未來(lái)技術(shù)與氣象信息化

文｜沈文海

未來(lái)技術(shù)與氣象信息化

文｜沈文海

一、引言：已現(xiàn)端倪的未來(lái)技術(shù)

一旦一個(gè)星球上誕生了生命，這顆星球上便必然會(huì)誕生技術(shù)。因?yàn)橥ㄟ^(guò)技術(shù)來(lái)擴(kuò)大生命體的生理能力，對(duì)其生存而言是非常奏效的。技術(shù)使得生命體逐漸具備自身適應(yīng)并支配所處生態(tài)環(huán)境的能力，技術(shù)也使人類(lèi)從蒙昧走向文明。人類(lèi)幾千年的文明史、尤其是近代數(shù)次工業(yè)革命對(duì)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步所產(chǎn)生的巨大推動(dòng)作用充分說(shuō)明，技術(shù)進(jìn)步是人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步的火車(chē)頭。

沿著技術(shù)進(jìn)步和人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的軌跡，科學(xué)家、人類(lèi)學(xué)家、歷史學(xué)家、社會(huì)學(xué)家、哲學(xué)家以及不同的學(xué)者和流派之間會(huì)因之得出許多發(fā)人深思的結(jié)論，并配以大量的佐證。對(duì)于未來(lái)技術(shù)，未來(lái)學(xué)家們也已經(jīng)和正在做出一系列案例豐富、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)合理的展望和預(yù)判，有些令人興奮、有些令人驚嘆、有些令人困惑，還有一些則令人毛骨悚然甚至絕望。

筆者不敢忝列其中，只是出于對(duì)未來(lái)的好奇，希望通過(guò)對(duì)未來(lái)技術(shù)的了解和發(fā)展脈絡(luò)的掌握，探知可以預(yù)知的未來(lái)社會(huì)的大致輪廓，以及筆者所處行業(yè)——?dú)庀蟛块T(mén)——未來(lái)的大致情形。

可稱(chēng)之為未來(lái)技術(shù)者浩如煙海，屬于未來(lái)信息技術(shù)者亦無(wú)法盡述。職業(yè)所限，筆者只能根據(jù)自己的視野以及對(duì)氣象部門(mén)工作特點(diǎn)的理解，在眾多未來(lái)信息技術(shù)中選擇極其有限的幾項(xiàng)，這些技術(shù)大部與氣象部門(mén)現(xiàn)行工作直接有關(guān)聯(lián)，且或最為人們所關(guān)注、或已呼之欲出、或雖幾經(jīng)沉浮卻被寄托著太多期望，或雖已大致成熟但卻尚未引起足夠關(guān)注；并試圖通過(guò)對(duì)這些技術(shù)的應(yīng)用分析，勾勒出筆者心目中氣象部門(mén)未來(lái)工作的大致輪廓。

為簡(jiǎn)略計(jì)，下文中仍稱(chēng)這些未來(lái)信息技術(shù)為“未來(lái)技術(shù)”。

二、人工智能和認(rèn)知計(jì)算

（一）人工智能

1. 概述

人工智能（Artificial Intelligence，英文縮寫(xiě)AI），是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規(guī)律，了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，去完成以往需要人的智力才能勝任的工作；亦即：人工智能是一門(mén)研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)的學(xué)科。該領(lǐng)域研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面；研究方法主要有：大腦模擬、符號(hào)處理、子符號(hào)法、統(tǒng)計(jì)學(xué)法、集成方法等；涉及到的學(xué)科除計(jì)算機(jī)科學(xué)外，還包括信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科，幾乎囊括了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，它處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是思維科學(xué)的一個(gè)應(yīng)用分支。

人的思維活動(dòng)有簡(jiǎn)單和復(fù)雜之分，如：算術(shù)計(jì)算、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃，乃至頓悟和創(chuàng)造等。20世紀(jì)40年代以前，繁重的科學(xué)和工程計(jì)算原本是需要由人腦來(lái)承擔(dān)的，那時(shí)研究由機(jī)器來(lái)完成這些復(fù)雜繁重科學(xué)計(jì)算的工作無(wú)疑屬于人工智能的范疇；如今電子計(jì)算機(jī)不但能夠完成這些計(jì)算，而且比人腦做得更快且更加準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，亦即人工智能的范疇了。由此可見(jiàn)，隨著時(shí)代的變化，人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)是在不斷發(fā)展著的，而且不斷轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

就其本質(zhì)而言，人工智能是對(duì)人的思維的信息過(guò)程的模擬。而對(duì)于人的思維模擬可以有兩條道路分別進(jìn)行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類(lèi)人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，暫時(shí)撇開(kāi)人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而對(duì)其功能過(guò)程進(jìn)行模擬?，F(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是對(duì)人腦思維的信息獲取、存儲(chǔ)、處理和表達(dá)等全過(guò)程的模擬。

2. 分類(lèi)

總體來(lái)講，對(duì)人工智能的定義大致可劃分為四種，即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”（這里的“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不只限于肢體動(dòng)作）。就類(lèi)別而言，人工智能可分為“強(qiáng)”、“弱”兩大類(lèi)：

強(qiáng)人工智能（BOTTOM-UPAI）：強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能夠推理（REASONING）和解決問(wèn)題（PROBLEM_ SOLVING）的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能夠被認(rèn)為是有知覺(jué)、有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可再細(xì)分為兩類(lèi)：（1）類(lèi)人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。（2）非類(lèi)人的人工智能，即機(jī)器能夠產(chǎn)生與人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí)，使用和人類(lèi)思考完全不一樣的推理方式。

弱人工智能（TOP-DOWNAI）：弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能夠真正地推理（REASONING）和解決問(wèn)題（PROBLEM_ SOLVING）的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。

目前主流科研力量大部集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展，更加帶動(dòng)了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多原先必須由人來(lái)完成的工作如今已經(jīng)能夠由機(jī)器人替代完成。而強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下，還需要科學(xué)家們和工程師們的努力。

3. 關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭(zhēng)論

強(qiáng)人工智能的倡導(dǎo)者和擁躉者們認(rèn)為：“計(jì)算機(jī)不僅是用來(lái)研究人的思維的一種工具；相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?，?jì)算機(jī)本身就是有思維的?！奔热挥凶晕宜季S，就會(huì)因逐漸進(jìn)化而產(chǎn)生自我意識(shí)。科學(xué)家們已經(jīng)證明，技術(shù)的進(jìn)化速度遠(yuǎn)高于人類(lèi)做為有機(jī)體生物自身的進(jìn)化速度（包括思維能力）。依此推論，如果一切順利的話，強(qiáng)人工智能的發(fā)展終將面臨一個(gè)問(wèn)題：是否最終會(huì)有一天，計(jì)算機(jī)的智力、思維和智慧將全面超過(guò)人類(lèi)，從而發(fā)生機(jī)器人領(lǐng)導(dǎo)、支配和統(tǒng)治地球，而作為自然界生物的人類(lèi)將居于被支配地位，即所謂“無(wú)機(jī)人最終替代有機(jī)人”的結(jié)局。對(duì)此，強(qiáng)人工智能的擁躉者深信不疑、欣然接受并熱情期待著，因?yàn)樗麄兇_信那時(shí)做為自然界生物的“人”可以通過(guò)對(duì)自己大腦的全景模擬，而將自己的思維和意識(shí)完全轉(zhuǎn)移到一臺(tái)電腦上，從而完成自己從“有機(jī)人”到“無(wú)機(jī)人”的轉(zhuǎn)換；而一旦完成了這種轉(zhuǎn)換，“你”便可以“永生”了——只要你經(jīng)常備份這臺(tái)電腦上的軟件和數(shù)據(jù)即可。在他們看來(lái)，死亡僅僅是因?yàn)樽鰹橛袡C(jī)生物的人的肉體在生理上的衰竭和潰敗?！澳恪敝詾椤澳恪保巳怏w這副“皮囊”外，還有更重要的“思維”和“意識(shí)”（即所謂除了“硬件”之外，還有“軟件”）；正如換了一口假牙的“你”仍然是“你”，植了人造耳蝸、安裝了假肢、甚至移植了腎臟的“你”仍然是“你”一樣，作為人工智能科學(xué)家的他們認(rèn)為，做為“皮囊”的肉體并不真正重要，相比較而言，思維和意識(shí)（亦即所謂“軟件”）更能代表“你”之所以為“你”。因此只要軟件和數(shù)據(jù)仍在，“你”便永生。當(dāng)然，當(dāng)一個(gè)肉體的“你”與一個(gè)電子儀器的“你”相遇時(shí)，如何平復(fù)彼此心靈上的沖擊、協(xié)調(diào)彼此情感上的糾葛，當(dāng)電子儀器的“你”因體格強(qiáng)壯以及進(jìn)化神速而在與肉體的“你”相處時(shí)逐漸占據(jù)上風(fēng)并最終開(kāi)始支配肉體的“你”，以及當(dāng)電子儀器的“你”眼看著肉體的“你”因生理原因而逐漸衰老乃至死去時(shí)應(yīng)該是欣喜還是哀傷等這類(lèi)社會(huì)學(xué)方面的問(wèn)題，目前并不在這些擁躉者的研究視野中。

對(duì)人腦思維意識(shí)活動(dòng)的全景模擬是否可行以及何時(shí)能夠基本實(shí)現(xiàn)，目前尚無(wú)定論。強(qiáng)人工智能派學(xué)者可以開(kāi)列出一長(zhǎng)串最新的科研成果，證明這一工作正在穩(wěn)步前進(jìn)；并樂(lè)觀地預(yù)期最遲在21世紀(jì)末，這一目標(biāo)便可實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，對(duì)此也有堅(jiān)定的反對(duì)和批判者，同樣也可以對(duì)那些科研成果的實(shí)質(zhì)逐一進(jìn)行縝密的剖析，從而證明那些結(jié)論是不可能的。限于篇幅，不再敘述，亦不予評(píng)論。

需要指出的是，弱人工智能并非與強(qiáng)人工智能完全對(duì)立；亦即：即便強(qiáng)人工智能是可能的，弱人工智能仍然有意義——至少，今日的計(jì)算機(jī)能做的事，像算術(shù)運(yùn)算等，在百多年前是被認(rèn)為很需要智能的。

在2016年3月AlphaGo與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)中， AlphaGo在全世界的矚目下以4∶1的懸殊比分大勝李世石，使得長(zhǎng)期被爭(zhēng)論和質(zhì)疑所包圍的強(qiáng)人工智能派科學(xué)家們額手相慶，張開(kāi)雙臂仰天歡呼人工智能時(shí)代的到來(lái)、機(jī)器人革命的爆發(fā)，一些性急的科學(xué)家們甚至熱情地?cái)嘌裕骸笆旰?，你可以選擇永生”。而“人工智能”也正在逐漸取代云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)等，成為今年業(yè)界的“熱詞”。

(二)認(rèn)知計(jì)算

1. 定義和緣起

認(rèn)知計(jì)算是指模仿人類(lèi)大腦的計(jì)算系統(tǒng)，它可以使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)像人的大腦一樣學(xué)習(xí)、思考，并做出正確的決策，配合人類(lèi)進(jìn)行工作，解決一些人腦所不擅長(zhǎng)解決的問(wèn)題，而不僅僅是作為一個(gè)輔助的計(jì)算工具。它包含信息分析，自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域內(nèi)大量技術(shù)創(chuàng)新。

認(rèn)知科學(xué)源于20世紀(jì)50年代，興起并蓬勃發(fā)展于60年代至90年代。如今世界上已有60多所大學(xué)擁有認(rèn)知科學(xué)的相關(guān)課程?？傮w上，認(rèn)知科學(xué)是一門(mén)以現(xiàn)代科學(xué)的觀點(diǎn)，用科學(xué)的方法研究人的精神世界的學(xué)科；同時(shí)認(rèn)知科學(xué)也是一門(mén)包含了心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，以及哲學(xué)、教育學(xué)、人類(lèi)學(xué)等許多不同領(lǐng)域?qū)W科的、涉獵廣泛的綜合性學(xué)科。進(jìn)入20世紀(jì)90年代后，研究人員開(kāi)始使用“認(rèn)知計(jì)算”一詞，表明該學(xué)科開(kāi)始進(jìn)入實(shí)際驗(yàn)證和應(yīng)用，同時(shí)表明該學(xué)科的實(shí)際工作是研究如何教會(huì)計(jì)算機(jī)像人腦一樣思考，而不僅僅是開(kāi)發(fā)一種人工系統(tǒng)。傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)是定量的，并著重于精度和序列等級(jí)，而認(rèn)知計(jì)算則試圖解決生物系統(tǒng)中的不精確、不確定和部分真實(shí)的問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)不同程度的感知、記憶、學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、思維和問(wèn)題解決等過(guò)程。

2. 意義和作用

認(rèn)知計(jì)算對(duì)于未來(lái)人工智能、信息技術(shù)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域均有著十分重要的影響。

據(jù)IBM的資料顯示，就計(jì)算而言，人類(lèi)已經(jīng)歷了兩個(gè)時(shí)代，而所謂認(rèn)知計(jì)算是第三個(gè)計(jì)算時(shí)代，即：

第一個(gè)時(shí)代：制表時(shí)代（Tabulating Computing），始于19世紀(jì)，代表性工具是機(jī)械式計(jì)算器；進(jìn)步標(biāo)志是能夠執(zhí)行詳細(xì)的人口普查和支持美國(guó)社會(huì)保障體系。

第二個(gè)時(shí)代：可編程計(jì)算時(shí)代（Programming Computing），興起于20世紀(jì)40年代并延續(xù)到現(xiàn)在，代表性工具是包括電子管、晶體管、集成電路、大規(guī)模及超大規(guī)模集成電路等在內(nèi)的各代電子計(jì)算機(jī)；其支持的內(nèi)容包羅萬(wàn)象，涉及到人類(lèi)生活和工作的所有層面以及各個(gè)角落。

第三個(gè)時(shí)代：認(rèn)知計(jì)算時(shí)代（Cognitive Computing），發(fā)端于現(xiàn)在。

IBM認(rèn)為，認(rèn)知計(jì)算時(shí)代與前兩個(gè)時(shí)代有著根本性的差異，因?yàn)檎J(rèn)知系統(tǒng)自身會(huì)從與數(shù)據(jù)、與人的交互中進(jìn)行學(xué)習(xí)，所以能夠不斷地自我提高。因此認(rèn)知系統(tǒng)永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)時(shí)。它們只會(huì)隨著時(shí)間推移變得更加智能、更加出色、也更加寶貴。IBM認(rèn)為，認(rèn)知計(jì)算是計(jì)算史上最重大的理念革命。隨著時(shí)間推移，認(rèn)知技術(shù)可能會(huì)融入許多IT解決方案和人類(lèi)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)之中，賦予它們一種思考能力。這些新功能將支持個(gè)人和組織完成以前無(wú)法完成的事情，比如更深入地理解世界的運(yùn)轉(zhuǎn)方式、預(yù)測(cè)行為的后果并制定更好的決策，等等。

IBM認(rèn)為，雖然認(rèn)知計(jì)算包括部分人工智能領(lǐng)域的諸多元素，但它涉及的范圍更廣。認(rèn)知計(jì)算不是要生產(chǎn)出代替人類(lèi)進(jìn)行思考的機(jī)器，而是要放大人類(lèi)智能，幫助人類(lèi)更好地思考。IBM還認(rèn)為，認(rèn)知計(jì)算與人工智能相比較，后者偏向于技術(shù)體系，而前者更偏向于最終的應(yīng)用形態(tài)。由于認(rèn)知計(jì)算的滲透，使得更多的產(chǎn)品與服務(wù)具備了智能，而認(rèn)知計(jì)算本身也是在向人腦致敬，所以雙方不僅不矛盾，反而是相輔相成的。

3. 能力和前景

據(jù)IBM的專(zhuān)家介紹，認(rèn)知計(jì)算的能力主要體現(xiàn)在四個(gè)層次：

第一個(gè)層次是輔助能力。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以提供百科全書(shū)式的信息輔助和支撐，可以讓人類(lèi)有效利用廣泛而專(zhuān)業(yè)的信息，成為各個(gè)領(lǐng)域的“資深專(zhuān)家”。如在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生診斷一個(gè)疑難病癥往往需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，而如果借助認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的幫助，時(shí)間將會(huì)大幅縮短。這在一些發(fā)展中國(guó)家中顯得尤為珍貴，因?yàn)檫@些國(guó)家醫(yī)療資源相對(duì)匱乏，每位醫(yī)生需要服務(wù)的患者與發(fā)達(dá)國(guó)家相比至少高出十倍。由于認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)強(qiáng)大的輔助能力，使得人類(lèi)的工作在其幫助下可以更加高效。

第二個(gè)層次是理解能力。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)能夠具有非凡的觀察和理解能力，可以幫助人類(lèi)在紛繁信息中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)和涌現(xiàn)的趨勢(shì)；面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，雖然我們有搜索引擎及分析工具等相關(guān)技術(shù)，但目前很多時(shí)候并不能在有限時(shí)間內(nèi)如愿找到自己所需要的信息。而認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以更好地理解我們的需求，并為我們提供相應(yīng)的服務(wù)。

第三個(gè)層次是決策能力。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以具備決策輔助能力。企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略，政府部門(mén)出臺(tái)政策措施，都需要匯集和分析大量的信息，然后進(jìn)行決策。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以根據(jù)既定規(guī)則，對(duì)所有信息進(jìn)行全面的綜合分析，并依據(jù)政府的相關(guān)政策規(guī)定，形成數(shù)種解決方案，并依據(jù)其優(yōu)缺點(diǎn)順序向決策者推薦，供決策者選擇。

第四個(gè)層次是發(fā)現(xiàn)和洞察的能力，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以通過(guò)分析處理大量數(shù)據(jù)和信息，幫助人們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前尚未或無(wú)法發(fā)現(xiàn)的新跡象、新機(jī)遇及新價(jià)值。如新藥品的發(fā)現(xiàn)等。

認(rèn)知計(jì)算無(wú)法回避人工智能，自然也就無(wú)法回避其對(duì)人工智能“強(qiáng)”“弱”兩派的選擇。從IBM將認(rèn)知計(jì)算定義為人類(lèi)功能強(qiáng)大而又無(wú)限忠誠(chéng)的輔助工具這一點(diǎn)來(lái)看，似乎是將認(rèn)知計(jì)算中的人工智能界定在最強(qiáng)版的弱人工智能以及最弱版的強(qiáng)人工智能之間，即：該人工智能設(shè)備具有一定的、受到嚴(yán)格控制并且永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)意外的思維和意識(shí)。

盡管可能會(huì)引起有關(guān)方面的不快，但筆者仍寧愿將認(rèn)知計(jì)算納入廣義的人工智能范疇。

（三）人工智能在氣象部門(mén)的前世今生以及未來(lái)

早在20世紀(jì)80年代，中國(guó)氣象局便著手開(kāi)展了人工智能的應(yīng)用研究。1983年～1987年，90%左右的省級(jí)氣象臺(tái)和50%左右的地市級(jí)氣象臺(tái)都先后進(jìn)行了氣象專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，內(nèi)容涉及暴雨、大風(fēng)、冰雹、霜凍等多種自然災(zāi)害的判識(shí)和預(yù)報(bào)。王耀生等于1984年設(shè)計(jì)完成的“長(zhǎng)江中下游地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)專(zhuān)家系統(tǒng)”，以其實(shí)用性、靈活性和多功能的特點(diǎn)受到歡迎，并推廣應(yīng)用到中央氣象臺(tái)及l(fā)7個(gè)省、市、自治區(qū)氣象臺(tái)（研究所），取得了一定效果。該系統(tǒng)的特點(diǎn)之一是以和諧性和完備性作為機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)基本原則，在資深氣象專(zhuān)家指導(dǎo)下，通過(guò)知識(shí)變換、運(yùn)用歸納、類(lèi)比算法，自動(dòng)生成推理原則，使系統(tǒng)具備了一定的自學(xué)習(xí)功能。此外，北京市、陜西、湖北等省級(jí)氣象局以及中科院大氣物理研究所等單位在此前后也分別獨(dú)立開(kāi)發(fā)了各自的氣象預(yù)報(bào)專(zhuān)家系統(tǒng)。

與此同時(shí)，氣象部門(mén)還就專(zhuān)家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（EANN）在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了一定的試驗(yàn)，專(zhuān)家們運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的自適應(yīng)性及容錯(cuò)等功能和特性，彌補(bǔ)了專(zhuān)家系統(tǒng)（ES）在這方面的不足，彼此取長(zhǎng)補(bǔ)短，較為有效地提高了災(zāi)害性預(yù)報(bào)的成功率。

進(jìn)入上世紀(jì)九十年代，氣象部門(mén)的有關(guān)專(zhuān)家將研究領(lǐng)域逐漸聚焦在具體氣象災(zāi)害類(lèi)別的機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)仿真方面，并開(kāi)始關(guān)注一些重要的基礎(chǔ)性工作，如：槽、脊、鋒面、高低壓中心、臺(tái)風(fēng)云系等基本氣象形態(tài)的機(jī)器自動(dòng)識(shí)別等。也正是由于這些基礎(chǔ)性工作在此后較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)進(jìn)展的遲緩，使得進(jìn)入二十一世紀(jì)后的頭十年，人工智能在氣象部門(mén)的實(shí)際應(yīng)用雖有所成就，但總體上乏善可陳。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，一些互聯(lián)網(wǎng)公司開(kāi)始嘗試運(yùn)用人工智能技術(shù)提供短時(shí)精準(zhǔn)的氣象服務(wù)，較為出色的有“墨跡天氣”和“彩云天氣”等；其中，2014年由北京彩徹區(qū)明科技有限公司推出的APP“彩云天氣”，通過(guò)對(duì)天氣雷達(dá)實(shí)時(shí)回波圖、地面天氣觀測(cè)實(shí)況、衛(wèi)星遙感云圖以及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品等數(shù)據(jù)資料的圖像識(shí)別、系統(tǒng)外推以及機(jī)器學(xué)習(xí)等，并結(jié)合相關(guān)地理信息（如高德地圖等），使得該公司的1小時(shí)內(nèi)降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率達(dá)到90%甚至更高，落區(qū)則精確到每一條街道，有效彌補(bǔ)了目前短時(shí)臨近天氣預(yù)報(bào)在分鐘級(jí)預(yù)報(bào)方面的空缺?！澳E天氣”也有類(lèi)似的上佳表現(xiàn)。令人稱(chēng)奇的是，如同DeepMind開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中沒(méi)有幾個(gè)懂圍棋，而他們開(kāi)發(fā)的AlphaGo卻戰(zhàn)勝了世界頂級(jí)圍棋棋手一樣，“彩云天氣”的開(kāi)發(fā)者中，真正氣象專(zhuān)業(yè)出身者也寥寥無(wú)幾，而且該公司預(yù)報(bào)所用數(shù)據(jù)皆為氣象業(yè)務(wù)部門(mén)日常所用數(shù)據(jù)，預(yù)報(bào)處理所用計(jì)算資源也十分有限，目前的系統(tǒng)也并未將天氣動(dòng)力學(xué)等經(jīng)典理論和算法納入其中，而是將該系統(tǒng)視為一個(gè)“黑盒子”，不斷地通過(guò)輸入數(shù)據(jù)資料對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，以逐步提高其短時(shí)降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，如此而已。人工智能的效力以及它在氣象領(lǐng)域應(yīng)用空間之廣闊，由此可見(jiàn)一斑。

人工智能究竟適用于氣象行業(yè)的哪些具體領(lǐng)域，目前眾說(shuō)紛紜、莫衷一是；而其最值得也是最為人們所期待的應(yīng)用領(lǐng)域，無(wú)疑當(dāng)屬天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)。

首先使用診斷儀進(jìn)入奧迪車(chē)系，然后選擇特殊功能，選擇蓄電池匹配，根據(jù)提示進(jìn)行長(zhǎng)編碼即可。注意：在長(zhǎng)編碼設(shè)置程序中，將需要發(fā)送以下三個(gè)蓄電池參數(shù)：

就天氣預(yù)報(bào)而言，興于1970s年代、勃于1980s～1990s年代的，以專(zhuān)家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為代表的人工智能的實(shí)際應(yīng)用，是基于經(jīng)典天氣學(xué)理論、從而有著深厚的理論基礎(chǔ)的應(yīng)用路徑。而發(fā)軔于2010s年代、以“墨跡天氣”、“彩云天氣”為代表的人工智能應(yīng)用，則是基于大數(shù)據(jù)理論的、與經(jīng)典氣象學(xué)理論沒(méi)有直接關(guān)聯(lián)，純粹以機(jī)器學(xué)習(xí)為主業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。雖然后者秉承的是“不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)”、“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”等當(dāng)前“大數(shù)據(jù)”的理念，對(duì)其做出的預(yù)報(bào)結(jié)果難以提供基于理論體系的、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性闡釋?zhuān)珜?shí)際的預(yù)報(bào)效果卻令人不得不點(diǎn)頭稱(chēng)是。老一輩氣象工作者曾歸納出天氣預(yù)報(bào)員在做出預(yù)報(bào)之前必須回答的三個(gè)“發(fā)生什么”和“為什么”的傳統(tǒng)，即：過(guò)去曾經(jīng)發(fā)生了什么？為什么？現(xiàn)在正在發(fā)生什么？為什么？將來(lái)將要發(fā)生什么？為什么？“墨跡天氣”、“彩云天氣”的出現(xiàn)和實(shí)際效果，在某些人看來(lái)，多少有些對(duì)這一傳統(tǒng)的顛覆。

使人工智能機(jī)器具備較好地預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)能力的有效方法，是機(jī)器學(xué)習(xí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)的前提是必須首先擁有完備的足以將機(jī)器的相關(guān)能力訓(xùn)練到一定水平的充足的數(shù)據(jù)。在這方面，氣候領(lǐng)域比天氣領(lǐng)域遜色太多，長(zhǎng)時(shí)間序列、具有一定時(shí)空密度、可較真實(shí)反映總體和局地氣候特征的數(shù)據(jù)資料鳳毛麟角，屈指可數(shù)。氣候工作一直在十分有限的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上艱難地開(kāi)展，乃至于研制氣候數(shù)據(jù)集這一工作本身就是十分重要的氣候業(yè)務(wù)和科研工作。就機(jī)器學(xué)習(xí)而言，現(xiàn)有的氣候代用資料，因其對(duì)氣候要素描述以及時(shí)空跨度的粗糙，能否直接勝任對(duì)機(jī)器的有效訓(xùn)練，是否需要進(jìn)一步的加工處理，需要認(rèn)真分析檢驗(yàn)。總之，建立長(zhǎng)時(shí)間序列、高時(shí)空密度的氣候數(shù)據(jù)產(chǎn)品序列，既是氣候業(yè)務(wù)工作的基礎(chǔ)，更是幾代氣候工作者的夙愿；同時(shí)也是人工智能應(yīng)用于氣候預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的前提。在這方面，我們還有很長(zhǎng)的路要走。

除此以外，一些專(zhuān)家認(rèn)為：人工智能將在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、天氣預(yù)報(bào)自動(dòng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)和天氣新聞自動(dòng)撰寫(xiě)發(fā)布系統(tǒng)等將在氣象領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。從近年來(lái)發(fā)表的成果看，這些成果大都已瓜熟蒂落、水到渠成（雖然在前不久，這些系統(tǒng)的一些貢獻(xiàn)者尚未意識(shí)到本項(xiàng)工作與人工智能之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)）。我們不必受限于專(zhuān)家們的視野，事實(shí)上，凡計(jì)算機(jī)能夠觸及到的領(lǐng)域，人工智能便有可能在此落地生根；即便是需要機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，只要該領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)基本完備和相對(duì)充足，便有可能是人工智能應(yīng)用的理想場(chǎng)所。在這方面，筆者實(shí)在不愿因自己局促狹小的視野而限制了讀者遼闊的想像空間

——還是讓大家自己去想像吧。

三、量子計(jì)算機(jī)

（一）艱深的量子力學(xué)原理

有關(guān)量子力學(xué)的經(jīng)典及科普專(zhuān)著汗牛充棟，量子計(jì)算機(jī)的書(shū)籍也難以勝數(shù)，但量子計(jì)算機(jī)的工作原理就如愛(ài)因斯坦的廣義相對(duì)論以及斯蒂文·霍金的弦理論一般，以經(jīng)典的牛頓物理學(xué)（尤其是經(jīng)典計(jì)算機(jī)學(xué)科）常識(shí)，很難以有限的文字將量子計(jì)算機(jī)的工作原理清晰地概述出來(lái)，并為大多數(shù)不諳此道的讀者所理解和接受。因此，筆者不打算就此徒耗筆墨和精力。總之，一般地說(shuō)：

1. 目前常規(guī)意義上的以半導(dǎo)體為核心器件的電子計(jì)算機(jī)，是通過(guò)控制集成電路來(lái)記錄和運(yùn)算信息的，而量子計(jì)算機(jī)則試圖通過(guò)控制原子或小分子的狀態(tài)，來(lái)記錄和運(yùn)算信息的。

2. 量子計(jì)算最本質(zhì)的特征為量子的疊加性和量子的相干性。不像半導(dǎo)體只能記錄0與1，量子可以同時(shí)表示多種狀態(tài)（即“疊加分量”）；于是，量子的一次運(yùn)算即可對(duì)所有這些疊加分量實(shí)現(xiàn)變換（即“運(yùn)算”），而其中對(duì)每一個(gè)疊加分量的變換（“運(yùn)算”）皆相當(dāng)于一種經(jīng)典計(jì)算，所有這些經(jīng)典計(jì)算在一次量子運(yùn)算中同時(shí)完成，并按一定的概率振幅疊加起來(lái)，給出量子計(jì)算機(jī)的輸出結(jié)果。

量子計(jì)算之所以高速，利用的主要是量子系統(tǒng)可以同時(shí)處理無(wú)窮多量子態(tài)的原理，而目前的電子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度是由時(shí)鐘頻率的高低決定的。所以，量子計(jì)算是一種最徹底的并行計(jì)算，它的并行計(jì)算發(fā)生在比特內(nèi)部（量子比特，qubit）；而目前我們所使用的電子計(jì)算機(jī)，其并行計(jì)算都只是發(fā)生在處理器之間。這是兩者最本質(zhì)的差異，也是眾多量子計(jì)算機(jī)專(zhuān)家所堅(jiān)信的量子計(jì)算機(jī)將能夠以指數(shù)等級(jí)的差異快于電子計(jì)算機(jī)的主要原因。

目前世界上還沒(méi)有真正意義上的量子計(jì)算機(jī)，原因是實(shí)現(xiàn)對(duì)微觀量子態(tài)的操縱十分困難，目前世界各地許多實(shí)驗(yàn)室陸續(xù)發(fā)布了相應(yīng)的研究成果及相關(guān)技術(shù)，如：原子和光腔相互作用、冷阱束縛離子、電子或核自旋共振、量子點(diǎn)操縱、超導(dǎo)量子干涉等。加拿大D-Wave公司一直致力于量子計(jì)算機(jī)的研究工作，近年來(lái)推出的D-Wave 1X、D-Wave 2X，以及最近宣布的將于明年（2017年）推出一款能夠處理約2000個(gè)量子比特的新型量子芯片，給近年來(lái)略顯沉悶的量子計(jì)算機(jī)界刮進(jìn)了一股春風(fēng)。

（二）量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)

基于量子計(jì)算機(jī)具有巨大應(yīng)用前景和市場(chǎng)潛力等方面的考量，一些發(fā)達(dá)國(guó)家政府和公司于本世紀(jì)初先后制定了一系列針對(duì)量子計(jì)算的研發(fā)計(jì)劃。

量子計(jì)算機(jī)首先受到美國(guó)軍方的高度重視：美國(guó)的D A R PA（高級(jí)研究計(jì)劃局）制定了一個(gè)名為“量子信息科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃”的研究計(jì)劃，并于2004 年4 月2 日發(fā)表了2.0 版。該計(jì)劃詳細(xì)介紹了美國(guó)發(fā)展量子計(jì)算的主要步驟和時(shí)間表，其目標(biāo)就是在2012年前開(kāi)發(fā)出各種復(fù)雜的量子技術(shù)，以滿(mǎn)足各種算法的需求。通過(guò)這些研究，美國(guó)爭(zhēng)取在2007 年研制成10 個(gè)物理量子位的計(jì)算機(jī)，在2012 年研制成50 個(gè)物理量子位的計(jì)算機(jī)。美國(guó)陸軍則計(jì)劃到2020 年裝備量子計(jì)算機(jī)。此外，美國(guó)一些科學(xué)和國(guó)防機(jī)構(gòu)也制定了詳細(xì)的相關(guān)計(jì)劃。如國(guó)家安全局的ARDA5（Advanced Research and Development Activity）計(jì)劃、NSF 的Quantum and Biologically Inspired Computing（QuBIC）計(jì)劃、美國(guó)宇航局JPL的Quantum Computing Technology Group 計(jì)劃和NIST Physics Laboratory, Quantum Information 計(jì)劃等。

歐洲也在積極研究開(kāi)發(fā)量子計(jì)算及量子加密。在已經(jīng)完成的第五個(gè)框架計(jì)劃（5 t h framework project）中，歐洲委員會(huì)耗資248 萬(wàn)歐元完成了對(duì)不同量子系統(tǒng)（如原子、離子和諧振）的離散和糾纏的研究；耗資117 萬(wàn)歐元完成了對(duì)量子算法及信息處理的研究。在第六個(gè)框架計(jì)劃（6th framework project）中，歐洲委員會(huì)對(duì)于量子算法和加密等技術(shù)著重進(jìn)行研究，其子計(jì)劃——基于量子加密的安全通訊全局網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)計(jì)劃，耗資1471 萬(wàn)歐元，預(yù)期到2008 年研制成功高可靠、遠(yuǎn)距離量子數(shù)據(jù)加密技術(shù)。

日本早在2000 年10 月就開(kāi)始了為期5年的量子計(jì)算與信息計(jì)劃（quantum computation and information project），重點(diǎn)研究量子計(jì)算和量子通訊的復(fù)雜性、設(shè)計(jì)新的量子算法、開(kāi)發(fā)健壯的量子電路、找出量子自控的有用特性以及開(kāi)發(fā)量子計(jì)算模擬器。

我國(guó)科學(xué)家也在積極開(kāi)展這方面的研究工作，《自然》雜志2004 年發(fā)表了中國(guó)科技大學(xué)潘建偉教授等完成的重大研究成果：五粒子糾纏態(tài)以及終端開(kāi)放的量子態(tài)隱性傳輸?shù)脑囼?yàn)獲得成功，在國(guó)際上首次取得五粒子糾纏態(tài)的制備與操縱，在世界上率先實(shí)現(xiàn)了五個(gè)粒子的量子互動(dòng)傳輸。

目前，量子計(jì)算機(jī)的研發(fā)主要涉及量子編碼、量子算法和量子硬件三項(xiàng)核心技術(shù)。限于篇幅，不予敘述。

量子計(jì)算機(jī)之所以高速，是因?yàn)槌浞掷昧肆孔拥寞B加性和相干性等特性，并以此實(shí)現(xiàn)量子比特級(jí)的并行轉(zhuǎn)換（運(yùn)算）。然而也正由于此，量子計(jì)算并行效率的發(fā)揮并非在所有領(lǐng)域都可以輕松實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上，目前學(xué)界公認(rèn)，即便量子計(jì)算機(jī)目前能夠量產(chǎn)并投入市場(chǎng)，其神奇的高速運(yùn)算特性也只是在個(gè)別領(lǐng)域才有可能較為便捷地予以使用和發(fā)揮，原因在于量子算法實(shí)現(xiàn)的極端困難。目前只有少數(shù)幾個(gè)算法能夠較為充分地利用了量子計(jì)算機(jī)的量子特性，從而達(dá)到比經(jīng)典電子計(jì)算機(jī)處理更快的實(shí)際效果，如大數(shù)質(zhì)因子分解算法，及其用于破譯RSA公鑰體系密碼等應(yīng)用。在一般的民用領(lǐng)域，量子計(jì)算機(jī)的神奇高速特性目前則較難展現(xiàn)。此外，量子硬件技術(shù)實(shí)現(xiàn)的困難也使得真正意義上的量子計(jì)算機(jī)遲遲無(wú)法問(wèn)世，以至于據(jù)說(shuō)2012年諾貝爾物理得主，專(zhuān)門(mén)從事量子信息研究的法國(guó)科學(xué)家Haroche在其諾貝爾獲獎(jiǎng)演講辭中就此感慨道：量子計(jì)算機(jī)看起來(lái)是一個(gè)烏托邦。

也許由于研究成果及進(jìn)展速度不如預(yù)期，進(jìn)入2010s年代后，各國(guó)政府（中國(guó)除外）對(duì)于量子計(jì)算機(jī)的重視程度有所下降，這主要體現(xiàn)在政府支持經(jīng)費(fèi)的額度以及項(xiàng)目安排的力度等方面。

D-Wave公司是目前少有的幾個(gè)專(zhuān)門(mén)研制并實(shí)際推出量子計(jì)算機(jī)的公司，據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，該公司所生產(chǎn)的量子計(jì)算機(jī)選擇量子絕熱演化算法做為其核心技術(shù)，只有一般的量子隧道效應(yīng)，而缺少量子相干性和糾纏性這兩個(gè)學(xué)術(shù)界定義的量子計(jì)算機(jī)所必須具備的基本特征，因而在學(xué)術(shù)界頗被詬病，一些學(xué)者甚至認(rèn)為該公司目前推出的產(chǎn)品不能稱(chēng)其為量子計(jì)算機(jī)，最多是一個(gè)有量子效應(yīng)的計(jì)算機(jī)而已。然而無(wú)論如何，這畢竟是目前唯一的采用量子理論（至少部分采用）而構(gòu)成的、且可以被使用的計(jì)算機(jī)；只是其綜合計(jì)算峰值是否真如谷歌所描述的那樣令人瞠目結(jié)舌，尚不明了。

（三）前景：夢(mèng)想還是烏托邦

對(duì)以數(shù)值模擬做為學(xué)科研究和業(yè)務(wù)工作最為重要的手段之一的現(xiàn)代氣象學(xué)科而言，高性能計(jì)算是其不可或缺的基礎(chǔ)性資源，也是始終困擾學(xué)科及業(yè)務(wù)發(fā)展的稀缺性資源。量子計(jì)算機(jī)如果能夠正式面世并適用于以大規(guī)模緊耦合數(shù)值積分為基本特征的氣象數(shù)值模式運(yùn)算，那將是氣象學(xué)科的莫大幸事，因?yàn)檫@將徹底解決氣象數(shù)值預(yù)報(bào)發(fā)展進(jìn)程中的高性能計(jì)算資源短缺問(wèn)題，使得氣象數(shù)值模式的時(shí)空分辨率可按需自由調(diào)整，各種極耗計(jì)算資源的算法可以不必再被參數(shù)化所替代，各種具有行業(yè)、屬地以及專(zhuān)業(yè)特征的專(zhuān)業(yè)化數(shù)值模式可以因之而發(fā)展，不必受到計(jì)算資源短缺的限制，從而使得數(shù)值預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)、及時(shí)以及更具專(zhuān)業(yè)化和特色化，進(jìn)而推動(dòng)氣象服務(wù)在各行各業(yè)的泛在、深入、專(zhuān)業(yè)化、精細(xì)化和個(gè)性化，促進(jìn)氣象學(xué)科的穩(wěn)步發(fā)展。

然而就目前情況看，要達(dá)到上述目標(biāo)，還有很長(zhǎng)的路要走。

首先，真正意義上的量子計(jì)算機(jī)何時(shí)面世，尚不知曉。前文已述，D-Wave推出的量子計(jì)算機(jī)并不完全具備經(jīng)典意義上量子計(jì)算機(jī)的基本特征，其科學(xué)計(jì)算經(jīng)典測(cè)試綜合峰值尚不得知，且業(yè)界對(duì)其頗有微詞。事實(shí)上，真正意義上的可用于普適計(jì)算的量子計(jì)算機(jī)目前并未問(wèn)世，其研制進(jìn)度因各種技術(shù)原因而一再延宕，一些悲觀人士甚至預(yù)言，它的問(wèn)世可能需要數(shù)十年甚至近百年的時(shí)間。

其次，適用于數(shù)值積分的量子算法何時(shí)形成以及其效率如何。以量子算法論，量子計(jì)算機(jī)的神奇速度緣于量子比特的疊加、相干以及糾纏等特性。如何將數(shù)值積分的初值和邊界值與量子比特的這些特性有機(jī)結(jié)合，并與積分步長(zhǎng)同步，使得其并行運(yùn)算（轉(zhuǎn)換）的特性得以充分發(fā)揮，這是一個(gè)令人望而卻步的世界性難題。而如果算法問(wèn)題不予徹底解決，那么量子計(jì)算機(jī)的特性就無(wú)法在運(yùn)算氣象數(shù)值預(yù)報(bào)中充分發(fā)揮出來(lái)，從而使得在這一領(lǐng)域量子計(jì)算機(jī)與普通的電子計(jì)算機(jī)并無(wú)本質(zhì)差別。

除量子計(jì)算外，目前尚在實(shí)驗(yàn)室里的新計(jì)算技術(shù)還有光子計(jì)算、分子計(jì)算、立體晶體計(jì)算以及納米碳管計(jì)算等，然而據(jù)專(zhuān)家評(píng)估，這些技術(shù)較之量子計(jì)算而言，其成熟度更低。

綜上所述，以筆者觀察，通過(guò)量子計(jì)算機(jī)為代表的新型計(jì)算資源的普及和應(yīng)用，徹底解決氣象數(shù)值模式領(lǐng)域的高性能計(jì)算資源短缺問(wèn)題，這一愿望在十年內(nèi)很難實(shí)現(xiàn)。因此未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間，氣象部門(mén)數(shù)值模式的主要計(jì)算資源，仍將是目前的電子計(jì)算機(jī)。

四、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）

（一）虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）

虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，英文縮寫(xiě)VR）技術(shù)，是利用電腦模擬產(chǎn)生一個(gè)三度空間的虛擬世界，提供使用者關(guān)于視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官的模擬，讓使用者如同身歷其境一般，可以及時(shí)、無(wú)限制地觀察三度空間內(nèi)的事物。使用者進(jìn)行位置移動(dòng)時(shí)，電腦可以立即進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算，將精確的3D世界影像回傳給使用者，使其產(chǎn)生逼真的臨場(chǎng)感，把人的意識(shí)代入到一個(gè)虛擬的世界。

虛擬現(xiàn)實(shí)是多種技術(shù)的綜合，包括實(shí)時(shí)三維計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)，廣角（寬視野）立體顯示技術(shù)，對(duì)觀察者頭、眼和手的跟蹤技術(shù)，以及觸覺(jué)/力覺(jué)反饋、立體聲、網(wǎng)絡(luò)傳輸、語(yǔ)音輸入輸出技術(shù)等。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)、軍事航天、工業(yè)仿真、船舶制造、軌道交通設(shè)計(jì)、道路橋梁規(guī)劃、生物力學(xué)、地理景象再現(xiàn)、水文地質(zhì)模型模擬展現(xiàn)、文物古跡仿真展示、室內(nèi)設(shè)計(jì)、應(yīng)急推演、教育培訓(xùn)、核心設(shè)備或系統(tǒng)維修預(yù)演、房產(chǎn)開(kāi)發(fā)、Web3D以及娛樂(lè)游戲等領(lǐng)域均有廣泛深入的應(yīng)用。

（二）增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，英文縮寫(xiě)AR），是通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供的信息增加使用者對(duì)現(xiàn)實(shí)世界感知的技術(shù)。該技術(shù)將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界，并將計(jì)算機(jī)生成的虛擬物體、場(chǎng)景或系統(tǒng)提示信息疊加到真實(shí)場(chǎng)景中，將真實(shí)世界信息和虛擬世界信息“無(wú)縫”集成，把原本在現(xiàn)實(shí)世界的一定時(shí)間空間范圍內(nèi)很難體驗(yàn)到的實(shí)體信息（視覺(jué)、聲音、味道、觸覺(jué)等）通過(guò)電腦等科學(xué)技術(shù)模擬仿真后再精確疊加，將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界中，并被人類(lèi)感官所感知，以達(dá)到超越現(xiàn)實(shí)的感官體驗(yàn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)的增強(qiáng)。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)包含了多媒體、三維建模、實(shí)時(shí)視頻顯示及控制、多傳感器融合、實(shí)時(shí)跟蹤及注冊(cè)、場(chǎng)景融合等新技術(shù)與新手段。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)提供了在一般情況下，不同于人類(lèi)可以感知的信息。一個(gè)完整的AR系統(tǒng)應(yīng)具有三個(gè)突出特點(diǎn)：①真實(shí)世界和虛擬世界的信息集成；②具有實(shí)時(shí)交互性；③在三維尺度空間中增添定位虛擬物體。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)可廣泛應(yīng)用到軍事、醫(yī)療、市政建設(shè)規(guī)劃、古跡復(fù)原和數(shù)字化文化遺產(chǎn)保護(hù)、工業(yè)維修、網(wǎng)絡(luò)視頻通訊、教育、工程、旅游、影視、娛樂(lè)等領(lǐng)域。

（三）展開(kāi)暢想的翅膀

身臨其境地體驗(yàn)颶風(fēng)、洪水、暴雨、大旱、沙暴和霧霾等天氣和氣候現(xiàn)象，而自身又不會(huì)遇到任何真實(shí)危險(xiǎn)、受到任何傷害，這種方法對(duì)于提升公眾對(duì)氣候問(wèn)題及氣象災(zāi)害的重視程度，遠(yuǎn)比閱讀千篇一律的文字和冰冷枯燥的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)印象深、效果好。因此至少在目前，VR/AR技術(shù)對(duì)于氣象產(chǎn)品的形象化展示和服務(wù)效果的最大化，是極有幫助的。國(guó)外在這方面已有一定的嘗試。

而對(duì)于數(shù)值模式產(chǎn)品的四維時(shí)空模擬，使得氣象要素隨著時(shí)間的變化更加直觀、形象和生動(dòng)，也使得分析工作更加準(zhǔn)確、有效甚至有趣，這一點(diǎn)就連最嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臍庀髮W(xué)者都頷首稱(chēng)是。事實(shí)上，早在上世紀(jì)90年代，美國(guó)NCAR等氣象部門(mén)便著手利用VIS5D來(lái)模擬數(shù)值預(yù)報(bào)的輸出結(jié)果，令人印象深刻。與此基本同步，我國(guó)氣象部門(mén)的一些單位也開(kāi)始了引進(jìn)、應(yīng)用類(lèi)似VIS5D等模擬軟件的工作。遺憾的是，據(jù)筆者觀察，此類(lèi)工作多屬個(gè)人行為，有組織、成規(guī)模、出成果、效果好的四維時(shí)空模擬工作尚未真正開(kāi)展起來(lái)，以至于至今即便在十分重要的公眾媒體上的氣象服務(wù)節(jié)目，其產(chǎn)品的展示方式大都仍是二維圖形圖像配以少量的動(dòng)畫(huà)修飾，累年不變。隨著時(shí)代發(fā)展的日新月異，這種方式是否始終為廣大公眾所喜聞樂(lè)見(jiàn)，值得探討。

事實(shí)上，無(wú)論是地面和海洋觀測(cè)、雷達(dá)探測(cè)和衛(wèi)星遙感觀測(cè)等氣象實(shí)況，無(wú)論是天氣預(yù)報(bào)、氣候預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)以及災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)等，與地理信息、相關(guān)社會(huì)信息等相融合的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)的模擬和渲染，對(duì)于社會(huì)公眾而言，其效果都遠(yuǎn)勝于文字和數(shù)據(jù)。要想使氣象服務(wù)更加普及深入，服務(wù)效果更加出色、精彩和有效，VR和AR的有效應(yīng)用是無(wú)法回避的。

五、其它

（一）區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈（Blockchain）是一種分布式賬本技術(shù)，它能夠讓網(wǎng)絡(luò)上的任何人安全的進(jìn)行交易結(jié)算，并且低成本的實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的傳輸。該技術(shù)的核心是一個(gè)建立在共識(shí)模式之上的共享數(shù)據(jù)庫(kù)群，該數(shù)據(jù)庫(kù)群的構(gòu)成中沒(méi)有不必要的中間環(huán)節(jié)，因此效率很高。若要在該共享數(shù)據(jù)庫(kù)群中添加新的數(shù)據(jù)庫(kù)，則必須獲得一定數(shù)量的運(yùn)行區(qū)塊鏈軟件的節(jié)點(diǎn)的認(rèn)可，也就是達(dá)成共識(shí)。一旦共識(shí)達(dá)成，這個(gè)新的數(shù)據(jù)庫(kù)就升級(jí)成為一個(gè)交易“區(qū)塊”，系統(tǒng)內(nèi)其它計(jì)算機(jī)都可以看見(jiàn)它并使用它。這個(gè)新數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)密碼與系統(tǒng)中原有的區(qū)塊相“鏈接”，因此該技術(shù)名曰“區(qū)塊鏈”。

區(qū)塊鏈源于比特幣交易的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，其概念由日本學(xué)者中本聰（Satoshi Nakamoto）于2008年末在比特幣論壇中的論文《Bitcoin：A Peer-to-Peer Electronic Cash System》中首次提出。中本聰認(rèn)為：第一，借助第三方機(jī)構(gòu)來(lái)處理信息的模式存在點(diǎn)與點(diǎn)之間缺乏信任的內(nèi)生弱點(diǎn)，商家為了提防自己的客戶(hù)，會(huì)向客戶(hù)索取完全不必要的信息，但仍然不能完全避免一定的欺詐行為；第二，中介機(jī)構(gòu)的存在，增加了交易成本，限制了實(shí)際可行的最小交易規(guī)模；第三，數(shù)字簽名本身能夠解決電子貨幣身份問(wèn)題，如果還需要第三方支持才能防止雙重消費(fèi)，則交易系統(tǒng)將失去價(jià)值?；谝陨先c(diǎn)現(xiàn)存的問(wèn)題，中本聰提出了上述區(qū)塊鏈技術(shù)，并建議在其基礎(chǔ)上創(chuàng)建比特幣及交易系統(tǒng)。

2015年起，全球多家頂級(jí)商業(yè)銀行投行等紛紛表示布局區(qū)塊鏈，區(qū)塊鏈技術(shù)被推到了風(fēng)口浪尖，各大布局新科技的企業(yè)也紛紛宣布了基于區(qū)塊鏈的研究。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠建立自動(dòng)執(zhí)行的智能合約的能力已經(jīng)被證實(shí)有助于證券交易和房屋交易。歐盟最高證券監(jiān)督機(jī)構(gòu)——?dú)W洲證券與市場(chǎng)管理局（ESMA）的執(zhí)行理事維蕾娜·羅斯（Verena Ross）說(shuō)：“經(jīng)過(guò)調(diào)查研究，我們發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)（區(qū)塊鏈）技術(shù)對(duì)以下四個(gè)領(lǐng)域最能產(chǎn)生巨大影響：清算結(jié)算、擔(dān)保管理、所有權(quán)記錄、證券服務(wù)。它通過(guò)為所有參與者提供一個(gè)獨(dú)特的參考數(shù)據(jù)庫(kù)、即時(shí)往來(lái)調(diào)節(jié)表、一成不變的共享記錄和透明的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。”

2016年1月19日，英國(guó)政府辦公室發(fā)布由政府首席科學(xué)顧問(wèn)馬克·沃爾波特（Mark Walport）牽頭完成的報(bào)告——《分布式賬本技術(shù)：超越區(qū)塊鏈》，強(qiáng)調(diào)分布式賬本技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)完全透明的信息更新與共享，減少欺詐、腐敗，降低錯(cuò)誤率和用紙成本，提升效率，并重新定義政府與公民在數(shù)據(jù)共享、透明性和信任方面的關(guān)系。

區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的最核心的內(nèi)容就是防偽記錄的去中心化。如果一個(gè)多方參與的機(jī)構(gòu)，且彼此之間沒(méi)有信任基礎(chǔ)，那么區(qū)塊鏈技術(shù)是一個(gè)大家都可以充分信任的數(shù)據(jù)交易技術(shù)基礎(chǔ)。然而，如果交易過(guò)程的中心化不可撼動(dòng)，那么區(qū)塊鏈的確沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用的必要。

也許在未來(lái)氣象數(shù)據(jù)參與全社會(huì)大數(shù)據(jù)交換及交易的各種活動(dòng)中，區(qū)塊鏈能夠發(fā)揮出應(yīng)有的作用來(lái)。

（二）移動(dòng)互聯(lián)

對(duì)大多數(shù)人而言，移動(dòng)互聯(lián)早已耳熟能詳，其相關(guān)技術(shù)也大抵上如數(shù)家珍，此處不再贅述。之所以將其忝列于此，是因?yàn)樵诠P者看來(lái)，該項(xiàng)技術(shù)的意義及其在氣象部門(mén)的應(yīng)用尚未真正受到有關(guān)部門(mén)（包括職能部門(mén)）的重視。不少應(yīng)用的領(lǐng)域尚未真正展開(kāi)，應(yīng)用效果也相對(duì)有限。

2000年之后，尤其是2007年蘋(píng)果公司陸續(xù)推出iPhone、iPad之后，互聯(lián)網(wǎng)已從桌面逐漸走向移動(dòng)，這是身處現(xiàn)代社會(huì)的所有人的親身體驗(yàn)。這場(chǎng)始于消費(fèi)層級(jí)的技術(shù)革命正在逐步向生產(chǎn)層級(jí)滲透，這是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)有別于桌面互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)之一。據(jù)專(zhuān)家分析，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)層級(jí)的興起已經(jīng)部分重構(gòu)了社會(huì)，而其在向生產(chǎn)層級(jí)的再平衡將徹底重構(gòu)整個(gè)社會(huì)，這主要體現(xiàn)在對(duì)個(gè)人生活方式、企業(yè)管理的影響，以及推動(dòng)整合經(jīng)濟(jì)和社會(huì)結(jié)構(gòu)及組織形式的深刻變化等幾個(gè)方面。限于篇幅，不予展開(kāi)敘述?？傊?，依照馬化騰的觀點(diǎn)，“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)才是真正的互聯(lián)網(wǎng)”，筆者頗以為然。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的可連接，及其與物聯(lián)網(wǎng)的充分融合，創(chuàng)造了新的生產(chǎn)條件，并激發(fā)出無(wú)數(shù)新的生產(chǎn)模式，正在解放著人們的腦力勞動(dòng)和體力勞動(dòng)。這可從可口可樂(lè)走訪客戶(hù)系統(tǒng)、中航信航旅縱橫系統(tǒng)、滴滴打車(chē)系統(tǒng)、前一階段因谷歌高調(diào)宣示而導(dǎo)致研家蜂起的自動(dòng)駕車(chē)系統(tǒng)等無(wú)數(shù)身邊信手拈來(lái)的案例中得到印證。大量繁瑣的、耗費(fèi)大量體能及在惡劣環(huán)境下作業(yè)的勞動(dòng)正在被一一替代。此外，由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的有效運(yùn)用，許多崗位上的職工得以能夠自由決定勞動(dòng)的時(shí)間和地點(diǎn)，移動(dòng)辦公、移動(dòng)會(huì)議等工作形式使得許多勞動(dòng)者隨時(shí)隨地處于可接入工作狀態(tài)，集中化的大生產(chǎn)模式正在被逐漸打破；彈性工作制使得勞動(dòng)者獲得了自由和尊重，也不同程度地提高了工作效率和效能。

技術(shù)的變革必然導(dǎo)致管理的變革，由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的特性，企業(yè)內(nèi)部高層與底層之間的信息溝通渠道愈發(fā)暢通，削減中間環(huán)節(jié)，使組織結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)潔高效、反應(yīng)靈敏的扁平化改造趨勢(shì)將愈發(fā)強(qiáng)烈，動(dòng)因更加充足；華為技術(shù)有限公司總裁任正非的“讓聽(tīng)得見(jiàn)炮火的人指揮炮火”的名言，從一個(gè)側(cè)面反映出移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代企業(yè)組織結(jié)構(gòu)重建的總體趨勢(shì)。

就氣象部門(mén)而言，據(jù)筆者觀察，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的這些作用和特性，在氣象部門(mén)工作中的幾乎方面皆能找到相應(yīng)的應(yīng)用：地面加密觀測(cè)的可移動(dòng)化、預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的可移動(dòng)化、人工影響天氣指揮作業(yè)的可移動(dòng)化、視頻會(huì)商組織及信息接入的可移動(dòng)化、氣象災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)信息采集的可移動(dòng)化、應(yīng)急災(zāi)備物資調(diào)配指揮的可移動(dòng)化、職能部門(mén)公文審批和流轉(zhuǎn)的可移動(dòng)化、服務(wù)對(duì)象信息采集的可移動(dòng)化、數(shù)十萬(wàn)氣象信息員工作管理和績(jī)效考核的可移動(dòng)化——甚至于職工業(yè)務(wù)培訓(xùn)課程的可移動(dòng)化以及氣象文化宣傳方式的可移動(dòng)化等，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)幾乎可以滲透到氣象業(yè)務(wù)、科研和管理的各個(gè)領(lǐng)域和角落。而以上這些移動(dòng)化應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)（哪怕只實(shí)現(xiàn)其中的一部分），將會(huì)給氣象工作帶來(lái)何等令人驚奇的變化，是所有熟稔氣象部門(mén)工作的人們可以想見(jiàn)得到的。

業(yè)界普遍認(rèn)為，企業(yè)移動(dòng)信息化程度的高低，在很大程度上反映了該企業(yè)IT部門(mén)的能力和水平，氣象部門(mén)也概莫能外——至少筆者這樣認(rèn)為。移動(dòng)化應(yīng)用應(yīng)當(dāng)成為氣象信息化戰(zhàn)略中的一個(gè)重要內(nèi)容，并納入到氣象IT部門(mén)的重要工作日程。

六、未來(lái)技術(shù)背景下的氣象信息化

（一）融入未來(lái)技術(shù)的氣象業(yè)務(wù)

雖然我們并不清楚上述這些未來(lái)信息技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于社會(huì)乃至氣象部門(mén)的確切時(shí)間，但有一點(diǎn)可以肯定，即：較之目前而言，由于氣象信息化的持續(xù)推動(dòng)，那時(shí)的氣象業(yè)務(wù)一定已經(jīng)達(dá)到了這樣一個(gè)水平：氣象要素的實(shí)況感知更加敏銳全面、天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)、氣象服務(wù)將更加廣泛深入地滲透到各個(gè)領(lǐng)域，等等。

那時(shí)的天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)以及相應(yīng)的學(xué)科研究，會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿挠行?yīng)用而大為改善，由機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來(lái)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)將能夠做出比現(xiàn)在更為精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)和預(yù)測(cè)，并能夠在適當(dāng)?shù)碾A段歸納出一些新的尚未被發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和特征，供科學(xué)家及高級(jí)人工智能系統(tǒng)提煉總結(jié)并形成新的理論和方法，從而指導(dǎo)預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)和學(xué)科研究的進(jìn)一步開(kāi)展。

那時(shí)的基礎(chǔ)性資源——尤其是高性能計(jì)算資源——將由于以量子計(jì)算機(jī)為代表的新型IT基礎(chǔ)資源在氣象數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用，而由稀缺變?yōu)榛緷M(mǎn)足甚至較為充裕。各種尺度、各種分辨率、各種主題和專(zhuān)業(yè)化的數(shù)值模式的研究和業(yè)務(wù)運(yùn)行將不再因資源短缺和受到限制；數(shù)值模式的研制速度、預(yù)報(bào)質(zhì)量和應(yīng)用水平都將較之現(xiàn)在顯著提高。

那時(shí)的預(yù)報(bào)和服務(wù)產(chǎn)品，將由于有效采用了VR和AR技術(shù)而較之目前更加形象生動(dòng)、更加逼真、更加使受眾具有身臨其境感并因而更加易于被大眾和服務(wù)對(duì)象接受和了解，也由于廣泛提供了優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)而更加貼近每一個(gè)服務(wù)對(duì)象的實(shí)際需求。

那時(shí)氣象部門(mén)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)、科研和管理工作，將由于移動(dòng)互聯(lián)等信息技術(shù)的廣泛有效應(yīng)用而變得更加靈活、更加敏捷、更加柔性化，效率和效能也更高。集中辦公和會(huì)場(chǎng)會(huì)議將不再是唯一的工作模式，人們將能夠在任何場(chǎng)合利用碎片化的時(shí)間處理許多目前只能在辦公室才能處理的業(yè)務(wù)和管理等工作，遙遠(yuǎn)的距離和不規(guī)范的場(chǎng)合將不再是業(yè)務(wù)和科研交流的障礙，工作效率將因之大幅提高；此外，觀測(cè)數(shù)據(jù)的采集在時(shí)空密度上將更加富于彈性，氣象事件現(xiàn)場(chǎng)實(shí)況信息將能夠按需實(shí)時(shí)接入到任何會(huì)場(chǎng)的演示屏幕上，以眾籌方式構(gòu)成的社會(huì)氣象觀測(cè)系統(tǒng)（姑且這樣稱(chēng)呼）將人跡所致的任何地點(diǎn)的氣象要素實(shí)況盡收眼底，并納入到氣象服務(wù)的基礎(chǔ)資源中，等等。

總之，一切都將比現(xiàn)在好很多。

（二）硬、軟基礎(chǔ)資源的管理

通信帶寬、高性能計(jì)算、海量存儲(chǔ)等是氣象業(yè)務(wù)及科研工作基礎(chǔ)資源中的硬資源，氣象數(shù)據(jù)和氣象算法則屬于基礎(chǔ)資源中的軟資源。當(dāng)硬資源因信息技術(shù)的高速進(jìn)步而變得充裕后，軟資源的重要性勢(shì)必越來(lái)越凸顯出來(lái)。

氣象數(shù)據(jù)是稀有的，只有專(zhuān)業(yè)部門(mén)使用專(zhuān)業(yè)設(shè)備才能夠采集到符合專(zhuān)業(yè)要求的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用專(zhuān)業(yè)氣象算法產(chǎn)生出氣象產(chǎn)品數(shù)據(jù)。氣象算法也是稀有的，因?yàn)樗菤庀罂茖W(xué)家理論的精華、氣象業(yè)務(wù)人員經(jīng)年工作的積累以及相關(guān)技術(shù)人員與氣象業(yè)務(wù)深度結(jié)合的產(chǎn)物，是氣象專(zhuān)業(yè)理論和業(yè)務(wù)知識(shí)的外在載體，它唯一產(chǎn)自于氣象行業(yè)。唯其稀有，所以珍貴；由于其珍貴，所以必須善加利用，以期發(fā)揮出最大效益。

常識(shí)和經(jīng)典理論都告訴人們，統(tǒng)一管理的資源，其使用效率和安全性最高。因?yàn)榻y(tǒng)一管理的資源既便于統(tǒng)一調(diào)度，也便于設(shè)計(jì)整體完備的安全防御體系。因此氣象軟資源的集約化管理，既是充分發(fā)揮其內(nèi)在價(jià)值和使用效率的前提，也是確保軟資源安全的有效途徑。所以，建立具有相當(dāng)規(guī)模、可以容納當(dāng)前所有氣象數(shù)據(jù)并具有良好擴(kuò)充空間、在可預(yù)見(jiàn)未來(lái)的時(shí)間內(nèi)確保氣象數(shù)據(jù)的完整存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用的氣象數(shù)據(jù)中心，是必然的趨勢(shì)和選擇。該中心將同時(shí)兼顧氣象數(shù)據(jù)集約化管理、氣象業(yè)務(wù)和科研應(yīng)用、氣象服務(wù)和氣象數(shù)據(jù)的社會(huì)化應(yīng)用等數(shù)種職責(zé)和任務(wù)。

隨著云計(jì)算等基礎(chǔ)資源運(yùn)行模式的逐步落地以及市場(chǎng)發(fā)育的逐步成熟，氣象部門(mén)基礎(chǔ)資源中的硬資源必將逐步趨于社會(huì)化運(yùn)營(yíng)，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制得到物美價(jià)廉的具有專(zhuān)業(yè)水平的基礎(chǔ)設(shè)施資源服務(wù)。

（三）業(yè)務(wù)工作的大平臺(tái)微應(yīng)用模式

基于前人成果之上的發(fā)展，是一種較為智慧有效的發(fā)展模式，氣象業(yè)務(wù)也是如此。在氣象數(shù)據(jù)共享之外，氣象算法的共享以及氣象業(yè)務(wù)功能的共享，同樣需要受到關(guān)注；從某種角度思考，算法和業(yè)務(wù)功能共享的實(shí)際意義和價(jià)值絲毫不弱于數(shù)據(jù)共享——至少對(duì)于氣象部門(mén)而言是如此。由于算法和業(yè)務(wù)功能的共享，新系統(tǒng)的許多重復(fù)性的基礎(chǔ)性功能可以因共享前人成果而免于重復(fù)研制開(kāi)發(fā)，從而可使研制者將精力集中在尚未存在的新功能的研發(fā)上，研發(fā)效率將大幅提升，從而使得新業(yè)務(wù)能力的形成更加便捷；氣象部門(mén)的能力建設(shè)將因之而逐步進(jìn)入快車(chē)道。

因此，如何運(yùn)用技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)氣象算法和業(yè)務(wù)功能的共享，是氣象信息化工作者目前就應(yīng)開(kāi)始需要思考并著手解決的戰(zhàn)略性技術(shù)問(wèn)題。在這里，基于SOA技術(shù)架構(gòu)的“大平臺(tái)、微應(yīng)用”模式值得參考和借鑒。由于筆者在此前已就此做過(guò)相應(yīng)論述，為篇幅計(jì)，不再?gòu)?fù)述。

筆者衷心期望算法和業(yè)務(wù)功能的共享能夠早日在氣象部門(mén)嘗試并逐步落地。

（四）幾個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域

未來(lái)技術(shù)正在一步步走近我們，終有一天，氣象部門(mén)將與之相遇，擁抱、接納并最終消融這些因目前相對(duì)陌生而使人有些不知所措的未來(lái)信息技術(shù)。由于這些技術(shù)的融入，氣象部門(mén)無(wú)論是業(yè)務(wù)形態(tài)、工作方式還是研究方法，無(wú)論在規(guī)模、人員梯次還是技術(shù)結(jié)構(gòu)等方面，都將發(fā)生深刻變化。這些變化因勢(shì)而成、不以人的意志而轉(zhuǎn)移。因此盡早謀劃布局，以坦然的心情和相對(duì)充分的準(zhǔn)備迎接巨變的到來(lái)，是一種積極的態(tài)度。在這里，有以下幾個(gè)領(lǐng)域值得關(guān)注：

1. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研制

上文已述，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，非但是氣象部門(mén)業(yè)務(wù)科研工作的基礎(chǔ)，而且也是人工智能、認(rèn)知計(jì)算特別是機(jī)器學(xué)習(xí)的根本和依據(jù)。沒(méi)有高質(zhì)量的氣象數(shù)據(jù)產(chǎn)品，機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)法完成，人工智能在氣象部門(mén)天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用便無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)，而這些領(lǐng)域正是氣象部門(mén)最核心的領(lǐng)域，也是最需要借助新技術(shù)予以實(shí)質(zhì)性突破的領(lǐng)域。

因此，高質(zhì)量的氣象數(shù)據(jù)產(chǎn)品的持續(xù)不斷的研制，不僅是實(shí)際工作的需要，也是引進(jìn)人工智能和認(rèn)知計(jì)算的前提——尤其是具有較好時(shí)空密度的高質(zhì)量氣候序列數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2. 人工智能在核心領(lǐng)域的應(yīng)用嘗試

氣象部門(mén)的核心領(lǐng)域無(wú)疑是天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)，預(yù)報(bào)和預(yù)測(cè)能力是氣象部門(mén)的核心能力以及一切業(yè)務(wù)工作的基礎(chǔ)，人工智能在該領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用以及對(duì)預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)能力的有效提升，才是人工智能在氣象部門(mén)成功應(yīng)用的根本標(biāo)志。因此不應(yīng)滿(mǎn)足并止步于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、天氣新聞自動(dòng)撰寫(xiě)發(fā)布系統(tǒng)等外圍領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，而應(yīng)適時(shí)有序地開(kāi)始人工智能在天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用嘗試——至少應(yīng)當(dāng)開(kāi)始考察該項(xiàng)工作，實(shí)事求是地探明其實(shí)際應(yīng)用前景以及應(yīng)用條件的是否具備，而不是消極觀望和麻木地等待。

人工智能在預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用涉及到十分廣泛的知識(shí)領(lǐng)域，需要極強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和深厚的業(yè)務(wù)功底。對(duì)于此類(lèi)人才相對(duì)匱乏的氣象部門(mén)，應(yīng)盡早布局，通過(guò)培養(yǎng)、引進(jìn)人才以及局校合作、局院合作、局企合作等多種模式，不求所有，但求所用，最大限度利用社會(huì)資源，以實(shí)現(xiàn)自身核心能力有效提升的目標(biāo)。

3. 氣象數(shù)值模式的新算法實(shí)現(xiàn)

眾核技術(shù)可以大幅提高高性能計(jì)算機(jī)的運(yùn)算峰值，然而以眾核處理器為主構(gòu)成的高性能計(jì)算機(jī)在氣象數(shù)值模式領(lǐng)域的有效應(yīng)用，卻是一個(gè)較為棘手的難題，需要掌握眾核運(yùn)算技能、熟稔高性能計(jì)算機(jī)特性、充分了解氣象數(shù)值模式和懂得氣象學(xué)（尤其是動(dòng)力氣象）基本原理的跨行業(yè)高級(jí)人才，對(duì)于每一個(gè)氣象數(shù)值模式逐一進(jìn)行針對(duì)眾核技術(shù)特點(diǎn)的適應(yīng)性改造，方可實(shí)現(xiàn)。而這樣的人才，即便在堪稱(chēng)世界巨頭的計(jì)算機(jī)龍頭企業(yè)中，也屬鳳毛麟角。

量子算法技術(shù)較之眾核技術(shù)艱深百倍，這是由量子理論及實(shí)現(xiàn)技術(shù)所決定的。與眾核技術(shù)相似，量子計(jì)算機(jī)能否有效應(yīng)用于氣象數(shù)值模式，取決于量子算法能否有效適用于常規(guī)意義上的科學(xué)運(yùn)算，以及常規(guī)科學(xué)計(jì)算量子算法效率的高低。如果達(dá)不到量子計(jì)算機(jī)所理應(yīng)達(dá)到的指數(shù)效應(yīng)（哪怕只是近似達(dá)到），則對(duì)于氣象數(shù)值模式而言，量子計(jì)算機(jī)與目前常規(guī)高性能計(jì)算機(jī)之間便沒(méi)有本質(zhì)差別，其在氣象數(shù)值模式上的應(yīng)用就難稱(chēng)成功。

與人工智能在預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用相類(lèi)似，對(duì)以量子計(jì)算機(jī)為代表的未來(lái)高性能計(jì)算技術(shù)，氣象部門(mén)亦應(yīng)適時(shí)探明其應(yīng)用可行性；早作謀劃、提前布局。當(dāng)然，量子算法是世界性難題，決策者對(duì)此應(yīng)了然于心。

4. VR/AR的有效應(yīng)用

上文已述，VR/AR技術(shù)的應(yīng)用，雖無(wú)法提高預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，但卻能極其有效地改善用戶(hù)對(duì)氣象產(chǎn)品和氣象服務(wù)的體驗(yàn)，而用戶(hù)的最佳體驗(yàn)往往是氣象服務(wù)質(zhì)量和效果的最終判據(jù)。目前采用VR/AR技術(shù)制作的產(chǎn)品仍需通過(guò)特殊的裝置（如：頭戴式顯示器、3D眼鏡等）方才可使受眾感受到預(yù)期的效果，氣象產(chǎn)品和服務(wù)的VR/AR技術(shù)應(yīng)用不宜單走高端精品路線，而宜采取高、中、低三端兼顧，盡可能擴(kuò)大受眾群體，以技術(shù)手段最大限度地提高全體受眾的服務(wù)體驗(yàn)。

總之，是時(shí)候了，我們可以開(kāi)始嘗試引入VR/ AR技術(shù)，以改善我們相應(yīng)的工作了。

七、結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)在，我們可以肯定地說(shuō)，即便沿用現(xiàn)有的工作脈絡(luò)而不做大的變動(dòng)，在未來(lái)信息技術(shù)的有效作用下，氣象部門(mén)未來(lái)的工作也應(yīng)當(dāng)是相當(dāng)精彩的，它的精彩體現(xiàn)在工作的質(zhì)量、工作的效率和效益、工作的實(shí)際效果、工作的氛圍以及工作中對(duì)人的尊重等各個(gè)方面。

未來(lái)充滿(mǎn)了不確定性，正如八十年代初的人們很難準(zhǔn)確地想象三十多年后的今天一樣。然而有限的未來(lái)還是可以預(yù)知的，三十多年前的艾爾文·托夫勒（Alvin Toffler）和二十年前的凱文·凱利（Kevin Kelly）都對(duì)未來(lái)信息技術(shù)影響下的未來(lái)社會(huì)進(jìn)行了驚人的預(yù)測(cè)，這些預(yù)測(cè)在當(dāng)時(shí)看來(lái)是如此的奇幻和令人向往，也如此的不可思議、如此的令人疑惑甚至令人焦慮，使每一個(gè)曾經(jīng)讀過(guò)《第三次浪潮》和《失控》的讀者至今印象深刻。然而無(wú)論你怎樣看待未來(lái)，過(guò)去十余年因信息技術(shù)進(jìn)步而導(dǎo)致人類(lèi)社會(huì)發(fā)生翻天覆地變化的這一事實(shí)充分表明，我們正在一步一步、而且步伐越來(lái)越快地走向未來(lái)世界。我們不必惶惑，因?yàn)橹灰覀兯幍倪@個(gè)星球上依然存在著生命體，對(duì)環(huán)境尤其是氣象活動(dòng)的了解和掌握便是永恒的需要。

因此，讓我們坦然地面對(duì)未來(lái)，并迎著它一直向前走吧。

作者單位：國(guó)家氣象信息中心