文 |刘通
飓风利奇马过境后，“罗莎”又来了。
在冷空气和飓风“罗莎”外围环流一起影响之下，昨夜至今日的华北东部等地有分散性对流气候，局地伴有雷暴劲风、冰雹等强对流气候。
受劲风的影响，北京今日天空清澈无比，北京多地PM2.5小时浓度仅为1微克/立方米。稀有的1微克蓝色呈现。
网友谈论：“这是捅了飓风窝吧”。就在前几天，超强飓风“利奇马”登陆我国东南滨海，构成了严峻自然灾祸并给受灾地区造成了严重经济损失。飓风“利奇马”因其损坏程度强、风雨强度大、继续时刻长、掩盖规模广，也被人们称为“烈马”。
作为一名有多年丰厚经历的才智城市职业从业者，“利奇马”的暴虐使我陷入了人工智能与自然灾祸之间联系的深深考虑，继而联想到了“智能城市”。
人工智能与飓风——感知、救援、防备
《地球与行星科学的发展》杂志曾宣布过一篇文章：日本海洋研讨机构和神州大学的研讨小组使用人工智能深度学习技能，从全球云体系分辨率模型（NICAM）气候试验数据中取得很多数据，然后成功开发出了“高精度辨认热带低气压预兆云”的办法。该办法能够提早一周猜测出飓风的途径和强度，并猜测暴雨的发作。
众所周知，大气的非线性改变极强，所以要做到精准猜测是一件十分难的作业。该小组首要使用深度学习取得更高的辨认精度，将全球云体系分辨率模型20年堆集的气候试验数据，进行了剖析和再造，终究得出了能够提早一周猜测飓风的调集辨认器。
人工智能不只能够猜测飓风，针对灾中救援，灾后重建及防备也有很大协助。
在人工智能面世之前，救援人员经过检查灾区的空中红外成像来寻觅被困人员。可是从无人机上挑选相片和视频需求消耗很多时刻，而且在救援到来之前，被困者有或许现已逝世。人工智能能够在不到2小时的时刻内挑选很多的镜头来找到被困的人。
人类在经过一次又一次的灾祸后不断总结经历，以便应对下次灾祸，并更好地做出正确的判别，而人工智能的面世将为咱们的判别供给更精确和更快速的协助。
举一个我亲身经历人工智能防备的比方，那是我在巴黎出差的一个黄昏，突降暴雨。城市的路面积水不断增多，巴黎的人工智能辅佐体系就启动了，它依据城市排水规划和雨量现状以及未来降雨的猜测，精确地核算出了城市里有或许发作风险的积水路段，并进行了风险等级区分。
然后经过城市通讯网络，对城市中的一切人员，包含我这个出差去巴黎的中国人，发送了暴雨和暴雨或将导致的风险短信，而且信息还供给了地图印象很直观的标示了积水路段的详细信息，假如你要导航去某个当地它还会核算出时刻，并主动避开风险路段。
打通数据流，让AI预警更晓畅
近年来人工智能技能的飞速发展，不只在飓风猜测、救援和防备上做了深度运用，相似的技能还相同被应用到地震预告、城市洪水预告等与人类日子休戚相关的范畴。
人工智能并不悠远，它正在悄悄地改变着咱们的日子。无论是人工智能猜测飓风仍是人工智能辅导救援或许人工智能灾祸防备，或是其他的人工智能技能。这些技能都是服务于人类的技能，就必定会从人类最密布的城市为中心向四周延伸。
“智能城市”的中心是数据流。是一个个小小的数据流叠加在一起构成的。当这些小数据流的小鸿沟被打通，构成一个大鸿沟，然后这个大鸿沟和别的一个大鸿沟再次被打通时，智能城市由此诞生。
而人工智能的灾祸预警恰恰需求根据很多的城市数据基础上进行剖析，因而，咱们需求将这些数据流打通，让猜测愈加精准，愈加及时，愈加晓畅。一起还需求确保这些数据流的相对安全。
比方，只要将飓风预警的数据与市民的电话通讯数据打通才干完成飓风预警信息到个人；与供水供电体系打通才干主动猜测出对水电的影响程度……
其实，本年日本海洋研讨机构和神州大学的研讨小组就使用人工智能深度学习技能，开发了从全球云体系分辨率模型（NICAM）气候试验数据中高精度辨认热带低气压预兆云的办法。
这个飓风预警便是使用以深度学习为代表的人工智能技能交融数据驱动办法和模型驱动办法，展开的飓风和飓风等热带低气压大数据剖析。
研讨小组将全球云体系分辨率模型20年堆集的气候试验数据，制成5万张热带低气压初始云及演化中的热带低气压云图片，再加上100万张未演化成热带低气压的低气压云图片，共105万张图片组成10组学习数据，使用深度卷积神经网络的机器学习，生成不同特征的10种辨认器，然后构筑出可对10种辨认器成果进行归纳点评的调集辨认器。
使用上这种人工智能，或许能够提早一周猜测飓风。而这提早的一周，或许就能够抢救很多的生命以及群众的产业。信任在不远的未来，在人工智能技能的加持之下，比如飓风等自然灾祸能够被及时猜测。即便是“利奇马”来袭，群众也能够免于惊惧。
刘超（软通才智科技有限公司副总裁）
修改：范娜娜 实习生：龙江兰 校正：吴兴发
