“認(rèn)知數(shù)字孿生流域”框架與關(guān)鍵技術(shù)

Framework and key technologies of “cognitive digital twin basin”

唐海麟，馮鈞周思源

（1.水利部水利大數(shù)據(jù)重點實驗室，211100，南京；2.河海大學(xué)計算機與軟件學(xué)院，211100，南京）

摘要：隨著“數(shù)字中國”戰(zhàn)略深入推進(jìn)，數(shù)字孿生流域作為水利治理現(xiàn)代化的重要基礎(chǔ)設(shè)施已在數(shù)據(jù)底板、模型平臺、知識平臺及“四預(yù)”（預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案）應(yīng)用等方面取得階段性進(jìn)展。然而，現(xiàn)有孿生系統(tǒng)在融合專家經(jīng)驗、實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)與智能決策等高級認(rèn)知能力方面存在顯著不足，難以滿足場景動態(tài)化、業(yè)務(wù)自動化、決策智能化需求。為突破此瓶頸，引入了認(rèn)知智能，提出“認(rèn)知數(shù)字孿生流域”概念及框架：核心是以數(shù)據(jù)、模型和知識三大平臺為基礎(chǔ)，構(gòu)建作為認(rèn)知內(nèi)核的“認(rèn)知智能層”，該層由基于大語言模型的多智能體系統(tǒng)驅(qū)動，通過對底層平臺進(jìn)行主動、智能的統(tǒng)籌與編排，提供動態(tài)建模、智能模擬、優(yōu)化決策等高級認(rèn)知能力，旨在將“2+N”業(yè)務(wù)中靜態(tài)、經(jīng)驗驅(qū)動的環(huán)節(jié)升級為自動化、認(rèn)知驅(qū)動的動態(tài)工作流；技術(shù)體系方面，重點闡述了多智能體協(xié)同、數(shù)據(jù)知識融合驅(qū)動模擬、在線參數(shù)增量學(xué)習(xí)、模型狀態(tài)同化校正及專家偏好持續(xù)優(yōu)化等核心技術(shù)路徑。通過安徽省屯溪流域應(yīng)用案例展示了該框架如何高效預(yù)報與決策，驗證了認(rèn)知智能在復(fù)雜流域管理中的應(yīng)用價值。分析了當(dāng)前理論與工程的挑戰(zhàn)，展望了數(shù)據(jù)、模型、知識平臺的智能化方向，為我國數(shù)字孿生流域向更高階認(rèn)知智能演進(jìn)提供理論支撐與技術(shù)參考。

關(guān)鍵詞：認(rèn)知數(shù)字孿生流域；多智能體；洪水預(yù)報；調(diào)度決策；認(rèn)知智能層；認(rèn)知大模型；屯溪流域

作者簡介：唐海麟，博士，主要從事知識圖譜、水利工程智能調(diào)度、數(shù)字孿生等研究。

通信作者：馮鈞，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事知識工程、理論指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)與洪水預(yù)報、深度學(xué)習(xí)等研究。E-mail：fengjun@hhu.edu.cn

基金項目：國家重點研發(fā)計劃項目（2021YFB3900601）；江蘇省水利科技項目（2022002、2023044）；水利部重大科技項目（SKS-2022132）。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.22.006

數(shù)字孿生流域作為與物理流域同步仿真運行、虛實交互的新型基礎(chǔ)設(shè)施，已成為應(yīng)對我國嚴(yán)峻水安全形勢、支撐“數(shù)字中國”戰(zhàn)略的關(guān)鍵舉措。當(dāng)前我國在數(shù)字孿生流域建設(shè)方面已取得顯著進(jìn)展，涌現(xiàn)了基于AI的洪水快速預(yù)報、防洪“四預(yù)”（預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案）技術(shù)體系及水利大模型等一批重要成果。然而，由于現(xiàn)有數(shù)字孿生平臺大多以靜態(tài)映射和規(guī)則驅(qū)動為主，缺乏自主學(xué)習(xí)、動態(tài)適應(yīng)與智能演化的能力，且難以將專家隱性知識與經(jīng)驗進(jìn)行數(shù)字化建模與利用，導(dǎo)致系統(tǒng)在運行與決策過程中依賴人工即時判斷與手動干預(yù)，難以敏捷應(yīng)對復(fù)雜多變的流域管理需求。

面對上述瓶頸，亟須引入能夠模擬人類專家進(jìn)行自主學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)推理與前瞻規(guī)劃的高階智能范式——認(rèn)知智能。當(dāng)前認(rèn)知智能已在智能制造、智慧城市建設(shè)等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著成效，驗證了其推動復(fù)雜系統(tǒng)由被動響應(yīng)向主動思考與自主優(yōu)化演進(jìn)的關(guān)鍵作用。認(rèn)知數(shù)字孿生作為認(rèn)知智能的深化應(yīng)用，通過將認(rèn)知能力融入孿生框架，在全生命周期管理、提升工程資產(chǎn)維護效率等方面已取得成功應(yīng)用。然而該理念在水利領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于起步階段，其理論體系與技術(shù)路徑亟待探索。

本文將認(rèn)知智能融入數(shù)字孿生流域，提出“認(rèn)知數(shù)字孿生流域”框架。該框架以數(shù)據(jù)、知識、模型三大平臺為基礎(chǔ)，構(gòu)建作為認(rèn)知內(nèi)核的“認(rèn)知智能層”，闡述該框架的概念與關(guān)鍵技術(shù)體系，并通過屯溪流域的應(yīng)用案例驗證其應(yīng)用潛力，為我國數(shù)字孿生流域向更高階的認(rèn)知智能形態(tài)演進(jìn)提供理論參考與技術(shù)支撐。

概念與框架

1.認(rèn)知數(shù)字孿生流域的概念

借鑒數(shù)字孿生流域的基本定義，認(rèn)知數(shù)字孿生流域可定義為：一種嵌入認(rèn)知內(nèi)核、具備自主演進(jìn)能力的高級流域數(shù)字副本，能夠通過深度融合多源數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識，在精準(zhǔn)映射流域全要素狀態(tài)及物理過程的基礎(chǔ)上，模擬專家推理模式，從而實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的自主規(guī)劃、編排與執(zhí)行，最終生成可量化、可推演、可解釋的流域管理決策，并通過與物理世界的閉環(huán)交互實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化與迭代。這種從被動推演到主動優(yōu)化的演進(jìn)，為數(shù)字孿生流域帶來了顯著的功能升級：①建模方式的改變，從依賴大量人工經(jīng)驗和預(yù)設(shè)規(guī)則的顯式建模，向數(shù)據(jù)驅(qū)動、目標(biāo)導(dǎo)向的自適應(yīng)、智能化建模轉(zhuǎn)變；②模擬效率的提升，從“一次率定、開環(huán)運行”的靜態(tài)模擬，向能夠持續(xù)對齊物理現(xiàn)實的動態(tài)、高精度模擬轉(zhuǎn)變；③決策范式的轉(zhuǎn)變，從依賴固化預(yù)案、離線推演的“腳本式”決策，向融合實時態(tài)勢、在線尋優(yōu)的“生成式”決策轉(zhuǎn)變。

2.認(rèn)知數(shù)字孿生流域的框架

傳統(tǒng)的數(shù)字孿生流域架構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)底板、模型平臺和知識平臺三大核心模塊。在上述三大平臺基礎(chǔ)上，本文提出了以認(rèn)知智能層為內(nèi)核的認(rèn)知數(shù)字孿生流域框架。認(rèn)知智能層能夠接收并解析上層“2+N”業(yè)務(wù)的用戶意圖與業(yè)務(wù)需求，并將其轉(zhuǎn)譯為對底層平臺的調(diào)用與編排。其目標(biāo)是將原本依賴專家經(jīng)驗和靜態(tài)規(guī)則的關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，重構(gòu)為可復(fù)用、可解釋的動態(tài)工作流，并最終封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的認(rèn)知服務(wù)，供上層業(yè)務(wù)直接調(diào)用，從而以“即插即用”的方式為上層業(yè)務(wù)提供精準(zhǔn)的智能化支持。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，認(rèn)知智能層必須與三大平臺進(jìn)行深度協(xié)同，體現(xiàn)在以下三個方面。

認(rèn)知數(shù)字孿生流域框架

（1）與數(shù)據(jù)底板的交互

數(shù)據(jù)底板通過標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用程序編程接口（Application Programming Interface，API）為認(rèn)知智能層提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。認(rèn)知智能層則依據(jù)特定任務(wù)需求，主動調(diào)用這些接口，并對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合與語義對齊，從而構(gòu)建能夠全面反映流域當(dāng)前狀態(tài)的任務(wù)導(dǎo)向型快照，即“認(rèn)知圖景”。此外，認(rèn)知智能層能夠基于任務(wù)執(zhí)行情況，逆向生成數(shù)據(jù)采集與治理策略，指導(dǎo)數(shù)據(jù)底板進(jìn)行更具針對性的數(shù)據(jù)匯聚與處理。

（2）與模型平臺的交互

模型平臺提供標(biāo)準(zhǔn)化水利模型與算法，認(rèn)知智能層則負(fù)責(zé)根據(jù)任務(wù)目標(biāo)自動選擇、組合與鏈接異構(gòu)模型，規(guī)劃最優(yōu)計算鏈路，并實現(xiàn)參數(shù)的智能配置。在執(zhí)行過程中，認(rèn)知智能層通過比對模型輸出與實時數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行在線校準(zhǔn)與參數(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)對模型資產(chǎn)從編排、監(jiān)控到優(yōu)化的閉環(huán)管理與持續(xù)優(yōu)化。

（3）與知識平臺的交互

知識平臺為認(rèn)知智能層提供領(lǐng)域大語言模型（Large Language Model，LLM）、結(jié)構(gòu)化知識庫等核心知識資源，認(rèn)知智能層則通過調(diào)用LLM和檢索知識庫，融合隱性推理與顯性知識，完成復(fù)雜推理決策任務(wù)。同時認(rèn)知智能層將任務(wù)執(zhí)行過程中經(jīng)過驗證的新知識、新策略反饋到知識平臺，最終形成自我迭代、持續(xù)演進(jìn)的知識增強閉環(huán)。

認(rèn)知智能層內(nèi)部采用多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System，MAS）架構(gòu)，其結(jié)構(gòu)與協(xié)同方式如圖所示。該架構(gòu)在組件層面由兩類智能體構(gòu)成：一是作為決策核心的領(lǐng)航智能體，負(fù)責(zé)頂層策略生成與全局規(guī)劃，不直接參與工具操作；二是多個專項智能體，通過與數(shù)據(jù)、模型、知識等基礎(chǔ)平臺進(jìn)行API調(diào)用、狀態(tài)監(jiān)控等交互，執(zhí)行具體的工作流程。各智能體的認(rèn)知內(nèi)核均由知識平臺提供，經(jīng)過領(lǐng)域適配的大語言模型驅(qū)動，并依據(jù)能力邊界承擔(dān)特定任務(wù)，其核心角色與功能如下：

認(rèn)知智能層架構(gòu)

①領(lǐng)航智能體。作為核心協(xié)調(diào)單元，領(lǐng)航智能體負(fù)責(zé)戰(zhàn)略規(guī)劃、人機交互及系統(tǒng)演化。它將業(yè)務(wù)目標(biāo)分解為可執(zhí)行的子任務(wù)，進(jìn)行協(xié)同調(diào)度與監(jiān)控，聚焦“做什么”與“為何做”的頂層策略。同時，該智能體作為用戶接口，負(fù)責(zé)呈報關(guān)鍵結(jié)果及解釋決策邏輯，并在必要時請求人類裁定。此外，該智能體還負(fù)責(zé)系統(tǒng)的演化管理，通過復(fù)盤與評估，提煉成功經(jīng)驗與失敗教訓(xùn)，從而優(yōu)化未來的決策過程。

②感知智能體。作為系統(tǒng)與物理世界交互的核心接口，感知智能體負(fù)責(zé)構(gòu)建流域的“認(rèn)知圖景”。它通過融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，依據(jù)業(yè)務(wù)需求，鎖定關(guān)鍵對象及相關(guān)要素，并明確相關(guān)要素的風(fēng)險狀態(tài)。其輸出內(nèi)容包括清晰的決策目標(biāo)、明確的任務(wù)邊界和量化的風(fēng)險評估，從而為后續(xù)的建模和智能體優(yōu)化提供精準(zhǔn)輸入和任務(wù)觸發(fā)信號。

③模型智能體。作為系統(tǒng)的核心計算引擎，模型智能體負(fù)責(zé)水利模型資產(chǎn)的構(gòu)建、裝配、運行與優(yōu)化等全生命周期管理。它依據(jù)領(lǐng)航智能體的任務(wù)指令，動態(tài)構(gòu)建滿足特定需求的對象拓?fù)?，智能選擇、配置模型，并明確數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系，從而形成完整的計算鏈路。此外，智能體還具備持續(xù)自我完善的能力，能夠通過在線學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)同化機制，在運行過程中不斷優(yōu)化模型的狀態(tài)與參數(shù)。

④知識智能體。作為系統(tǒng)的核心認(rèn)知中樞，知識智能體負(fù)責(zé)知識體系的統(tǒng)一管理、動態(tài)維護與結(jié)構(gòu)優(yōu)化。首先，該智能體能夠為其他智能體按需提供精準(zhǔn)的知識查詢、推理與匹配服務(wù)。同時，該智能體還根據(jù)領(lǐng)航智能體的復(fù)盤與評估，對新知識進(jìn)行自動化抽取、驗證與融合，以此實現(xiàn)知識庫的動態(tài)更新，進(jìn)而對領(lǐng)域本體進(jìn)行持續(xù)迭代與優(yōu)化，以提升知識表示的語義精確性與邏輯一致性。

⑤優(yōu)化智能體。作為系統(tǒng)的核心決策引擎，優(yōu)化智能體負(fù)責(zé)動態(tài)評估決策場景的復(fù)雜性與不確定性，以選擇并執(zhí)行最高效的求解策略。在存在成熟調(diào)度模型時，它能夠基于對當(dāng)前態(tài)勢的理解，智能選擇、調(diào)用最優(yōu)的已有模型，或直接匹配、推薦最適用的調(diào)度規(guī)則；在沒有現(xiàn)成方案時，它能夠?qū)⒁宰匀徽Z言描述的模糊業(yè)務(wù)目標(biāo)編譯為多目標(biāo)規(guī)劃問題的求解代碼，或生成適應(yīng)性學(xué)習(xí)問題的獎勵函數(shù)，從而生成一系列科學(xué)且量化的候選策略。

從協(xié)同編排視角看，該多智能體系統(tǒng)遵循“戰(zhàn)略—規(guī)劃—執(zhí)行”完整工作流，將高階業(yè)務(wù)意圖逐層解析并轉(zhuǎn)化為具體計算與決策任務(wù)。該流程具體分為三個階段。首先，在策略生成模塊，由領(lǐng)航智能體作為主要的人機交互接口，其職責(zé)是分析用戶的高階業(yè)務(wù)意圖，并結(jié)合從知識平臺獲取的實時信息與領(lǐng)域規(guī)則，定義出一份包含了總體目標(biāo)、核心約束與價值準(zhǔn)則，概念性且不可執(zhí)行的戰(zhàn)略指令。其次，在方案規(guī)劃模塊，領(lǐng)航智能體通過與各專項智能體的協(xié)同，將前一階段的戰(zhàn)略指令分解和規(guī)劃為一份明確了具體步驟、數(shù)據(jù)流與模型調(diào)用關(guān)系，結(jié)構(gòu)化且待執(zhí)行的工作流方案。最后，在操作執(zhí)行模塊，工作流的執(zhí)行轉(zhuǎn)由各專項智能體負(fù)責(zé)，其依據(jù)該方案精確執(zhí)行任務(wù)，并與底層平臺交互，而領(lǐng)航智能體的職責(zé)則變?yōu)楸O(jiān)控任務(wù)的全局執(zhí)行狀態(tài)。該層不僅生成最終的決策或計算結(jié)果，其執(zhí)行過程所記錄的日志、中間狀態(tài)等數(shù)據(jù)也將作為關(guān)鍵反饋，用于動態(tài)調(diào)整頂層策略和持續(xù)更新知識庫。

關(guān)鍵技術(shù)體系

認(rèn)知數(shù)字孿生流域的關(guān)鍵技術(shù)體系緊密圍繞面向水利業(yè)務(wù)的智能體構(gòu)建、多尺度場景動態(tài)建模、水循環(huán)過程智能模擬及流域智能決策與優(yōu)化調(diào)度展開，如圖所示。

認(rèn)知數(shù)字孿生流域關(guān)鍵技術(shù)體系

1.面向水利業(yè)務(wù)的智能體構(gòu)建

水利專家在應(yīng)對快速變化的雨洪情勢及多目標(biāo)沖突時，往往依賴個人知識和經(jīng)驗進(jìn)行決策，這一過程主觀性強且難以形式化、規(guī)?；瘡?fù)現(xiàn)。這種局限性源于流域系統(tǒng)的復(fù)雜性與人類認(rèn)知能力的有限性。因此，智能體構(gòu)建首要目標(biāo)是將專家的非結(jié)構(gòu)化決策過程轉(zhuǎn)化為可計算、可演進(jìn)的智能分析體系，包含兩個層面。

（1）單個智能體構(gòu)建

單個智能體要成為可靠的專業(yè)能力單元，必須解決通用AI模型領(lǐng)域深度不足的核心問題，實現(xiàn)與水利專業(yè)知識的深度融合。這不僅需要使用水利專業(yè)語料對模型進(jìn)行微調(diào)，更要將大語言模型的通用推理能力與水利科學(xué)的內(nèi)在規(guī)律結(jié)合。其技術(shù)路徑是以水文、水力等物理規(guī)律作為不可違背的“硬約束”，將歷史洪水案例、調(diào)度規(guī)程等作為“軟約束”，共同限定智能體的推理與行為邊界，從而使智能體在解析復(fù)雜意圖指令時保持策略的靈活性，同時嚴(yán)格遵循水利科學(xué)的基本原則。

（2）多個智能體協(xié)同

多個智能體協(xié)同的根本價值，在于突破傳統(tǒng)專家會商在跨領(lǐng)域知識集成與串行決策上的效率瓶頸，實現(xiàn)全局性的即時分析與優(yōu)化。為此，系統(tǒng)引入了動態(tài)代理編排思想，其核心在于能夠根據(jù)任務(wù)情境動態(tài)地組織和協(xié)調(diào)智能體。在方案規(guī)劃模塊，領(lǐng)航智能體依據(jù)已制定的頂層戰(zhàn)略，立即執(zhí)行推理時智能體的選擇，從可用的專項智能體中挑選并動態(tài)組建一個跨領(lǐng)域的臨時工作組。面對高度不確定或全新的挑戰(zhàn)，系統(tǒng)可以按需生成具備特定能力的新智能體以實現(xiàn)精準(zhǔn)響應(yīng)。這個動態(tài)組建的團隊最終通過協(xié)同，將宏觀戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為具體的、可執(zhí)行的工作流，交付給操作執(zhí)行模塊。

2.多尺度場景動態(tài)建模

傳統(tǒng)數(shù)字孿生建模在“建”與“用”的環(huán)節(jié)普遍存在脫節(jié)：系統(tǒng)在建設(shè)階段為追求高保真度，傾向于構(gòu)建覆蓋全要素、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的靜態(tài)模型；而在應(yīng)急應(yīng)用時，專家又不得不基于個人經(jīng)驗對龐大模型進(jìn)行臨時、手動的拓?fù)浜喕湍Ｐ瓦m配，以求快速響應(yīng)。為突破此瓶頸，本文提出了“場景按需動態(tài)建?！奔夹g(shù)，該技術(shù)旨在基于動態(tài)演變的流域態(tài)勢自動識別潛在風(fēng)險，并將其轉(zhuǎn)化為明確的建模任務(wù)，進(jìn)而通過任務(wù)解析以確立邊界，調(diào)用知識與模型平臺實現(xiàn)對象要素篩選、計算流程規(guī)劃與模型組件的自動化裝配，最終快速構(gòu)建一個服務(wù)于特定目標(biāo)、輕量化的計算場景，實現(xiàn)從“業(yè)務(wù)需求”到“計算場景”的自動化構(gòu)建。

（1）要素對象級態(tài)勢感知

為克服傳統(tǒng)預(yù)警技術(shù)依賴孤立靜態(tài)閾值、忽略風(fēng)險時空演化與傳導(dǎo)特性的局限性，該技術(shù)旨在構(gòu)建一種融合時序演化與事理邏輯的動態(tài)知識圖譜。該圖譜將實時映射物理實體屬性與關(guān)系的“對象圖譜”和描述事件因果邏輯的“事理圖譜”深度融合，實現(xiàn)了對事件主體、觸發(fā)時間與演化過程的統(tǒng)一表征。基于該圖譜，感知智能體用可定義的動態(tài)觸發(fā)條件替代固定閾值規(guī)則，通過關(guān)系建模將風(fēng)險要素映射為可推理的動態(tài)風(fēng)險傳導(dǎo)鏈，從而實現(xiàn)前瞻性的風(fēng)險識別與傳導(dǎo)分析。這使其不僅能對風(fēng)險進(jìn)行深度歸因，更能對其傳導(dǎo)路徑與潛在影響進(jìn)行前瞻性預(yù)判，最終生成一個“認(rèn)知圖景”，該圖景不僅蘊含了動態(tài)風(fēng)險演化邏輯，還以語義方式關(guān)聯(lián)了各類相關(guān)要素，為后續(xù)模型智能體的工作提供精準(zhǔn)、高效的邊界約束與任務(wù)觸發(fā)信號。

（2）需求驅(qū)動的拓?fù)錁?gòu)建

針對傳統(tǒng)拓?fù)錁?gòu)建依賴專家手動概化所帶來的主觀性強、效率低下等問題，模型智能體的首要任務(wù)是接收感知智能體生成的“認(rèn)知圖景”，并自動將抽象的風(fēng)險邊界轉(zhuǎn)譯為精確的計算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。首先，知識智能體基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對全域水網(wǎng)進(jìn)行離線預(yù)分析，從水力特征（如連通性、防洪貢獻(xiàn)度）與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩裕ㄈ缍戎行男裕┑染S度，預(yù)計算并量化各對象的潛在影響力。隨后，模型智能體便依據(jù)該影響力評估，智能篩選出核心物理對象并排序，在線裁剪掉無關(guān)冗余節(jié)點，并驅(qū)動知識智能體查詢水利對象知識圖譜，進(jìn)一步明確入選對象間的空間拓?fù)洌ㄈ缟舷掠危┡c業(yè)務(wù)邏輯（如供水保障）關(guān)系。最終，這些被選定的對象及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，共同構(gòu)成了一個面向特定任務(wù)、輕量化且高內(nèi)聚的計算子圖，為后續(xù)的模型裝配提供最優(yōu)化的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

（3）預(yù)報方案智能配置

為取代依賴專家經(jīng)驗與試錯調(diào)整的傳統(tǒng)預(yù)報方案配置模式，該環(huán)節(jié)由模型智能體主導(dǎo)，并與知識智能體深度協(xié)同完成。其核心是構(gòu)建由知識智能體統(tǒng)一管理的雙重知識體系：一個是用語義標(biāo)簽精確刻畫包含各模型物理機理、適用條件與計算代價的“模型知識圖譜”，另一個是固化了歷史成功預(yù)報實例及其對應(yīng)工情與參數(shù)的“場景模式庫”?；谠撝R體系，模型智能體在配置新方案時執(zhí)行兩階段智能尋優(yōu)：首先，通過匹配“場景模式庫”，快速檢索出高質(zhì)量的初始模型與參數(shù)組合；其次，結(jié)合從“模型知識圖譜”中獲取的模型機理、代價等深度信息，利用機器學(xué)習(xí)等優(yōu)化算法對初始方案進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整，使其最優(yōu)適配當(dāng)前事件。

3.水循環(huán)過程智能模擬技術(shù)

當(dāng)“場景按需動態(tài)建模”構(gòu)建了最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)后，模擬過程進(jìn)入由模型智能體主導(dǎo)的操作執(zhí)行階段。此階段的核心技術(shù)挑戰(zhàn)是破解傳統(tǒng)模型“一次率定、開環(huán)運行”所導(dǎo)致的模擬精度隨時間衰減的難題。為此，水循環(huán)過程智能模擬技術(shù)旨在通過賦予模型智能體持續(xù)自我校正與動態(tài)演化的能力，將模擬過程從靜態(tài)的“一次性計算”升級為動態(tài)的“持續(xù)性追蹤”，確保虛擬模型與物理現(xiàn)實的動態(tài)精準(zhǔn)對齊。

（1）數(shù)據(jù)知識融合驅(qū)動模擬

該技術(shù)旨在解決數(shù)據(jù)驅(qū)動模型難以強制施加顯式物理約束，從而導(dǎo)致其泛化能力不足的問題，同時規(guī)避傳統(tǒng)物理模型因過度理想化假設(shè)而帶來的適應(yīng)性與靈活性限制。其核心思路并非在二者中取舍，而是通過構(gòu)建數(shù)據(jù)知識融合的混合智能模型，將水文學(xué)先驗知識作為物理約束，顯式融入數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的訓(xùn)練與推理全過程。然而，剛性的物理約束有時反而會限制模型對數(shù)據(jù)噪聲的靈活適應(yīng)性，導(dǎo)致性能下降。為此，該技術(shù)引入了基于梯度下降的對抗性訓(xùn)練策略，在訓(xùn)練中動態(tài)權(quán)衡觀測數(shù)據(jù)損失（保證精度）與物理約束損失（保證物理一致性），從而在保障模擬結(jié)果遵循物理規(guī)律的同時，具備更高的適應(yīng)性與魯棒性。

（2）在線參數(shù)反饋增量學(xué)習(xí)

為應(yīng)對流域產(chǎn)匯流特性的時變非平穩(wěn)性，模型智能體被賦予在線參數(shù)增量學(xué)習(xí)能力，以模擬資深預(yù)報員的動態(tài)調(diào)參過程。在該機制下，模型智能體持續(xù)監(jiān)控由感知智能體提供的實時水文氣象觀測數(shù)據(jù)流，一旦獲取新的高價值數(shù)據(jù)便自動觸發(fā)優(yōu)化流程，在現(xiàn)有模型參數(shù)基礎(chǔ)上利用小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速迭代調(diào)整，無需全局重新率定。這種“邊運行、邊學(xué)習(xí)、邊優(yōu)化”的閉環(huán)機制使模型能夠以極低的計算成本敏銳捕捉流域水文響應(yīng)的最新動態(tài)，從而持續(xù)提升模擬精度。

（3）模型狀態(tài)實時同化校正

為解決模型內(nèi)部狀態(tài)因初始條件、結(jié)構(gòu)不確定性等因素與物理現(xiàn)實產(chǎn)生的偏離，系統(tǒng)執(zhí)行由多智能體協(xié)同的狀態(tài)實時同化校正。其工作流如下：首先，感知智能體負(fù)責(zé)實時獲取并供給地面站點徑流、遙感土壤濕度等多源觀測數(shù)據(jù)；隨后，模型智能體接收數(shù)據(jù)，并運行集合卡爾曼濾波等先進(jìn)同化算法，將觀測信息強制融入模型計算過程，驅(qū)動模型內(nèi)部狀態(tài)追蹤物理流域的真實演變。為進(jìn)一步提升同化策略的智能化水平，模型智能體還可與知識智能體協(xié)作，利用強化學(xué)習(xí)等手段，將知識智能體提供的領(lǐng)域知識（如不同洪水階段的關(guān)鍵影響因子）作為獎勵函數(shù)或約束，自主學(xué)習(xí)并形成更高級的同化策略。

（4）專家偏好持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化

認(rèn)知數(shù)字孿生不僅追求客觀精度，更要實現(xiàn)對專家隱性知識與決策偏好的深度融合。為此，系統(tǒng)構(gòu)建了面向?qū)＜移玫娜藱C協(xié)同持續(xù)學(xué)習(xí)機制。在該機制下，領(lǐng)航智能體通過交互界面捕捉專家的經(jīng)驗性操作（如對特定區(qū)域參數(shù)的直覺修正）或決策偏好（如風(fēng)險規(guī)避傾向）。這些寶貴信息被系統(tǒng)化提煉后，交由知識智能體結(jié)構(gòu)化為“偏好知識”并存入知識庫。最后，模型智能體在執(zhí)行任務(wù)時，會運用面向?qū)＜移玫膹娀瘜W(xué)習(xí)等方法，將這些偏好知識融入其參數(shù)調(diào)優(yōu)乃至決策邏輯中。如此，系統(tǒng)輸出的結(jié)果不僅技術(shù)可靠，更能與專家的實戰(zhàn)經(jīng)驗對齊，真正實現(xiàn)專家經(jīng)驗的數(shù)字化傳承與規(guī)?；瘮U展。

4.流域智能決策與優(yōu)化調(diào)度

流域尺度的決策與調(diào)度是水利管理的核心，其本質(zhì)是在不確定環(huán)境下針對多個相互沖突的目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡與尋優(yōu)的復(fù)雜過程。傳統(tǒng)決策模式高度依賴靜態(tài)預(yù)案與定性經(jīng)驗，難以應(yīng)對瞬息萬變的動態(tài)情境。為此本節(jié)所闡述的關(guān)鍵技術(shù)，旨在構(gòu)建一套智能決策與優(yōu)化調(diào)度體系，其核心是實現(xiàn)從“用戶意圖”到“可執(zhí)行代碼”的自動轉(zhuǎn)化。該體系能夠?qū)⒁宰匀徽Z言描述的模糊業(yè)務(wù)目標(biāo)，形式化為定義了目標(biāo)函數(shù)與約束條件的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，再自動生成可調(diào)用底層求解器的計算代碼，最終將專家的定性經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動、可量化的科學(xué)尋優(yōu)過程。

（1）業(yè)務(wù)目標(biāo)動態(tài)智能識別

在決策的方案規(guī)劃階段，首要任務(wù)便是對業(yè)務(wù)目標(biāo)進(jìn)行動態(tài)、智能識別。傳統(tǒng)多準(zhǔn)則決策模型雖具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)呐判蚰芰?，但其?quán)重設(shè)定依賴靜態(tài)規(guī)則或?qū)＜医?jīng)驗，在實時、多變的復(fù)雜情境中適應(yīng)性不足。該技術(shù)的核心是將LLM作為認(rèn)知前端，負(fù)責(zé)情境的動態(tài)理解，而將傳統(tǒng)決策模型作為數(shù)學(xué)后端，負(fù)責(zé)方案的規(guī)范化權(quán)衡。在此機制下，領(lǐng)航智能體利用其LLM內(nèi)核，對感知智能體提供的實時“認(rèn)知圖景”及知識智能體供給的歷史偏好等高維、異構(gòu)信息進(jìn)行深度解析。其關(guān)鍵任務(wù)是將復(fù)雜的態(tài)勢理解與因果邏輯推理，轉(zhuǎn)化為一組可解釋、可計算的動態(tài)目標(biāo)權(quán)重。該動態(tài)賦權(quán)過程使傳統(tǒng)決策模型的能力得以延伸，從執(zhí)行靜態(tài)計算轉(zhuǎn)變?yōu)檫M(jìn)行動態(tài)的情境感知與權(quán)衡。最終，系統(tǒng)生成一個具備高度情境自適應(yīng)性與決策過程透明度的量化多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，為下游的優(yōu)化求解奠定堅實基礎(chǔ)。

（2）歷史場景匹配輔助決策

為破解應(yīng)急響應(yīng)時效性與全局尋優(yōu)計算開銷之間的矛盾，該技術(shù)旨在將經(jīng)驗驅(qū)動與智能尋優(yōu)有機結(jié)合。該技術(shù)的核心是由知識智能體將歷史上經(jīng)過實踐檢驗的成功調(diào)度案例，轉(zhuǎn)化為一個可計算、可推理的“時空場景模式庫”。在處理新決策任務(wù)時，優(yōu)化智能體首先向知識智能體查詢，通過高維特征匹配，從歷史場景中快速提煉出蘊含專家智慧的啟發(fā)式信息（如關(guān)鍵調(diào)度參數(shù)、約束邊界等），以直接初始化或有效約束其優(yōu)化模型。該機制通過為優(yōu)化算法提供高質(zhì)量的起點和合理的邊界，極大壓縮了算法的搜索空間，從而在保障應(yīng)急響應(yīng)速度的同時，提升了決策方案的科學(xué)性。

（3）自動化決策方案生成優(yōu)化

當(dāng)決策問題在方案規(guī)劃階段被明確定義后，便進(jìn)入操作執(zhí)行環(huán)節(jié)。水利優(yōu)化決策的核心技術(shù)挑戰(zhàn)在于，如何將專家動態(tài)、模糊的決策意圖精確轉(zhuǎn)化為高效、形式化的數(shù)學(xué)模型代碼。盡管LLM具備初步的代碼生成能力，但一次性的直接翻譯往往導(dǎo)致優(yōu)化模型的代碼方案趨于通用或次優(yōu)，難以捕捉特定水利場景下的復(fù)雜動態(tài)與隱性約束。為此，該技術(shù)的核心突破在于將進(jìn)化計算（Evolutionary Computation，EC）思想與大語言模型深度融合，為優(yōu)化智能體構(gòu)建了一套面向代碼的進(jìn)化機制。首先，創(chuàng)建包含多種候選數(shù)學(xué)模型或獎勵函數(shù)代碼的“初始種群”。隨后，優(yōu)化智能體在迭代循環(huán)中通過借鑒進(jìn)化算子的提示策略（如交叉、變異），引導(dǎo)LLM生成更優(yōu)“子代”，并對新方案進(jìn)行性能評估與選擇。每個新生成的代碼方案都將經(jīng)過嚴(yán)格的性能評估，并依據(jù)“適者生存”原則進(jìn)行選擇，從而驅(qū)動代碼種群向更高性能的方向持續(xù)進(jìn)化。這種“視代碼為基因”的進(jìn)化機制，使優(yōu)化智能體能夠在廣闊的程序空間內(nèi)進(jìn)行高效搜索，最終生成高度定制化且性能卓越的優(yōu)化方案。

（4）人機協(xié)同可視決策演化

在高風(fēng)險決策場景，任何機器生成的“最優(yōu)解”都必須由人類專家最終研判。為此，領(lǐng)航智能體需提供一個交互式的決策推演環(huán)境，而非單向地推薦方案。專家可對優(yōu)化智能體生成的候選方案進(jìn)行調(diào)整，而系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)在于應(yīng)用逆向強化學(xué)習(xí)，將專家的每一次“調(diào)整”都視為一次隱式偏好展示，并從中反推出其內(nèi)在的、量化的決策偏好與風(fēng)險規(guī)避傾向。這些信息隨后被知識智能體固化，并通過基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)等方法，指導(dǎo)優(yōu)化智能體進(jìn)行再訓(xùn)練。這一機制確保了AI的演化始終與專家的實戰(zhàn)經(jīng)驗和決策責(zé)任體系對齊，最終將人類的隱性智慧數(shù)字化表示為智能體可計算、可傳承的核心能力。

應(yīng)用實例：洪水預(yù)報與調(diào)度決策

本應(yīng)用實例基于安徽省屯溪流域防洪應(yīng)急響應(yīng)，將前文構(gòu)建的理論框架付諸實踐，演示了多智能體系統(tǒng)在策略生成、方案規(guī)劃、操作執(zhí)行與閉環(huán)學(xué)習(xí)的全流程。

1.策略生成：應(yīng)急響應(yīng)啟動與目標(biāo)確立

應(yīng)急響應(yīng)的啟動源于策略生成模塊。當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測屯溪流域上游將發(fā)生特大暴雨時，作為核心協(xié)調(diào)單元的領(lǐng)航智能體接收到這一高階、模糊的風(fēng)險信號。其首要任務(wù)是將該信號轉(zhuǎn)化為明確的戰(zhàn)略意圖。為此，領(lǐng)航智能體與知識智能體交互查閱相關(guān)的防洪預(yù)案和調(diào)度規(guī)程，并將保障下游重點城市安全確立為最高準(zhǔn)則。基于此定義了概念性戰(zhàn)略指令，內(nèi)容包括總體目標(biāo)（確保屯溪水文站安全度汛）、核心約束（各水庫不得超汛限水位運行）以及價值準(zhǔn)則（優(yōu)先保障下游重點城市安全）。這份指令明確了“做什么”和“為何做”，為后續(xù)所有行動提供了頂層依據(jù)，但其本身并非可直接執(zhí)行的程序。

2.方案規(guī)劃：構(gòu)建自動化任務(wù)工作流

戰(zhàn)略指令確立后，流程進(jìn)入方案規(guī)劃模塊。這一階段，領(lǐng)航智能體通過與各專項智能體協(xié)同，將前述宏觀戰(zhàn)略分解并規(guī)劃為一份結(jié)構(gòu)化、待執(zhí)行的工作流方案。

（1）感知規(guī)劃

領(lǐng)航智能體指示感知智能體規(guī)劃一份精細(xì)化的數(shù)據(jù)監(jiān)測方案，明確重點監(jiān)控上游11座雨量站中的關(guān)鍵站點，并提升對下游關(guān)鍵斷面的水位監(jiān)測頻率。

（2）預(yù)報規(guī)劃

領(lǐng)航智能體激活模型智能體，指令其進(jìn)行預(yù)報前的準(zhǔn)備工作。模型智能體規(guī)劃出動態(tài)建模的具體步驟：首先進(jìn)行拓?fù)浼舨?，然后基于風(fēng)險等級預(yù)選出融合物理機理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子模型，將其作為此次預(yù)報的核心計算引擎。

（3）決策預(yù)案

同時，領(lǐng)航智能體與優(yōu)化智能體協(xié)同，預(yù)設(shè)決策觸發(fā)條件。例如，當(dāng)模型智能體的預(yù)報結(jié)果顯示洪峰流量將超過保證水位時，觸發(fā)優(yōu)化智能體的調(diào)度方案生成流程。最終，該模塊輸出一份詳盡且定義了各智能體任務(wù)序列、數(shù)據(jù)依賴關(guān)系和觸發(fā)條件的可執(zhí)行工作流。

3.操作執(zhí)行：預(yù)報與調(diào)度的接力實現(xiàn)

工作流方案制定后，流程進(jìn)入操作執(zhí)行模塊，各專項智能體依據(jù)規(guī)劃藍(lán)圖與底層平臺交互，精確執(zhí)行任務(wù)。

（1）洪水智能預(yù)報

感知智能體首先執(zhí)行數(shù)據(jù)監(jiān)測規(guī)劃，調(diào)用數(shù)據(jù)底板，實時匯集覆蓋該流域11座雨量站及干流出口水文站的小時級監(jiān)測數(shù)據(jù)。其并非簡單地堆疊數(shù)據(jù)，而是立即與知識智能體協(xié)同，調(diào)用流域知識圖譜?；趫D譜中預(yù)存的水系拓?fù)渑c水文事理，感知智能體為這些孤立的數(shù)據(jù)流建立了實時的語義與因果關(guān)聯(lián)，明確了上游降雨對下游洪峰的關(guān)鍵依賴關(guān)系。這一過程最終生成了富含結(jié)構(gòu)化關(guān)系的高維度“認(rèn)知圖景”，并將其傳遞給模型智能體。

模型智能體接收數(shù)據(jù)后，立即執(zhí)行預(yù)報任務(wù)。其調(diào)用模型平臺，啟動預(yù)選的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子模型。在模擬過程中，模型通過注意力機制對多源時空數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并融合傅里葉神經(jīng)算子與循環(huán)單元的解碼器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性過程模擬。同時，模型損失函數(shù)中不僅包含觀測誤差，還顯式融入了由流體力學(xué)方程轉(zhuǎn)化而來的物理約束項，并通過對抗性訓(xùn)練策略動態(tài)權(quán)衡二者權(quán)重，確保預(yù)報的物理一致性與高精度。

為驗證預(yù)報精度，系統(tǒng)以1998年7月屯溪流域一次典型洪水過程為回放驗證案例。為全面評估其性能，將本框架與一組具有代表性的基準(zhǔn)模型進(jìn)行了對比，這些模型涵蓋了經(jīng)典時序模型（如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM），以及不同類型的深度神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)，包括其基礎(chǔ)架構(gòu)（DeepONet）、引入物理約束的版本（PI-DeepONet），以及融合傅里葉神經(jīng)算子與卷積單元的混合模型（FNOCL）。結(jié)果顯示，本框架的預(yù)報結(jié)果在各項關(guān)鍵性能指標(biāo)上均顯著優(yōu)于上述基準(zhǔn)模型（見表），相較于表現(xiàn)次優(yōu)的FNOCL模型，本框架的均方根誤差（RMSE）降低了22.5%，納什效率系數(shù)（NSE）則更接近于1。

本框架與基準(zhǔn)模型關(guān)鍵性能指標(biāo)對比

（2）調(diào)度智能決策

預(yù)報結(jié)果顯示洪峰超警，工作流自動觸發(fā)調(diào)度決策任務(wù)。優(yōu)化智能體被激活后，首先請求知識智能體匹配歷史相似場景；若未找到適用案例，則啟動“意圖到代碼”的進(jìn)化機制，自動構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，并生成一組Pareto最優(yōu)調(diào)度方案集。領(lǐng)航智能體作為人機交互核心，將方案集以多維可視化的形式呈現(xiàn)給決策專家，并根據(jù)專家的自然語言指令，調(diào)用模型智能體對特定方案進(jìn)行快速推演與風(fēng)險評估。專家做出最終決策后，領(lǐng)航智能體將該決策編譯為標(biāo)準(zhǔn)化的調(diào)度指令并下達(dá)執(zhí)行。

4.閉環(huán)學(xué)習(xí)：系統(tǒng)演化與知識沉淀

洪水事件響應(yīng)結(jié)束后，領(lǐng)航智能體自動啟動復(fù)盤流程，帶領(lǐng)系統(tǒng)進(jìn)入學(xué)習(xí)階段。事件全過程的日志、數(shù)據(jù)和最終結(jié)果被完整記錄。知識智能體將此次成功的應(yīng)對范式存入案例庫，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)機制，從專家最后的決策調(diào)整中提煉其隱性偏好。模型智能體則利用此次事件的實測數(shù)據(jù)，對其內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子模型進(jìn)行參數(shù)再標(biāo)定。通過這一閉環(huán)，系統(tǒng)的認(rèn)知與決策能力得到持續(xù)迭代和提升。

總結(jié)與展望

本文提出“認(rèn)知數(shù)字孿生流域”，其核心價值在于通過構(gòu)建一個由多智能體系統(tǒng)驅(qū)動的“認(rèn)知智能層”，實現(xiàn)從物理流域的“數(shù)字映射”向“智慧決策”的深層次轉(zhuǎn)型。該范式不僅能顯著提升對復(fù)雜流域系統(tǒng)的動態(tài)洞察與風(fēng)險研判能力，也為“四預(yù)”等核心業(yè)務(wù)的智能化升級，以及行業(yè)知識體系的結(jié)構(gòu)化傳承與持續(xù)演進(jìn)提供了關(guān)鍵支撐。然而，將這一前沿理念轉(zhuǎn)化為成熟的工程應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)，核心在于如何實現(xiàn)認(rèn)知大模型與水利物理機理模型的深度耦合，并確保多智能體協(xié)同決策的魯棒性與可解釋性。此外，相關(guān)技術(shù)與業(yè)務(wù)場景的深度融合及標(biāo)準(zhǔn)體系的建立，亦是推動其規(guī)?；l(fā)展的必要前提。

展望未來，上層認(rèn)知能力對傳統(tǒng)數(shù)字孿生流域的基礎(chǔ)平臺也提出了根本性的升級要求。首先，數(shù)據(jù)底板的功能需從提供離散的原始數(shù)據(jù)升級為可供機器理解與推理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這要求數(shù)據(jù)具備更高的質(zhì)量、時效性和語義密度，并需提供靈活高效的數(shù)據(jù)服務(wù)接口，以支持智能體進(jìn)行探索式分析與動態(tài)調(diào)用。其次，模型平臺需提供高度模塊化、組件化的標(biāo)準(zhǔn)接口，以支持對異構(gòu)模型的靈活編排與調(diào)用，實現(xiàn)模型的動態(tài)選擇、鏈接及參數(shù)化執(zhí)行，并輸出可解釋的中間過程與結(jié)果置信度，以提升決策的透明度。最后，知識平臺需具備動態(tài)擴展與自我演化能力，能夠高效地接收、融合、管理認(rèn)知智能層在持續(xù)學(xué)習(xí)中產(chǎn)生的新知識、新模式，并與智能體推理模塊兼容，以支持復(fù)雜知識的有效表達(dá)與運用。

Abstract: With the in-depth implementation of the “Digital China” strategy, the digital twin basin has become a critical infrastructure for modern water-resource governance. Significant progress has been made in the data foundation, model platforms, knowledge platforms, and “four pre” functions (forecast, early-warning, rehearsal and plan). However, existing digital twin systems exhibit notable deficiencies in higher-order cognitive capabilities, such as integrating expert knowledge, supporting autonomous learning, and enabling intelligent decision-making. This makes it difficult for them to meet the demands for scenario dynamization, business process automation, and decision-making intelligence. To overcome these challenges, this paper introduces cognitive intelligence and proposes the “cognitive digital twin basin” concept and its framework. Central to this paradigm is the cognitive intelligence layer, constructed upon three fundamental platforms: data, models, and knowledge. This layer is driven by a multi-agent system based on large language models (LLMs), which actively and intelligently coordinates and orchestrates the underlying platforms to deliver advanced cognitive capabilities, including dynamic modeling, intelligent simulation, and optimization-based decision-making. The objective is to transform the static and experience-driven processes within the “2+N” business to an automated and cognition-driven dynamic workflow. In terms of the technical system, the core technical paths are elaborated, including multi-agent collaboration, data and knowledge fusion-driven simulation, online parameter incremental learning, model state assimilation correction, and continuous optimization of expert preferences. Through a case study in the Tunxi River basin of Anhui Province, this paper demonstrates how the framework efficiently conducts flood forecasting and makes decisions, verifying the application value of cognitive intelligence in complex basin management. The paper discusses existing theoretical and engineering challenges and outlines future directions for the intelligent upgrading of data, models, and knowledge platforms. This work provides a theoretical and technical foundation for advancing digital twin basins in China toward higher-order cognitive intelligence.

Keywordscognitive digital twin basin；multi-agent system；flood forecasting；scheduling decision-making；cognitive intelligence layer；cognitive big model；Tunxi River basin

本文引用格式：

唐海麟，馮鈞，周思源“認(rèn)知數(shù)字孿生流域”框架與關(guān)鍵技術(shù)[J].中水利，2025（22）：37-46.

責(zé)編董林玥

校對葛家諾（見習(xí)） 王慧

審核楊軼

監(jiān)制李坤

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