AI讀雲，更懂深圳

現代的考古學告訴我們，各個文明中最早出現的建築，十有八九都是天文臺;而歷史文獻告訴我們，一個國家的興起，標誌物就是節氣曆法的劃定。

讀懂天氣，是人類勞作、捕獲、耕種的前提，是建造一切輝煌的基礎。直到如今，讀懂天氣這件事依舊在人類發展程式裡佔據著極重要的位置。對於災害的預測、對全球氣候環境變化的趨勢預判、超精準天氣預測的可能，這些話題依舊處在全球科技樹的巔峰。

而在把氣象預測這件事進一步推向遠方的眾多技術中，AI絕對能站到C位。

這兩天，AI領域的一個大新聞，是1月6日華為雲與深圳市氣象局在深圳華為阪田基地簽署了合作協議。根據協議，雙方將就雲端計算、5G、人工智慧等創新技術在氣象領域行業的應用和推進、未來技術趨勢研究展開合作，共同推動氣象精準預報、智慧城市氣象服務等業務創新。

之所以華為雲與深圳市氣象局的合作頗有刷屏之勢，一方面是因為合作中規劃的氣象精準預報等等功能，恰好是普通人——尤其是南方沿海城市地區居民極盡期盼的技術;另一方面或許是因為空間遙感+AI的組合這幾天有了充沛的話題熱度。而氣象+AI恰好是遙感監測最重要的應用場景之一。

氣象與AI結合的重要性，這幾天已經有了很多科普。而在瞭解氣象+AI的技術邏輯之外，我們或許可以換個視角，通過華為雲與深圳市氣象局的合作，去看AI與城市結合的產業邏輯。

就讓AI去讀懂天邊的雲，而我們去讀懂技術融合時代的深圳，去讀懂雲+AI+5G，接下來可能帶給每一座城市的史詩變遷。

氣象+AI的探索之徑

讓我們先以一個最基礎的問題作為邏輯起點：氣象預測+AI究竟是如何工作的。

早在19世紀中葉，時任巴黎天文臺臺長的勒佛裡埃，根據歐洲各國天文臺的觀測資料，製作出了風暴到來前後的資料統計表，從而完成了現代天氣預報的雛形。

到了20世紀20年代，氣團學說和極鋒理論極大地豐富了氣象資料的利用精度。此後雷達帶來了更好的氣象資訊收集系統，現代計算機的出現也奠定了氣象資料大規模處理的可能。

從這個邏輯鏈中我們會發現，現代天氣預報就是一個收集資料、統計資料，再通過資料推匯出未來氣象情況的關係等式。而氣象技術的發展，就是希望能夠把這個等式的誤差縮短到最小，從而帶來更長時間、更快反應、更準確區域的天氣預報。

既然是運用物理資料，進行統計模型推理，那這顯然是一個非常標準的可以應用AI來解決的問題。

早在上世紀80年代，日本、美國、以色列等國家就先後推動了氣象學與AI的結合。IBM、谷歌等公司也都佈局了氣象AI的產業埠。可以說，用AI來實現更準確、更系統化的氣象預測，已經是國際科技界的主流。雖然讓AI取代人類專家進行氣象預測短期內並不可能，但AI就像雷達、現代計算機一樣，絕對會成為氣象預測跨時代的技術推進工具。

既然思路清晰，那麼下一個問題就是氣象預測所需要的AI算力、AI演算法模型適配與迭代，以及AI軟硬體體系，應該從哪裡而來?

以華為雲與深圳市氣象局的合作為例，深圳市氣象局希望基於AI技術，生成強降水臨近預報模型。這就需要對深圳區域內歷史上近十年的雷達等資料進行訓練，其計算量龐大，同時AI模型涉及超引數非常多，AI模型訓練和優化都需要花費大量時間和人力。

這種情況下，基於雲端計算提供AI算力與AI演算法調配能力，就變成了行之有效的解決方案。這也是深圳市氣象局牽手華為雲的原因。基於華為雲AI昇騰叢集服務，在“地表最強AI訓練算力”的幫助下，深圳氣象系統能夠研創出更精準的災害性天氣預測模型。通過海量歷史資料學習，推算雲團變化和移動規律，從而提高深圳市天氣預報的質量，優化災害性天氣預警資訊的智慧釋出與傳播。在華為雲AI昇騰叢集服務的幫助下，原本需要1到2星期完成的訓練量，可以縮短到3天甚至幾個小時。

同時，在氣象觀測領域，氣象局還計劃基於華為雲提供的AI影象識別技術，研發雲雨等天氣現象的自動識別技術，實現天氣智慧感知;利用華為雲提供的5G和邊緣計算技術，提升氣象觀測精度;並與華為雲ModelArts一站式AI開發與管理平臺建立人工智慧在網格化的短臨和短時預報應用，提高深圳氣象短臨和短時網格預報的精細化和精準度。

就這樣，在雲端計算的基礎上，深圳市氣象局接駁了所需要的AI算力、AI演算法、AI開發平臺，以及AI軟硬體和人才基礎設施。華為雲的AI能力也得到了最大化釋放，從而能夠為深圳推出基於智慧網格的新一代超大城市精準預報提供技術支撐。最終讓深圳居民體驗到“兩小時內、一平方公里範圍”的個性化精準貼身氣象服務——“兩小時內，一平方公里”，這個時空座標對於普通人來說是舒適一天的基礎，對於漁民、戶外檢修人員、司機等與天氣息息相關的工作人群來說，可能就是生命安全的最高保障。

氣象+AI之路，歸其根本是這樣一個邏輯：天邊的雲帶來資料，雲端計算帶來算力。兩片雲之間，AI架起了人類讀懂氣象的橋樑。

而如果我們把華為雲與深圳市氣象局合作的視角擴大開去，會發現基於有力的雲端計算底座，再融合城市大資料，AI就可以有效地優化氣象預測的全流程工作。而這一改變邏輯又不僅侷限在氣象工作中，華為雲和深圳正在告訴我們，5G、雲與AI的技術交叉融合，正在改變城市基礎設施的方方面面。

新興技術迸發，雲+AI+城市的種種可能

從華為雲與深圳市氣象局的合作，我們還可以讀出技術之外的更多東西：那就是技術與城市的融合可能。

僅僅是從這次合作中，我們就可以發現華為雲不僅是提供了一種技術，也不是僅僅驅動改變深圳城市服務能力的單一方面。這次華為雲與深圳市氣象局的合作，是一場標準的“多對多”合作模式，即從“多技術”到“多應用”，構成體系化的城市服務升級。

根據協議，雙方將採用雲端計算、AI、5G、IoT等創新技術，打造“氣象+雲+AI+5G”的全領域深度合作模式。這種合作模式可能改變氣象資料收集、超大城市精準預報、智慧城市氣象服務等多個領域，支撐深圳氣象服務的跨代升級。

多技術協同走向成熟，搭建起多個技術互為支撐的數字溢位效應，是我們這個時代科技發展的最大紅利。而城市作為複雜的人、物、資源所組成時空交融點，必須由多種技術協同來撬動智慧升級，也必將在技術協同中獲得最大價值。

舉個例子，華為云為深圳氣象預測服務所提供的雲端AI算力，是大規模氣象預測的基礎，但僅僅有算力是不夠的。還需要AI技術服務能力作為氣象演算法開發的支撐、AI開發平臺作為提升氣象AI效率的工具、5G和邊緣計算技術作為快速傳輸氣象資料的樞紐、IoT裝置作為資料收集和智慧傳播的互動節點。

這樣看來，5G、AI、雲端計算與IoT，加上氣象資料被利用必須通過大資料體系，就構成了一個氣象AI的完整場域。作為技術提供者的華為雲不能遺留技術短板，必須有云+AI+5G的技術協同優勢，再加上高可靠、高安全度的雲服務體系，以及線下服務與行業學習能力，才能最終優化城市生活的關鍵組成部分——氣象預測。

5G時代，技術融合改變城市生活與生產，正在變成一個應用度不斷加深、應用範疇不斷擴充套件的時代之選。事實上，如果我們把目光投射到整個深圳，就會發現華為雲提供的“多技術到多應用領域”能力，已經改變了這座城市的一些關鍵能力。

比如華為雲與深圳交警攜手打造的交通智慧體，就從頂層設計入手，全面規劃了深圳城市交通體系，以視訊雲、大資料、AI為技術核心，建立了一個統一、開放、智慧的交通管控系統。這套系統之下，城市交通情況在指揮中心一目瞭然、大量路口訊號燈可以被AI輔助，實現區域協同的道路實時智慧優化，提高城市交通效率、交通突發、違法、擁堵、自定義事件可以被AI實時監測與告警，實現了城市交通安全的智慧化提升。

深圳機場將人工智慧視訊分析技術應用於地服作業節點採集、全流程人臉識別、違章行為管理、地面預警等領域。其中，華為雲AI助力深圳機場部署的智慧機位分配的方案，使得整體靠橋率提升3%-5%。

從政務到安全，從交通到氣象，從機場到城軌，深圳這座城市的各個側面，都可以見到華為雲的雲+AI+5G技術融合之鑰。這把鑰匙開啟了未來城市的各種智慧可能，也不斷重新整理著深圳的底層競爭力。

深圳在垃圾分類這件事上較為重視，華為雲也在2019年舉辦過AI大賽·人工智慧挑戰杯。大賽吸引了各界開發者來為深圳“出謀劃策”。

隨著華為雲與深圳的不斷合作加深，我們又可以得到這樣一個邏輯：城市高速智慧化，主要通過技術融合來獲取。而云+AI+5G的技術融合紅利與城市快速結合，主要途徑是政、學、產的高度結合。先進技術與雲端計算底座，可以為城市生活、管理、社會執行的各方面提供全新的效率與質量支撐。這個聯動的日趨緊密，正在成為中國城市的全新競爭力所在。

從這個邏輯，我們重新認識了這座名為深圳的城市。AI讀雲這件事，卻又恰能讓我們讀懂深圳，讀懂未來中國，讀懂技術與城市之間的大寫的浪漫。

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