在成都飞往的航班上，透过飞机舷窗俯视，青藏高原雪峰如海，冰川如练。这片250万平方公里的土地，既是世人眼中的“世界屋脊”，更是孕育了长江、黄河、雅鲁藏布江等10多条大江大河的“亚洲水塔”。
但是，要算清这座水塔的水量账，曩昔几乎是不或许的事。“当地氧气淡薄、温度低、风雪大、辐射强，导致一般监测仪器故障率高、寿命短、维护也极为困难。”我国科学院青藏高原研讨所研讨员李新说，“就算仪器扛住了高寒低温的恶劣环境，数据也很难传回来。”
现在，这个局势正在被改动。在北京林萃路，一个由十几名研讨员领衔的“数据工厂”——国家青藏高原科学数据中心（以下简称“中心”），正在为“亚洲水塔”打造牢靠的数字底座。到本年5月，中心发布的数据集总数达8585个，累计下载量达6PB。
高原上，冬季零下二三十度是粗茶淡饭，一般监测设备撑不过一个冬季就“停工”。“有时候辛辛苦苦把设备架好，第二年开春去看，现已被风吹雪掩，没办法使用了。”李新说。
即使设备扛住了，青藏高原近80%的区域没有通讯网络掩盖，4G信号更是奢求，数据存在存储卡里，便是传不出来。曩昔，科考队只能一次次进山，靠人工下载取回数据。“雅鲁藏布江大峡谷便是典型的‘通讯盲区’，高山深谷人力难以抵达，很难收集到有用数据并传输到中心。”李新慨叹道。
为处理这一些难题，中心自主研发了习惯高寒极点环境的卫星物联网观测终端，还研发出无人机高速中继体系、无人机载径流监测体系、“智能鹰眼”等新装备，硬是在高原上织起了一张“天—空—地”立体监测网。
天基层面，中心整合高分系列卫星、风云系列卫星等国产卫星及世界卫星资源，完成对青藏高原全域的周期性监测；空基层面，运用无人机搭载多种智能载荷，对冰川冻土、雅鲁藏布江大峡谷、拉鲁湿地等要点区域施行高分辨率、高频次观测；地基层面，经过在六大流域24个地上观测站布置中心研发的物联网监测信息体系，继续收集水文、气候、生态等62类要害方针的原位数据，累计接纳数据超越20亿条。
此外，中心还建立了掩盖数据全生命周期的动态安全管理机制，为每个数据集赋予全球仅有的DOI“身份证”，完成数据精准溯源。
在做好数据存档的一起，中心还致力于让数据真实“活”起来，开释其科学价值。一组数字足以阐明其作用：中心注册用户超越14万，2025年渠道数据下载量超越2100TB、页面拜访量超越1.65亿次；三分之二的数据彻底揭露、免注册下载，世界下载占比高达27%……
“第三方测评组织按可查找、可拜访、可互操作、可重用准则评价地学范畴的数据中心，咱们中心屡次取得榜首。尽管咱们的数据量不算大，但下载量和流转速度终年排名靠前。”我国科学院青藏高原研讨所研讨员、国家青藏高原科学数据中心副主任冯敏告知记者。
在国家数据中心体系里，中心首先引进同行评定机制。每个数据集不只要先技能评定，查看完整性、元数据规范性，还要送专家库进行同行评议。
“专家要翻开数据、查看办法、评价精度，并给出反应，这相当于给数据做一次‘学术审稿’。像期刊审稿相同，专家不只指出问题，更提出主张，协助数据提交者改善。”冯敏说，依托在线数据库运作体系，观测数据中哪个数值反常、何时收集的、谁收集的，都能追溯到。
得益于严厉的质量把控，中心的数据产品开端在高水平科学研讨中发挥要害作用。以青藏高原湖泊研讨为例，依托中心数据产品，科学家对湖泊数量、面积、水量改变有了更精准的掌握，支撑了一系列高水平作用的产出；研发的首套我国区域75年长时序近地上气候驱动数据，已成为高原气候改变研讨和工程安全评价的要害数据；全球地表太阳辐射数据，为新能源资源评价供给了重要依据。
到本年4月，对中心表明称谢的论文已超越11000篇，且数量呈快速上升态势。2025年10月，中心申报的“地球大数据立异青藏高原高质量数据集”当选国家数据局发布的“高质量数据集典型事例”，总规模超越600TB。
数据不但支撑科研，还直接服务国家需求和工业高质量开展。“中心发布的数据已应用于川藏铁路建造、雅鲁藏布江下流水电工程、冰湖溃决应对等国家严重工程；一起，还有多家企业依托中心发布的产品，优化了工业布局，比方比亚迪轿车股份有限公司使用中心同享的太阳辐射、植被、社会经济数据来进行了大数据剖析，助力公司决议计划。”李新说。
当时，人工智能（AI）赋能千行百业的热潮正席卷而来。在地球科学范畴，遥感、地理信息虽已广泛引进AI，但在支撑地球体系猜测和决议计划层面，AI的潜力仍未得到充沛开释。“怎么让AI真实了解地球体系的杂乱进程，依然是一个难题。”李新说。
这正是中心团队挑选深入研讨的方向。在数据产品研发上，中心已建立起“多源观测+AI智能交融+物理模型同化”的复合出产形式。针对青藏高原杂乱的地势、气候环境，中心经过交融多源观测和模型模仿成果，生成了高分辨率气候驱动、冰川湖泊散布与改变等一系列数据产品。其间，我国区域气候要素驱动数据集两套版别累计被阅读31万余次、下载4.4万余次。
“数据产品的价值，终究要看科学家能不能直接拿来用。AI帮咱们处理了杂乱环境下数据出产的功率问题，但每一个产品背面，都还需求实测数据的校准和专家的把关。”冯敏说。
在此基础上，中心正将目光投向更具挑战性的方针——地球体系的建模与数字孪生。中心团队提出了“AI驱动的青藏高原观测—数据—模型一体化”结构，探究引进多主体强化学习办法，让多个智能体在虚拟环境中模仿推演气温上升、冰川融化、湖泊扩张、人类习惯等进程的演化规则，为地球体系猜测和灾祸预警供给决议计划支撑。
“与通用大言语模型不同，咱们更强调在地球体系猜测和决议计划中发挥作用。不只要猜测，更要能评价决议计划干涉的作用；不只要技能上可行，更要对实践有用。”李新说。
面向未来，中心与我国科学院磐石模型团队、浦江实验室团队等团队沟通，探究数据同化、强化学习、因果剖析在数字孪生地球中的结合，逐渐构建可以模仿和猜测高原地球体系改变的数字孪生渠道。“咱们咱们都期望数据不只是记载高原发生了什么，更能为了解高原改变的机制、应对未来的不确定性供给科学依据。”李新说。
从破解“获取难、传输难”到拥抱“AI”，这群在高原上“追数据”的人，正以数据为笔，在雪域高原书写新的或许。
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