科幻作家刘慈欣曾在小说中描述过这样的天气预报：小说的主人公从气象学院毕业后，发现了一种可以探测龙卷风的系统，然后将龙卷风消灭在摇篮里。
直到有一天，中国的航母遭到了三枚导弹的攻击，但这三枚导弹并没有直接攻击航母。
众人惊讶地发现，导弹的周围，形成了三道巨大的龙卷风。
这些导弹居然改变了海水中的空气，导致航母被击沉。
这个新颖的场景生动地展示了人工智能在天气预报中的作用。
那么这样的科幻场景在现实中能否实现呢？事实上，在AI逐渐普及的环境下，当AI遇到天气预报，自然会擦出不一样的火花。
人工智能正在清理传统的天气预报模型。
AI辅助天气预报。
过去几年，研究人员利用人工智能系统对不同的气候模型进行排序和过滤，并通过实际数据和模型气候数据来识别飓风等极端天气。
还致力于发现新的天气模式。
从目前来看，智能相对论分析师柯明认为，AI主要可以分两步助力天气预报。
1.深度学习有助于天气预报。
随着人造卫星和气象模型的进步，面对海量数据，世界各地的气象学家开始寻求人工智能辅助数据处理，以便从数据中挖掘出更新鲜、更游动的气候模式，帮助更好的气候预测。
已经有研究人员致力于利用机器学习方法和技术来应对气候问题。
在机器学习中，人工智能系统通过学习越来越多的数据来不断提高其性能。
一方面，研究人员正在构建“气候信息学”来处理不断增加的数据量，并利用机器学习方法进行有效处理。
另一方面，深度学习用于进行研究。
2017 年，研究人员报告称，利用深度学习来识别传统上由经验丰富的专家判断的气候模式，包括热带气旋、大气流和锋面。
这表明算法有可能复制人类的经验。
Monteleoni 创建了一个系统，可以自动评估 30 个气候模型并为它们分配不同的权重。
通过学习不同模型的优缺点，该算法可以比平等对待所有模型的传统算法取得更好的结果。
蒙特莱奥尼表示，气象界已开始逐步采用人工智能系统来评估气候模型，以帮助他们改进预测。
机器学习助力AI天气预报2.AI智能电网预报提升预报准确度。
从气候预报的演变过程来看，其演变大致经历了定性预报、描述性预报、数字化、网格化预报三个阶段。
智能电网就像地球上的经纬网。
它将我国及各个城市的面积分解为很多5公里×5公里，甚至1公里×1公里的网格，对每个网格进行差异化监控。
以北京为例，原来的预报只用南郊气象台某一点的气温和降水量来代表整个城市的气候状况。
然而，通过网格化预报，北京的气候不再是由一个固定点来反映，而是准确地反映在整个城市的每一个不同的网格中。
这种由AI驱动的智能电网预报不仅使模型更加详细，而且提供了更加详细和丰富的预报内容，从原来的温度、风和天气现象的单一因素发展到基本因素，环境气候有4个18个气候要素类别：要素、灾害性气候要素和海洋性气候要素。
气象部门可以根据自己的需要从网格中选择需要的信息。
目前，智能电网预报所依赖的最重要的智能气象科技成果是数值预报和集合预报。
高分辨率智能电网需要高分辨率区域数值预测模型的支持。
我国已投入运行的四套高分辨率模型已通过上海建设的数值预报云（目前正在升级为智能电网预报云）在全国范围内共享。
是世界末日还是浴火重生？在击败人类顶尖围棋棋手李世石和柯洁后，人工智能明星棋手“阿尔法狗”又被零基础自学成才的“阿尔法袁”轻松击败。
这立刻引发了人们的疑问：随着人工智能的快速发展，未来是否会有更多的人类职业被它打败？同样，在气象行业，很多人质疑AI的应用到底是气象行业的救星还是定时炸弹？智能相对论分析师柯明认为，人工智能在气象领域落地之前，需要明确几个问题。
1.人工智能在天气预报中如何发挥作用？事实上，早在人工智能落地各行业时，气象行业也很早就拥抱了AI系统。
今年7月，IBM成立了一个团队，利用机器学习方法开发云预测模型。
该模型比目前其他云预测模型准确率提高30%，让人们享受到精确到分钟、精确到街道的预报服务。
从目前的发展情况来看，人工智能在气象领域也得到了广泛的应用，比如天气预报专家系统、智能天气信息采集系统、智能预报系统、智能气象信息发布系统以及应用于天气预报的人工神经等。
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其中，天气预报专家系统是20世纪70年代发展起来的气象领域的重要应用；基于人工智能的图像理解技术已广泛应用于卫星云图、雷达图像和天气图的图像识别和理解。
;自动编程可以大大减轻程序员的工作量。
事实上，早在10年前，德国就已初步应用人工智能天气系统。
系统会自动从多个数据源下载天气数据，然后自动处理。
然后自动天气预报系统就会开始工作，然后自动发布天气预报。
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全球15,000多个城市的天气预报和实时天气信息在网站和各种媒体平台上持续自动发布。
这大大提高了气象工作者的工作效率。
2. 击败天气预报员是一个伪命题。
事实上，人工智能更多的是气象领域的一项技术，它与人类预报员之间不存在竞争或淘汰关系。
目前，人工智能技术可以帮助预报员对普通、常规天气进行准确预报。
但在一些灾难性、极端性、转折性的天气过程中，预报员仍然需要运用天气科学知识和长期积累的预报经验。
影响。
未来，人类预报员可以利用更先进的人工智能等技术，结合自身丰富的知识库和对大气运动机制的分析理解，做出更准确的预报和影响预报，为决策和防洪减灾提供依据。
供相关部门参考。
提供科学支撑。
人工智能天气预报关系到水利调度效率、水资源利用、防洪抗旱等。
在人工智能的赋能下，小范围、更精准、更短期的预测将成为现实。
将地方水文预报模型与地方水文预报模型相结合，对山洪、中小河流洪水进行预报预警，将变得更具可操作性和可行性。
而且，当前人工智能的影子更多地出现在短期预报上（即0到2小时的临近预报、2到12小时的短期预报）。
随着探测技术的发展，人工智能全面融入气象行业仍需时日。
3. 我们能预测多远的极端天气？从极端天气预测来看，地震预测被称为地震学的圣杯。
AI在地震、龙卷风等极端天气预测表现上还能表现出色吗？到目前为止，还没有人找到一种可靠的方法来预测地震。
但随着人工智能预测变得更加复杂，技术改进的机器学习算法和超级计算机的进步及其存储和处理大量数据的能力现在使来自美国的 Paul Johnson 团队能够尝试使用人工智能来检测地震。
保罗·约翰逊的团队使用来自真实风暴的原始地震数据进行了相同类型的机器学习分析。
他们经常使用这些经过处理的地震数据（称为“地震目录”）来寻找预测线索。
这些数据集仅包含地震震级、位置和时间，省略其余信息。
通过使用原始数据，约翰逊的机器算法也许能够找到重要的预测标记。
约翰逊的“地震预测”尝试 约翰逊已经开始将他的技术应用于实际数据——机器学习算法将分析法国劳伦斯伯克利国家实验室和其他来源收集的地震数据。
同样，从目前的发展情况来看，人工智能为气象行业发展了自己独特的优势。
在美国，配备人工智能的天气系统可以提前五到十分钟预测龙卷风。
这一切都是人工智能不断发展的结果。
人工智能与天气预报碰撞出的火花，正是气象学家对智慧天气的期待。
智能相对论：深挖人工智能的井，判断咸不咸，说出对错，说出深浅。
重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安防、AR/VR、开发者及其背后的芯片、算法、人机交互等。