气象气象灾害频发，眼控科技以AI赋能气象预测
入夏以来 ， 我国南方地区迎来降雨多发季节 ， 多地出现入汛以来最强的降雨过程 ， 气象灾害与地质灾害预警不断 。 由连续强降雨引发的洪涝灾害、山体滑坡、泥石流等已造成数百万人受灾 ， 经济损失高达数十亿元 。 据中央气象台预测 ， 未来几天我国西北地区东南部、西南地区至江汉、黄淮、江淮等地将有新一轮强降雨过程 。 上海中心气象台也连续发布预警信号 ， 市防汛指挥部也同步启动全市防汛防台Ⅲ级响应行动 。 
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气象状况深刻影响各行各业的发展
中国是世界上自然灾害发生十分频繁 ， 灾害种类甚多 ， 造成损失十分严重的少数国家之一 。 每年由于干旱、洪涝、台风、暴雨、冰雹等灾害危及到人民生命和财产的安全 ， 国民经济也受到极大的损失 。 而随着社会经济的发展 ， 自然灾害造成的损失呈直线上升趋势 ， 直接影响着社会和经济的发展 。
恶劣的天气状况除了对人们生活产生严重的影响 ， 也深刻影响着各行业生产的发展 。 据了解 ， 受暴雨影响 ， 上海两大机场的进出港航班受到一定影响 ， 截至15日16时 ， 浦东机场进出港航班共取消85架次 ， 为出港航班中 ， 延误2小时以上航班23架次；虹桥机场取消进出港航班149架次 ， 延误2小时以上航班17架次 。 
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恶劣天气是造成航班延误或者取消的重要因素 。 据统计 ， 世界上80%的航班延误或者取消都是由于恶劣的气象条件 ， 如雷电、大风、暴雨、低云低能见度等 。 遇到此类天气状况 ， 为了保障乘客安全与机场安全运行管理 ， 机场方面往往会选择将航班推迟或者取消 。 但是不论航班延误或者取消 ， 对机场与旅客来说都是不愿看到的 。 航班延误或者取消会给航司机场造成巨大的经济损失 ， 对旅客来说也是非常糟糕的航程体验 。 因此 ， 如何更好地保障航班不受恶劣天气条件影响 ， 提高航空气象预报准确率 ， 是航空运输业不断探索的方向 。 
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AI技术深度赋能气象预测
随着新一代信息技术的发展 ， 人工智能技术加速应用于各行各业 ， 不断创新应用场景 ， 在各行业都取得了突破性的进展 。 近年来 ， 人工智能技术与气象领域碰撞出新的火花 ， “AI+气象”概念逐渐深入人心 ， 智慧气象迎来新发展 。 不少人工智能企业纷纷涉足气象领域 ， 尝试推动全新应用场景落地实施 。 
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气象预测的重点和难点在于影响气象预报准确率的复杂因素很多 ， 每一个因素的变化都会影响预报的准确率 。 通过人工智能技术与深度学习技术 ， 可以进一步弥补传统气象预测方法的不足 ， 进而提升气象预报的准确率 。 
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眼控科技研发的基于深度学习技术的AI对流临近预报系统 ， 运用自研YGNet深度神经网络模型 ， 精准预测对流临近天气 ， 弥补传统外推预测方法缺陷；同时 ， 准确率指标全面超越其他人工智能计算模型 ， 可以更精准的提供未来0-2小时的高时空分辨率的强对流天气临近预报结果 。 这相对与传统的数值模式预报方式来说 ， 占用更少的计算资源 ， 而且能得出更精准的预测结果 。 对于严重受限于恶劣气象状况的航空运输业来说 ， 基于深度学习的AI对流临近预报系统更好地解决了气象预测准确度不足的难题 ， 为航空气象预测预警带来更多可能 。
眼控科技目前在航空气象领域取得长足进展 ， 联合华东空管局、上海交通大学共同成立全球首家航空智慧气象创新中心 ， 致力于人工智能技术赋能航空气象 ， 推动航空气象智慧化发展 ， 目前已为众多空管局、航司、机场提供智慧气象服务 。
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