隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等逐步應(yīng)用，人工智能預(yù)報(bào)天氣已成為熱門話題，甚至有科研團(tuán)隊(duì)稱研發(fā)出新算法，能提前一周預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)，這或許意味著人工智能在天氣預(yù)報(bào)方面已經(jīng)開始發(fā)力。它的表現(xiàn)如何?會(huì)比人類預(yù)報(bào)得更準(zhǔn)確嗎?

解決難題預(yù)報(bào)更精準(zhǔn)

在記者的印象中，過去經(jīng)常在天氣預(yù)報(bào)里聽到“局部地區(qū)”。例如局部地區(qū)有陣雨、局部地區(qū)有暴雪等。現(xiàn)在，天氣預(yù)報(bào)中的提到“局部”的次數(shù)變少，地點(diǎn)和時(shí)間比較精確的預(yù)報(bào)變多，這是中國(guó)大數(shù)據(jù)計(jì)算能力不斷提升的結(jié)果。

“天氣預(yù)報(bào)是預(yù)測(cè)科學(xué)，不可能100%準(zhǔn)確。”中央氣象臺(tái)副臺(tái)長(zhǎng)宗志平說，天氣預(yù)報(bào)的本質(zhì)是根據(jù)已知的氣象條件，用超級(jí)計(jì)算器進(jìn)行海量數(shù)據(jù)計(jì)算，但計(jì)算結(jié)果與真實(shí)天氣狀況之間不可避免存在偏差。把天氣預(yù)報(bào)得更準(zhǔn)確，就是一個(gè)不斷縮小計(jì)算結(jié)果與真實(shí)情況差距的過程，這是現(xiàn)實(shí)世界中的難題。

人工智能提供了一種解決難題的新思路。“天氣預(yù)報(bào)本身就是大數(shù)據(jù)問題，涉及到不同時(shí)間和空間上的海量數(shù)據(jù)，正是人工智能非常好的應(yīng)用場(chǎng)景。”中國(guó)氣象局北京城市氣象研究所副所長(zhǎng)陳敏認(rèn)為，可以用人工智能算法把超級(jí)計(jì)算機(jī)的預(yù)報(bào)結(jié)果盡可能地、自動(dòng)地、不用人工干預(yù)地修正到與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)更接近，以達(dá)到“天氣預(yù)報(bào)越來越準(zhǔn)”的終極目標(biāo)。“人工智能這么火，我們不用新技術(shù)就落伍了。”

中央氣象臺(tái)臺(tái)風(fēng)與海洋氣象預(yù)報(bào)中心副主任錢奇峰稱，將人工智能應(yīng)用到天氣預(yù)報(bào)在全球范圍內(nèi)都是熱門話題。實(shí)際上，2018年的世界氣象日主題就是“智慧氣象”，中國(guó)氣象局局長(zhǎng)劉雅鳴指出，要充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，建設(shè)全覆蓋、智能化的氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)體系，做出更精準(zhǔn)的天氣預(yù)報(bào)。

跟人類不存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

隨著中國(guó)天氣業(yè)務(wù)現(xiàn)代化建設(shè)的推進(jìn)，近年來，不僅在臨近天氣的預(yù)報(bào)上，在氣候應(yīng)用研究、臺(tái)風(fēng)海洋預(yù)報(bào)、海霧預(yù)報(bào)等領(lǐng)域，也有人工智能技術(shù)助力。在國(guó)家氣象中心，研究人員已將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于海量集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的預(yù)報(bào)信息提取，對(duì)提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率起到顯著作用。各省級(jí)氣象臺(tái)開展相關(guān)研究，廣東省氣象局利用阿里平臺(tái)，開展基于深度學(xué)習(xí)的短臨降水預(yù)報(bào)效果良好;北京市氣象局將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于溫度預(yù)報(bào);福建省氣象局基于機(jī)器學(xué)習(xí)的降水要素客觀訂正方法，已在多省氣象局得到業(yè)務(wù)推廣應(yīng)用。

關(guān)于人工智能預(yù)報(bào)天氣和人類預(yù)報(bào)員的預(yù)測(cè)結(jié)果誰更準(zhǔn)確的問題，在業(yè)內(nèi)人士看來，是一個(gè)偽命題。人工智能在氣象領(lǐng)域更多是一種技術(shù)，它和人類預(yù)報(bào)員之間不存在競(jìng)爭(zhēng)和淘汰的關(guān)系。目前，人工智能技術(shù)可幫助預(yù)報(bào)員做普通的、常規(guī)天氣的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)，但在一些災(zāi)害性、極端性、轉(zhuǎn)折性的天氣過程中，仍需要預(yù)報(bào)員利用天氣學(xué)知識(shí)、長(zhǎng)期積累的預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮作用。

完全融入行業(yè)仍需時(shí)日

雖然人工智能在天氣預(yù)報(bào)方面發(fā)揮著重要作用，但在招攬優(yōu)秀的人工智能人才方面卻不怎么討喜。專家指出，目前人工智能領(lǐng)域存在嚴(yán)重的人才分布不均衡情況。出于行業(yè)熱度和薪資等原因，優(yōu)秀的人工智能人才聚集在自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，而礦業(yè)勘探、天氣預(yù)報(bào)等關(guān)系國(guó)計(jì)民生的領(lǐng)域卻很難聚集頂尖人才。

“我們需要的人工智能人才不一定需要接受過系統(tǒng)的大氣科學(xué)教育，也不用特別深入地了解天氣的機(jī)理，只需了解一些基本天氣知識(shí)、掌握人工智能工具和算法，能夠從數(shù)據(jù)出發(fā)，挖掘規(guī)律、深入分析。”陳敏認(rèn)為，無論是人才厚度還是技術(shù)使用深度，人工智能完全融入氣象行業(yè)之中仍需時(shí)日。

宗志平介紹，氣象是十分復(fù)雜的系統(tǒng)，受影響的因素很多。比如降雨，即便水汽、濕度條件都得到滿足，但大氣沒有抬升水汽無法凝結(jié)，空氣中沒有“凝結(jié)核”，雨滴也不會(huì)長(zhǎng)大掉落地面。因此，既懂氣象知識(shí)又有人工智能知識(shí)背景的復(fù)合型人才，是發(fā)展“智慧氣象”最理想的人選。宗志平表示，目前，中國(guó)氣象局相關(guān)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)與清華大學(xué)等合作開展人工智能技術(shù)研發(fā)工作，國(guó)家級(jí)氣象部門聯(lián)合組建了智能預(yù)報(bào)服務(wù)原型系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)，國(guó)家氣象中心一批資深預(yù)報(bào)首席、年輕研發(fā)型預(yù)報(bào)員、IT工程師共同組成了大數(shù)據(jù)及智能預(yù)報(bào)團(tuán)隊(duì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，這支隊(duì)伍的力量也會(huì)不斷擴(kuò)充。

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