泰国生态站计划在湄南河的 10 公里河段全面推广荷莲品种，同时与江湾合作建立 “东南亚水生植物育种分中心”，培育更多适合当地气候的净化植物。“江湾不仅给了我们优质品种，还教会了我们育种技术，” 泰国专家说，“以后我们不用再依赖进口品种，自己就能培育，成本降低了 30%，生态效益却提高了。”
组 4：AI 生态预测模型跨国适配组（小满 + 18 名中外算法工程师）
小满带着中外算法工程师，将江湾的 AI 生态预测模型适配到全球不同气候、不同水域类型的生态站，解决模型在跨国应用中的 “水土不服” 问题。适配工作分为三个步骤：
数据本地化：收集目标水域的历史数据（水温、水质、鱼类数量、气象数据），补充到模型训练库，比如为非洲维多利亚湖补充雨季、旱季的降水数据，为北极地区的湖泊补充低温环境下的鱼类活动数据；
参数调整：根据当地水域特点调整模型参数，比如热带湖泊的水温常年在 25℃以上，模型的洄游预测阈值从 12℃调整为 20℃；高原湖泊的溶解氧普遍较低，模型的预警阈值从 6mg/L 调整为 5mg/L；
效果验证：在当地水域开展 1 个月的预测验证，对比模型预测结果与实际观测数据，误差控制在 10% 以内才算适配成功，否则继续优化参数。
“咱们已经完成了 28 个国家 45 个生态站的模型适配，预测准确率平均达 91%，” 小满在全球平台上展示适配成果，“比如北极地区的贝加尔湖，适配后的模型能提前 10 天预测冰层融化时间，误差不超过 1 天，帮助当地生态站做好鱼类越冬保护准备；东南亚的湄公河，模型能准确预测雨季的鱼类洄游路线，为当地渔民的生态捕捞提供指导。”
日本琵琶湖生态站的山本教授说：“适配后的 AI 模型比我们原来的人工预测效率高 5 倍，而且准确率更高，现在我们的洄游观测计划都靠它制定，省了很多人力和时间！”
第二环节：全球生态数据平台正式运营与国际服务（分三组推进）
组 1：平台功能优化与多语言适配组（小周 + 12 名中外技术人员）
小周带着中外技术人员，对全球生态数据平台进行正式运营前的最后优化，重点完善 “多语言适配”“数据安全”“用户体验” 三大功能：
多语言适配：新增阿拉伯语、西班牙语、斯瓦希里语等 8 种语言界面，覆盖全球主要发展中国家，同时邀请母语使用者审核翻译准确性，确保专业术语无歧义（如 “生态沟渠” 在斯瓦希里语中准确译为 “Mto wa hifadhi wa mazingira”）；
数据安全：采用国际最高级别的数据加密标准（AES-256），为每个国家的生态站设置独立数据加密通道，同时建立 “数据访问日志”，记录每一次数据查看、下载操作，确保数据不泄露、不滥用；
用户体验：简化操作流程，新增 “一键生成报告” 功能 —— 用户选择需要分析的数据类型（水质、鱼类、植物），平台自动生成包含图表、结论、建议的分析报告，支持多语言导出，方便各国生态站向上级汇报。
“咱们还制作了‘平台操作视频教程’，针对不同国家的用户习惯，调整教程的讲解方式，” 小周向非洲的生态站用户远程演示，“比如针对网络信号较弱的地区，我们开发了‘低流量模式’，减少视频和图片的加载量，让平台在慢网络下也能流畅使用。”
平台正式运营首日，全球 28 个国家的 45 个生态站全部完成数据上传，数据传输延迟≤5 秒，多语言界面使用满意度达 95%，数据安全测试未发现任何漏洞。联合国环境规划署的马丁先生评价：“江湾的全球生态数据平台，为全球生态数据共享提供了安全、便捷、高效的解决方案，是全球生态保护的‘数字桥梁’！”
组 2：发展中国家技术援助组（陈守义 + 20 名中外志愿者）
陈守义带着中外志愿者，启动 “发展中国家生态技术援助计划”，为非洲、东南亚、南美洲的 30 个发展中国家提供免费技术支持和设备援助。援助内容包括：
设备援助：向每个受援国的生态站捐赠 10 套智能观测设备（含 AI 识别摄像头、水质检测仪）、1 台全球平台终端，总价值达 500 万元，设备附带多语言操作手册和维修指南；
技术培训：在江湾设立 “国际生态技术培训中心”，每年为受援国培训 200 名技术人员，课程涵盖 “设备操作”“平台使用”“生态治理技术”，培训合格者颁发国际认可的技术证书；
长期指导：为每个受援国配备 1 名江湾技术导师，通过全球平台的 “远程指导模块”，提供 24 小时在线技术支持，帮助解决设备故障、数据异常、治理难题等问题。
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