人工智慧助力預報天氣
隨著大資料和人工智慧的發展，海量資料深度學習、複雜神經網路等逐步應用，人工智慧預報天氣已成為熱門話題，甚至有科研團隊稱研發出新演算法，能提前一週預測颱風，這或許意味著人工智慧在天氣預報方面已經開始發力。它的表現如何？會比人類預報得更準確嗎？
解決難題預報更精準
在記者的印象中，過去經常在天氣預報裡聽到“區域性地區”。例如區域性地區有陣雨、區域性地區有暴雪等。現在，天氣預報中的提到“區域性”的次數變少，地點和時間比較精確的預報變多，這是中國大資料計算能力不斷提升的結果。
“天氣預報是預測科學，不可能100%準確。”中央氣象臺副臺長宗志平說，天氣預報的本質是根據已知的氣象條件，用超級計算器進行海量資料計算，但計算結果與真實天氣狀況之間不可避免存在偏差。把天氣預報得更準確，就是一個不斷縮小計算結果與真實情況差距的過程，這是現實世界中的難題。
人工智慧提供了一種解決難題的新思路。“天氣預報本身就是大資料問題，涉及到不同時間和空間上的海量資料，正是人工智慧非常好的應用場景。”中國氣象局北京城市氣象研究所副所長陳敏認為，可以用人工智慧演算法把超級計算機的預報結果儘可能地、自動地、不用人工干預地修正到與實際觀測資料更接近，以達到“天氣預報越來越準”的終極目標。“人工智慧這麼火，我們不用新技術就落伍了。”
中央氣象臺颱風與海洋氣象預報中心副主任錢奇峰稱，將人工智慧應用到天氣預報在全球範圍內都是熱門話題。實際上，2018年的世界氣象日主題就是“智慧氣象”，中國氣象局局長劉雅鳴指出，要充分應用大資料和人工智慧技術，建設全覆蓋、智慧化的氣象預報業務體系，做出更精準的天氣預報。
跟人類不存在競爭關係
隨著中國天氣業務現代化建設的推進，近年來，不僅在臨近天氣的預報上，在氣候應用研究、颱風海洋預報、海霧預報等領域，也有人工智慧技術助力。在國家氣象中心，研究人員已將資料探勘技術應用於海量集合預報資料的預報資訊提取，對提高預報準確率起到顯著作用。各省級氣象臺開展相關研究，廣東省氣象局利用阿里平臺，開展基於深度學習的短臨降水預報效果良好；北京市氣象局將機器學習方法應用於溫度預報；福建省氣象局基於機器學習的降水要素客觀訂正方法，已在多省氣象局得到業務推廣應用。
關於人工智慧預報天氣和人類預報員的預測結果誰更準確的問題，在業內人士看來，是一個偽命題。人工智慧在氣象領域更多是一種技術，它和人類預報員之間不存在競爭和淘汰的關係。目前，人工智慧技術可幫助預報員做普通的、常規天氣的精準預報，但在一些災害性、極端性、轉折性的天氣過程中，仍需要預報員利用天氣學知識、長期積累的預報經驗發揮作用。
完全融入行業仍需時日
雖然人工智慧在天氣預報方面發揮著重要作用，但在招攬優秀的人工智慧人才方面卻不怎麼討喜。專家指出，目前人工智慧領域存在嚴重的人才分佈不均衡情況。出於行業熱度和薪資等原因，優秀的人工智慧人才聚集在自動駕駛、計算機視覺等領域，而礦業勘探、天氣預報等關係國計民生的領域卻很難聚集頂尖人才。
“我們需要的人工智慧人才不一定需要接受過系統的大氣科學教育，也不用特別深入地瞭解天氣的機理，只需瞭解一些基本天氣知識、掌握人工智慧工具和演算法，能夠從資料出發，挖掘規律、深入分析。”陳敏認為，無論是人才厚度還是技術使用深度，人工智慧完全融入氣象行業之中仍需時日。