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　　　　广东亿鑫丰智能装备股份有限公司董事长 吴松彦：比如说它的成本，它的交期(交付周期)，有些时间会断货，比如说去年它就断货了，我们差不多加了一倍的价钱，通过中间商再去找这个货回来，成本增加很多，搞得我们很被动，客人也会抱怨。

为实现自愈功能，团队在其中加入了微小的多孔材料——孢子。这些孢子比头发丝还细，由植物产生。孢子内部充满了回收的油，一旦沥青开始破裂，这些油便会被释放出来，像“缝合线”一样将沥青修补好。实验室测试显示，这种先进的沥青材料能在不到1小时内，完全修复表面的细微裂纹。

　　　　尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。