12月27日，達摩院與江蘇省氣象臺達成合作，雙方將聯合展開短臨極端大風AI預報算法、三維雷達回波外推等技術的研究，解決極端大風預報準確率不高的難題，并進一步為大風災害預警、新能源電力調度提供高效服務。
與降水、溫度、濕度等氣象信息不同，大風的形成和影響因素更為復雜。因為，風場受近地面下墊面類型、地形等影響較大，且風場的變化速度快，風向、風速都難以準確預測。目前，國內外機構大風的預測主流方案依舊是傳統數值模式，其準確率僅為50%左右，諸如龍卷風之類的強對流天氣捕捉的幾率更是微乎其微。
江蘇省風能資源豐富，已建設亞洲最大海上風電場，并逐步并網，而風功率預測成為保證電力平衡的關鍵。此外，江蘇省也是港口大省，大風天氣對航海、海上施工等作業影響很大，精準預測大風天氣是防災減災的關鍵。
此次江蘇省氣象臺與達摩院達成合作，將深入分析雷達回波三維結構并研究中尺度系統定位等氣象機理，達摩院AI Earth團隊將針對大風預報任務研發全新AI算法，江蘇省氣象臺通過氣象數據挖掘不同條件下風速、風向的變化特征，提供具有專業領域預報經驗和方法，進而改進預報質量。
江蘇省氣象臺臺長康志明表示：“極端大風的預報是世界級難題，相信未來AI和傳統數值模式結合可有效提升整體預報能力，成為極端天氣預報的關鍵技術。”
達摩院資深算法專家李昊表示：“AI在氣象預測上擁有廣闊前景，我們已成功研發短臨降水天氣預報算法，但AI的能力不僅限于此，未來它對風、云、雨等氣象信息都能做出更精準的預測。”
2020年9月，達摩院發布天、空、地多源數據精準分析平臺AI Earth，該平臺可對衛星影像、無人機影像、實時視頻流、氣象數據、IoT數據等多源數據進行融合分析，目前，AI Earth相關技術已應用于水利部、國家氣象中心、生態環境部等機構，相關短臨天氣預測算法研究成果已被頂級期刊Remote sensing收錄。
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