結(jié)與方向當(dāng)前監(jiān)測(cè)技術(shù)的核心瓶頸在于“監(jiān)測(cè)-預(yù)測(cè)-預(yù)警”全鏈條的動(dòng)態(tài)閉環(huán)缺失。以2022年湖南鳳凰山體滑坡為例，盡管3小時(shí)內(nèi)監(jiān)測(cè)到位移速率增加，但缺乏基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，導(dǎo)致預(yù)警系統(tǒng)未能觸發(fā)。未來(lái)3年技術(shù)突破關(guān)鍵點(diǎn)：1)突破1厘米級(jí)實(shí)時(shí)位移監(jiān)測(cè)；2)實(shí)現(xiàn)災(zāi)害前兆的AI自動(dòng)識(shí)別；3)構(gòu)建跨區(qū)域的“空-天-地-網(wǎng)”一體化監(jiān)測(cè)體系。當(dāng)前亟需解決的核心問(wèn)題：如何將現(xiàn)有技術(shù)成本降低至現(xiàn)有水平的20%以下，同時(shí)提升動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率至80%以上。02第二章地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理研究的新進(jìn)展地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理研究的全球趨勢(shì)國(guó)際研究前沿：美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（USGS）2023年報(bào)告顯示，全球75%的地質(zhì)災(zāi)害與氣候變化相關(guān)，其中冰崩和冰川湖潰決災(zāi)害頻率增加300%。以格陵蘭冰蓋為例，2021-2023年每年新增的冰川碎裂面積達(dá)1200平方公里，釋放的地震能量相當(dāng)于4.5級(jí)地震。中國(guó)特色研究：中國(guó)科學(xué)院院士鄧起東團(tuán)隊(duì)提出“災(zāi)害鏈”理論，在2022年四川雅礱江滑坡事件中，通過(guò)分析降雨、地震、植被破壞的三重耦合關(guān)系，將災(zāi)害發(fā)生概率模型準(zhǔn)確率提升至65%。該理論已應(yīng)用于長(zhǎng)江上游流域的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。技術(shù)驅(qū)動(dòng)的突破：歐洲空間局（ESA）的哨兵6A衛(wèi)星搭載的新型干涉測(cè)高技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)了全球范圍內(nèi)的毫米級(jí)水位變化監(jiān)測(cè)，為水庫(kù)潰決機(jī)理研究提供了新數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)顯示，阿爾卑斯山區(qū)水庫(kù)水位異常波動(dòng)與下游滑坡的相關(guān)性達(dá)89%。傳統(tǒng)機(jī)理研究的局限分析傳統(tǒng)地質(zhì)力學(xué)模型的局限統(tǒng)計(jì)模型的局限多學(xué)科交叉的不足對(duì)災(zāi)害動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的簡(jiǎn)化處理對(duì)極端事件的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低缺乏對(duì)災(zāi)害前兆的全面分析機(jī)理研究的關(guān)鍵問(wèn)題多維分析材料本構(gòu)關(guān)系如何建立能描述從彈性變形到塑性破壞的連續(xù)性模型如何處理不同地質(zhì)條件下的材料響應(yīng)差異如何驗(yàn)證模型的普適性多物理場(chǎng)耦合如何描述地震波、溫度場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)的非線性相互作用機(jī)制如何建立多場(chǎng)耦合的數(shù)學(xué)模型如何驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)如何描述災(zāi)害鏈的級(jí)聯(lián)放大效應(yīng)如何建立災(zāi)害鏈的動(dòng)態(tài)模型如何驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力認(rèn)知科學(xué)如何描述人類對(duì)災(zāi)害前兆的感知閾值與神經(jīng)機(jī)制如何建立災(zāi)害認(rèn)知的數(shù)學(xué)模型如何驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力機(jī)理研究的未來(lái)方向當(dāng)前研究的核心矛盾是“觀測(cè)數(shù)據(jù)與理論模型”的脫節(jié)。以2022年四川雅礱江滑坡事件為例，盡管收集到2000組傳感器數(shù)據(jù)，但缺乏能解釋“植被破壞-降雨入滲-突發(fā)失穩(wěn)”全過(guò)程的機(jī)理模型。未來(lái)方向：1)發(fā)展多尺度模擬技術(shù)（如結(jié)合分子動(dòng)力學(xué)與有限元分析的混合仿真）；2)建立災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)化體系（如中國(guó)地質(zhì)大學(xué)提出的“災(zāi)害要素五維數(shù)據(jù)庫(kù)”）；3)推廣數(shù)字孿生技術(shù)（如構(gòu)建“災(zāi)害-環(huán)境-社會(huì)經(jīng)濟(jì)”一體化模型）。當(dāng)前最緊迫的任務(wù)：亟需開(kāi)發(fā)“數(shù)字孿生引擎”，將現(xiàn)有研究周期的平均時(shí)長(zhǎng)從18個(gè)月縮短至3個(gè)月。03第三章智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的突破與應(yīng)用智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的核心特征AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)測(cè)革命：以2023年美國(guó)NASA的DEMO-2太空實(shí)驗(yàn)為例，其搭載的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別地表裂縫，準(zhǔn)確率高達(dá)89%，比傳統(tǒng)方法提升65%。在中國(guó)，浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的“滑坡AI識(shí)別系統(tǒng)”在云南試點(diǎn)中，將監(jiān)測(cè)效率提升至傳統(tǒng)方法的8倍。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的賦能：中國(guó)地震局研制的“地震預(yù)警物聯(lián)網(wǎng)”在四川部署的2000個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)中，可將預(yù)警時(shí)間提前至13秒，而傳統(tǒng)系統(tǒng)僅為3秒。該系統(tǒng)通過(guò)低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了山區(qū)5公里范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐：長(zhǎng)江水利委員會(huì)建立的“水文-氣象-地質(zhì)一體化平臺(tái)”，整合了3000個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，將水庫(kù)潰決的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從40%提升至78%。該平臺(tái)處理1TB數(shù)據(jù)的耗時(shí)已從12小時(shí)縮短至15分鐘。智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的局限分析人工智能模型的局限傳感器技術(shù)的局限系統(tǒng)集成性的局限數(shù)據(jù)偏見(jiàn)和模型適應(yīng)性不足續(xù)航時(shí)間和成本問(wèn)題數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一和系統(tǒng)兼容性問(wèn)題智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題多維分析算法魯棒性如何處理異常數(shù)據(jù)與噪聲干擾如何提高模型的抗干擾能力如何驗(yàn)證模型的魯棒性自適應(yīng)性如何根據(jù)災(zāi)害演化調(diào)整監(jiān)測(cè)策略如何建立動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型如何驗(yàn)證模型的適應(yīng)性能源效率如何提高傳感器的能量轉(zhuǎn)換效率如何降低傳感器的能耗如何驗(yàn)證傳感器的能源效率人機(jī)交互如何實(shí)現(xiàn)非專業(yè)人員對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的操作如何設(shè)計(jì)用戶友好的界面如何驗(yàn)證系統(tǒng)的易用性智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的未來(lái)方向當(dāng)前智能監(jiān)測(cè)技術(shù)面臨的核心矛盾是“技術(shù)先進(jìn)性”與“實(shí)用性”的沖突。以2023年新疆阿克蘇試點(diǎn)為例，某先進(jìn)AI系統(tǒng)因無(wú)法適應(yīng)當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)環(huán)境，導(dǎo)致60%的數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)傳輸，該系統(tǒng)宣稱的“實(shí)時(shí)預(yù)警”成為空談。未來(lái)方向：1)發(fā)展邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的本地智能分析（如部署在災(zāi)害易發(fā)區(qū)的5G邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)）；2)建立多源數(shù)據(jù)融合的標(biāo)準(zhǔn)化流程（如ISO19115-2標(biāo)準(zhǔn)的升級(jí)版）；3)推廣輕量化算法（如可壓縮至1GB的災(zāi)害識(shí)別模型）。當(dāng)前最緊迫的任務(wù)：亟需開(kāi)發(fā)“零工智能”技術(shù)，即無(wú)需云連接即可運(yùn)行的災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，解決偏遠(yuǎn)地區(qū)的監(jiān)測(cè)難題。04第四章地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理的智能分析框架智能分析框架的理論基礎(chǔ)全鏈條智能分析：美國(guó)斯坦福大學(xué)提出的“災(zāi)害智能分析立方體”（D3框架）將災(zāi)害分析分為“數(shù)據(jù)層-算法層-應(yīng)用層”，在2022年加州山火事件中，該框架將火險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提升至82%。該框架的核心是建立災(zāi)害-環(huán)境-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)的四維關(guān)聯(lián)模型。中國(guó)特色框架：中國(guó)科學(xué)院院士鄧起東團(tuán)隊(duì)提出的“災(zāi)害智能演化模型”（DIEM），在2023年四川試點(diǎn)中，通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)，將滑坡演化階段的識(shí)別準(zhǔn)確率提升至75%。該模型強(qiáng)調(diào)“災(zāi)害前兆的時(shí)空關(guān)聯(lián)性”。技術(shù)支撐：歐洲空間局（ESA）的哨兵6A衛(wèi)星搭載的新型干涉測(cè)高技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)了全球范圍內(nèi)的毫米級(jí)水位變化監(jiān)測(cè)，為水庫(kù)潰決機(jī)理研究提供了新數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)顯示，阿爾卑斯山區(qū)水庫(kù)水位異常波動(dòng)與下游滑坡的相關(guān)性達(dá)89%。傳統(tǒng)分析方法的局限分析專家經(jīng)驗(yàn)法的局限統(tǒng)計(jì)模型的局限多學(xué)科交叉的不足對(duì)災(zāi)害突發(fā)性的預(yù)測(cè)能力不足對(duì)極端事件的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低缺乏對(duì)災(zāi)害前兆的全面分析智能分析框架的關(guān)鍵問(wèn)題多維分析時(shí)空分辨率如何平衡預(yù)測(cè)精度與計(jì)算效率如何提高模型的實(shí)時(shí)性如何驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力模型可解釋性如何讓復(fù)雜模型具備“可解釋性”如何提高模型的透明度如何驗(yàn)證模型的解釋性動(dòng)態(tài)更新機(jī)制如何根據(jù)新數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)調(diào)整模型如何建立模型的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制如何驗(yàn)證模型的更新能力跨區(qū)域適用性如何建立通用的災(zāi)害分析框架如何提高模型的普適性如何驗(yàn)證模型的適用性智能分析框架的未來(lái)方向當(dāng)前智能分析框架面臨的核心矛盾是“技術(shù)復(fù)雜度”與“應(yīng)用易用性”的沖突。以2023年中美技術(shù)交流為例，某先進(jìn)模型因無(wú)法適應(yīng)中國(guó)復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境而無(wú)法落地，該研究雖獲國(guó)際認(rèn)可，但無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題。未來(lái)方向：1)發(fā)展基于規(guī)則學(xué)習(xí)的“可解釋AI”；2)建立災(zāi)害分析的標(biāo)準(zhǔn)化流程（如ISO19160標(biāo)準(zhǔn)的制定）；3)推廣“智能助理”技術(shù)（如自動(dòng)生成分析報(bào)告的軟件）。當(dāng)前最緊迫的任務(wù)：亟需開(kāi)發(fā)“智能分析即服務(wù)”（AIaaS）技術(shù)，讓基層人員也能使用尖端分析工具。05第五章基于機(jī)理的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)集成系統(tǒng)集成的必要性綜合系統(tǒng)效益：中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院開(kāi)發(fā)的“災(zāi)害綜合監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)”在2022年試點(diǎn)中，將災(zāi)害預(yù)警準(zhǔn)確率提升至78%，而獨(dú)立系統(tǒng)平均僅為45%。該系統(tǒng)整合了地震、氣象、水文、地質(zhì)等多源數(shù)據(jù)。技術(shù)融合案例：美國(guó)USGS的“國(guó)家地震信息中心”通過(guò)整合全球地震數(shù)據(jù)、地面形變監(jiān)測(cè)和氣象信息，在2023年加州地震中，將預(yù)警時(shí)間提前至18秒，比傳統(tǒng)系統(tǒng)快7倍。該系統(tǒng)通過(guò)低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了山區(qū)5公里范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。經(jīng)濟(jì)效益：預(yù)計(jì)到2030年，智能監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用可使全球因地質(zhì)災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失降低40%，相當(dāng)于每年節(jié)省1.2萬(wàn)億美元。社會(huì)效益：預(yù)計(jì)到2030年，智能預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用可使全球因?yàn)?zāi)害死亡人數(shù)降低60%，相當(dāng)于每年挽救200萬(wàn)人的生命。生態(tài)效益：預(yù)計(jì)到2030年，智能監(jiān)測(cè)技術(shù)可幫助全球70%的生態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有效保護(hù)，相當(dāng)于每年新增1億公頃的生態(tài)保護(hù)區(qū)。系統(tǒng)集成的技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的沖突通信網(wǎng)絡(luò)的瓶頸系統(tǒng)可靠性的挑戰(zhàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一偏遠(yuǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性問(wèn)題系統(tǒng)集成的關(guān)鍵問(wèn)題多維分析數(shù)據(jù)融合如何處理多源數(shù)據(jù)的時(shí)空差異性如何提高數(shù)據(jù)融合的效率如何驗(yàn)證數(shù)據(jù)融合的效果通信網(wǎng)絡(luò)如何確保偏遠(yuǎn)地區(qū)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸如何提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃匀绾悟?yàn)證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男Ч到y(tǒng)可靠如何設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制如何提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力如何驗(yàn)證系統(tǒng)的容錯(cuò)能力人機(jī)交互如何實(shí)現(xiàn)跨部門協(xié)同工作如何提高系統(tǒng)的易用性如何驗(yàn)證系統(tǒng)的交互效果系統(tǒng)集成的未來(lái)方向當(dāng)前系統(tǒng)集成面臨的核心矛盾是“技術(shù)集成度”與“運(yùn)維成本”的沖突。以2023年新疆試點(diǎn)為例，某集成系統(tǒng)因維護(hù)復(fù)雜導(dǎo)致運(yùn)行成本是現(xiàn)有系統(tǒng)的5倍，該系統(tǒng)宣稱的“高效集成”成為負(fù)擔(dān)。未來(lái)方向：1)建立基于區(qū)塊鏈的“共享數(shù)據(jù)平臺(tái)”；2)推廣邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的本地集成；3)設(shè)計(jì)模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)架構(gòu)。當(dāng)前最緊迫的任務(wù)：亟需開(kāi)發(fā)“智能集成即服務(wù)”（AIIS）技術(shù)，讓系統(tǒng)集成像搭積木一樣簡(jiǎn)單。06第六章地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與機(jī)理研究的協(xié)同創(chuàng)新協(xié)同創(chuàng)新的全球趨勢(shì)全球?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)：建議建立“全球?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)”（GDN），整合全球監(jiān)測(cè)資源，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享。全球?yàn)?zāi)害研究中心：建議成立“全球?yàn)?zāi)害研究中心”（GCR），推動(dòng)跨學(xué)科研究，解決災(zāi)害機(jī)理的“共性難題”。全球?yàn)?zāi)害人才培養(yǎng)計(jì)劃：建議實(shí)施“全球?yàn)?zāi)害人才培養(yǎng)計(jì)劃”（GTP），培養(yǎng)跨學(xué)科人才，為全球?yàn)?zāi)害防治提供智力支持。協(xié)同創(chuàng)新的實(shí)踐挑戰(zhàn)體制機(jī)制的障礙部門壁壘和審批流程復(fù)雜技術(shù)壁壘技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一資金投入資金來(lái)源和分配問(wèn)題國(guó)際合作國(guó)際合作中的信任問(wèn)題協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵問(wèn)題多維分析組織機(jī)制如何打破部門壁壘如何簡(jiǎn)化審批流程如何建立協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)如何建立全球統(tǒng)一的災(zāi)害數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)如何推動(dòng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)際化如何確保技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施人才培養(yǎng)如何培養(yǎng)跨學(xué)科人才如何建立人才培養(yǎng)機(jī)制如何提高人才培養(yǎng)的效率國(guó)際合作如何推動(dòng)國(guó)際合作如何建立國(guó)際合作平臺(tái)如何確保國(guó)際合作的效果協(xié)同創(chuàng)新的未來(lái)方向當(dāng)前協(xié)同創(chuàng)新面臨的核心矛盾是“理論創(chuàng)新”與“實(shí)際需求”的沖突。以2023年中美技術(shù)交流為例，某先進(jìn)模型因無(wú)法適應(yīng)中國(guó)復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境而無(wú)法落地，該研究雖獲國(guó)際認(rèn)可，但無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題。未來(lái)方向：1)發(fā)展“災(zāi)害AI腦”，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的“主動(dòng)防御”；2)推廣“災(zāi)害即服務(wù)”（DSaaS）技術(shù)，提供即用即服務(wù)的災(zāi)害解決