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第93章 AI天气预测系统精准度超越国家级（第1页）

在秘密启动“启明计划”

（ai芯片）和“伏羲计划”

（量子计算理论）这两个关乎未来核心竞争力的长远布局后，林风并没有停下探索ai技术应用边界的脚步。

他的目光，又投向了一个与国计民生息息相关，且同样拥有巨大优化潜力的领域——天气预测。

“天气，是影响农业生产、交通运输、能源调度、户外活动、甚至金融保险等各行各业的最基本自然因素之一。”

林风心想，“但传统的天气预报，往往是基于复杂的物理模型进行数值模拟（nwp），计算量巨大，且对初始条件的极其敏感，导致其在中短期、尤其是区域性精细化预测上，准确率一直难以满足很多行业的需求。”

“而ai，特别是深度学习，最擅长的就是从海量、高维度的复杂数据中，自动学习和挖掘隐藏的模式与规律！”

林风敏锐地意识到，如果能利用ai技术，对气象数据进行更深层次的分析和预测，或许能开发出比传统方法更精准、更快速的天气预报系统！

这个想法，让他颇为兴奋。

他立刻在ai研究院内部，组建了一个新的项目组，代号“风神之眼”

，目标就是开发一套基于ai的、高精度的商业气象预测系统。

这个项目组，由一位新加入的、在气象数据分析和机器学习方面有经验的海归博士（可能是“未来杯”

挖掘的人才）负责，陈薇博士提供算法指导，赵志强的数据中心则负责全球气象数据的采集、清洗和存储。

“风神之眼”

的技术路线，与传统nwp完全不同，它走的是纯数据驱动的路线：

1.

海量异构数据融合：

系统不仅接入了全球各大气象组织（如w、noaa、ecmwf等）公开的地面观测站数据、高空探测数据、气象卫星云图、雷达回波图等，还创造性地引入了更多维度的数据源，比如：未来智能全球数据中心网络监测到的网络延迟变化（可以间接反映大气湿度等）、“趣拍”

用户上传视频的地理位置和天气状况（非隐私数据）、甚至是从网络新闻、社交媒体中提取的关于极端天气事件的文本描述……

2.

深度学习时空预测模型：

团队在林风的“概念指导”

（实则来自ai系统更先进的知识）下，设计并训练了融合cnn（卷积神经网络，用于处理卫星云图等空间数据）和lstm（长短期记忆网络，用于处理气象要素的时间序列变化）等多种深度学习架构的复杂预测模型。

这些模型能够自动学习大气环流、地理环境、以及各种气象要素之间极其复杂的非线性关联。

3.

强大的算力支撑：

海量数据的处理和复杂深度学习模型的训练，对算力提出了极高的要求。

幸好，未来智能科技的“未来一号”

数据中心集群提供了澎湃的算力支持，再加上“神经元网络加速技术”

的应用，使得模型的训练和迭代速度远超传统气象机构。

经过几个月的紧张研发和模型训练。