袁行远：玩转人工智能天气预报

袁行远：玩转人工智能天气预报

　　电池校准软件,打榜软件,mac应用软件搅动一个行业的往往不是内行人。例如，人工智能“阿尔法围棋”4：1大胜围棋九段选手李世石。

　　赛后，北京彩彻区明科技有限公司首席执行官（CEO）袁行远望向窗外。景色虽然一样，但世界已然不一样。

　　这个生于1987年的CEO发了一段文字在微信朋友圈：“围棋不是终点，而是新时代的开端。‘彩云’将在人工智能天气预报上深耕细作。”

　　两年前，袁行远开发的“彩云天气”APP，成为国内第一款用人工智能进行天气预报的应用。它颠覆了用户收听城市预报的习惯，使人们享受精准到分钟和所在街道的预报服务。这个“搅局者”搅动了当前预报服务的“生存环境”，也激活了其他气象预报服务团队的竞争欲望。2014年9月，袁行远的团队与中国气象局进行合作，共同研发分钟预报技术。

　　如果没有从阿里巴巴辞职，袁行远可能还是名算法工程师，每日设计程序，从100万件裙子中挑出客户更喜欢的10件。通过一个“双十一”活动，就让淘宝多挣千万元。

　　然而，研发人工智能是他的梦想。当2013年袁行远怀揣梦想辞职时，他的老板惊呼“不可思议”。毕竟，能在阿里巴巴拿到期权的人不多，能放弃的人更少。

　　袁行远在赚够了一年房租后，就由着性子找更喜欢做的事，如给打工子弟学校当兴趣课老师、开发教案管理平台、学习计算神经科学理论、数字识别技术，也参观了大亚湾核电站、明斯克航母。

　　之后，就要考虑来年的房租了。袁行远锁定了几个“大”项目。用机器学习（人工智能的核心之一）预报天气是其中最难的一个，因为并没有现成的技术。

　　“但若真的做成了，就能告诉别人几分钟后下雨。预知风雨，很酷！”他做决定很干脆。

　　好在，在“放空”的一年中，袁行远尝试攻关了卷积神经网络（机器学习的一种方法）。他和朋友改进了用机器识别手写邮政编码的程序，正确率达99.4%。

　　“能把信封上的数字识别为0到9十类，也应该能把雷达回波、卫星云图识别为‘下雨’和‘不下雨’两种。”袁行远想。

　　主流天气预报原理是，科学家不断认识大气运动机理，将其物理过程编写为参数化方程，再由计算机进行复杂运算。

　　机器学习实际上是建立一个“黑箱子”数学模型，输入和输出数据在箱子里形成复杂函数公式，由计算机去描绘人们并不了解的物理模型。报对了分高，报错了分低，机器自我学习，从而建立更准确的输入、输出关系。

　　数值模式预报是小时级的，能计算未来几十天的天气，而机器学习当前只能做几小时内的预报，正好可以弥补“分钟级”预报空白。

　　“它不像打车软件，有成熟的技术。”“即便能把它做出来，也没有那样的财力去推广。”“人们习惯收看城市预报，分钟级预报也许根本没有市场。”

　　面对梦想的时候，人们总是偏执，不听劝。和所有创客一样，袁行远拉上两个朋友，通宵达旦编代码，自己设计商标，写宣传词。终于，2014年4月7日，“彩云天气”正式上线。

　　经过一段时间的运行，在基础数据充足的地区，“彩云天气”1小时内降雨预报准确率从80%提升到90%。

　　几乎不用推广，用户就开始追捧——想象一下，你可以告诉朋友：“别出门了，28分钟后下雨。”这种感觉的确酷。

　　起初，袁行远对另外10%不准确数据进行“补救”。凡是下雨天，他都在调整参数。“至少保证我所见到的实况和预报一致。”他说。当然，计算机的聪明之处就在于，它根据正确结果，反演更准确的数学模型。

　　袁行远原本打算把产品卖到100万，再做新的挑战。但赚的钱早已超过100万时，他却改变了主意。

　　“彩云天气”已为用户提供了27亿次预报，像婴儿一样，开始长大了。“但它离我们能够达到的智力极限还有差距，要做就做到极致。”袁行远说。

　　“8个小时降雨预报准确度为60%，假如，8个小时后北京五道口下雨，预报10次，至少有6次准确。”这是袁行远目前所能触及的最高目标。时间表被定在一两年之后。

　　今年，“彩云天气PRO版”上线，增加了降雨推送功能，很快就在苹果APP商店的付费榜排行第一，完全没有在运营上花一分钱，而是靠两年来用户积累的口碑。

　　踏实做事有潜力。几年下来，袁行远更加坚定了。他也意识到，在市场运作的过程中，受欢迎的产品会成为主流服务方式，然后会有很多同质化产品出现。

　　“很多天气公司开始转型，但我们还是决定，当务之急还走天气数据这条路，在幕后让预报数据更准确。”袁行远说。他同时尝试与高德地图合作，研发降雨和路线规划融合技术。也许不久后，人们开车时，就能收到前面桥洞几分钟后积水多少或能不能过车之类的提示。

　　踏好每一步节拍，袁行远梦想十年后打造多元化的人工智能公司。他似乎看到已诞生于摇篮的“中国谷歌”。

　　继2014年袁行远的团队与中国气象局共同进行分钟预报技术研发后，2015年，中国科学院自动化研究所与中国气象局公共气象服务中心组建“气象大数据与机器学习联合实验室”，其基于机器学习和雷达外推的雷达分钟级降水预报服务产品加工系统取得创新性成果。现在，除了越来越准确的中长期预报，分钟级预报也已成服务常态。

　　在袁行远看来，机器学习和数值预报从来就不矛盾。“牛顿到爱因斯坦的升级，并不是说明牛顿是错的，而是爱因斯坦的相对论可以兼容牛顿的理论”。

　　他尝试学习数值预报，并和机器学习技术相结合，再往前走一步。他称之为“智能数值预报”。

　　和机器共生，一部分人不接受，但被动停留在原地是不行的。人工智能是大势所趋，何不学习它，把它和原有技术融合为一体？

　　很多人接受了这样的观点：统计模型建立后，也许有助于气象专家解释其物理含义。两者相加，可能会相互提升和促进。

　　主办：中国气象局办公室承办：气象宣传与科普中心 中国气象报社协办：公共气象服务中心 国家气象信息中心