“AI For青藏高原”平台

一、平台建设的目的和意义

青藏高原生态环境的变化直接影响高原居民的健康状况，而高原医学研究则为解决低氧环境下的健康问题提供了科学支持。同时，高原居民在长期适应高寒环境的过程中，形成了独特的文化传统和生存智慧，例如藏医药的理论体系。这些传统智慧不仅为高原医学研究提供了宝贵的启发，也为生态保护和文化传承提供了重要的精神资源。“AI4青藏高原”平台通过跨学科整合，将生态环境、人文历史和高原医学有机结合，推动青藏高原生态保护、文化传承和医学研究协同发展。这一平台不仅是解决高原地区生态与健康问题的科学工具，更是促进区域可持续发展和社会和谐的重要战略支撑。

二、平台的研究任务

1. 青藏高原多圈层系统数据库与知识图谱构建

（1）系统整理青藏高原相关学术论文（中英文）、地方志、历史人文典籍（藏汉双语），建立关系型数据库；对未数字化古籍开展高精度扫描与OCR识别，构建可检索的数字化档案库。

（2）针对“天空地”时空多模态数据，开发数据自动化标注方法体系，识别关键地理、地貌、地物特征，核算污染排放时空分布，建立环境健康人群特征数据。

（3）融合自然数据（大气、水文、水质、土壤、冰川等地理地质特征）、生态系统数据（动植物与微生物物种、生物多样性、基因多样性等）与社会经济数据（人口、健康状态、产业、宗教、文化等），构建时空关联数据库；形成多模态数据清洗与标准化算法，解决异构数据匹配性问题。

（4）基于语义网络建立自然-人文跨领域知识图谱，实现气候变化—环境响应—生态演变—文化变迁的知识关联体系。

（5）整合青藏高原地区的医学数据、生态环境数据等多源数据，形成统一的数据体系，实现数据的共享和互通。

2. 青藏高原多模态大语言模型构建

（1）基于Transformer大模型架构，开发针对青藏高原自然-社会独特性的多模态大模型，融入地理编码与藏汉双语理解，强化对青藏高原时空数据与文本语义的上下文感知能力与分析能力。

（2）基于多模态大模型与智能体平台，开发集系统推理、时空预测、文本生成、工具调用等功能于一体的多模态-多智能体协同框架，提升大模型的研判能力及稀疏数据场景下的泛化性能。

（3）建立“现状分析-问题剖析-数据收集-智能分析-科学决策-评估反馈”的大模型自适应智能模式，揭示气候特征、地质地貌、生态系统与人类健康、社会变迁的相互关联及协同演化路径。

（4）基于大数据构建高原医学研究的大模型，开发针对高原疾病的预测、诊断和治疗的AI应用。

3. 精准预测与决策支持系统

（1）构建基于物理约束的深度学习模型，实现短期气象条件（降水、风速）、水文情势（冰川消融量）、环境质量、生态系统风险、健康响应的分钟级协同预测。

（2）量化重大工程（如铁路、水电站）对生态脆弱区的长短期影响，建立协同演化决策系统，开展青藏高原可持续发展路径优化。

（3）建立独立的高原医学研究体系，推动高原医学从传统的经验医学向精准医学和预防医学转变。