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相必大家都已经知道了，今年第9号台风“利奇马”正在加速向我国袭来。
今天(8月9日)早上6点许，中国气象局中央气象台特意发布了台风红色预警，表示“利奇马”预计将于10日凌晨到上午在浙江一带沿海登陆，并随后转往偏北方向移动。期间，台风所到之处将伴随9-17级左右的大风以及大到特大暴雨，沿途城市需做好有效防范。
在此次台风预警发文中，中央气象台还附加了未来120小时“利奇马”的路径预报图(原图如下所示)，将近几日的台风整体情况、影响区域和行动路线详细生动地展现在我们眼前。这不仅大大提升了我们对此次台风的认知，同时也有效增强了我们对此次灾害的预防与应对。
看到这里，我们在深感自然灾害越来越多发，对人类影响越来越严重的同时，也欣喜的看到当前我们对于灾害的预警已经越来越及时、越来越、越来越先进。此前天气预报中“局部有XXX”等模糊的词汇，如今正在被准确的地名和详细的数据所代替；而原来只能预测三天的天气情况，眼下也逐渐延长至了一周甚至更长......
那么，这一切都是如何办到的呢？其实主要是人工智能等技术的帮忙。
作为一项预测科学，天气预报虽然无法实现的，但却可以通过不断提高计算能力，从而缩近与100%这个数值间的距离。业内专家表示，天气预报的实质是对海量气象数据的收集、分析和利用，过去只能依靠超级计算器进行计算。而现在，人工智能的应用大大提升了数据计算的能力。
人工智能技术以大数据作为“食材”和“养料”，而天气预报的基础恰巧也正是大数据。基于此，以往收集到的大量气象数据可以成为供人工智能学习与升级的“食粮”，培养出适合气象预报的独特AI；而养成后，人工智能技术便能推动气象预报数据计算结果度和计算速度的有效提升，让天气预报越来越早、越来越准。
今年早些时候，日本的一个研究团队便利用深度学习技术，从海量数据中培养出了具备高精度识别能力的气象AI，其能够识别西北太平洋台风高发季热带低气压发生一周前的特征，从而为台风的生成提供判断依据。而当前，我国之所以能够预测台风产生和未来动向，其原理也与上述研究基本类似。
具体来说，就是将全国甚至云系统中积累多年的气候试验数据先采集起来，然后将其中成千上万的数据与图片信息交给人工智能深度解读和分析，从而生成不同特征的识别系统或识别器。这些识别系统或识别器会根据现实观察到的气压云情况来分辨气象结果，终预测出未来的气象情况、强度影响以及行动路径。
类似的技术也同样被应用于海洋监测、太空探测、地震预报、洪水预报等相关领域，与此同时，在金融、医疗、教育、农业、交通管理等行业中也早有普及。不过总的来看，与后者的应用相比，人工智能技术在前者对自然灾害的预测应用上明显还不够成熟，一方面有的灾害不可能做到预测，有的灾害甚至都无法进行预测；另一方面，同时具备人工智能知识和灾害预测知识的复合型人才也比较欠缺。
基于上述两方面的问题，人工智能与天气预报等自然灾害的预测始终无法迈入商业化的阶段，虽然2015年6月，气象局颁布27号令宣布开放中国气象信息，并于2020年完全放开，鼓励民营资本和气象局合作，但真正取得成果并具备实用意义的人工智能产品并不是很多。换句话说，目前我国“AI+天气预报”的发展还处于初级阶段。
当然，这样的发展现状有好也有坏。好处是类似一些气象主播、气象编辑不会因为人工智能的加入而担忧被取代，毕竟人工智能的现状注定了其暂时只能是个辅助者，关键时候还得依靠人；但坏处是行业的提升不够快，给人们生产与生活带来的保障与福利还不够多，对于人们需求的满足还不够完全。
因此，未来推动人工智能技术的发展仍然是主旋律，加强人工智能与天气预报等自然灾害预测的深入融合，依旧是重要方向。为了实现这一目标，还需要更多科技研发者和行业从业者的不懈努力！
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