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　　　　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。

一是着力提升冰雪旅游品质。建设高品质冰雪旅游目的地，支持以冰雪为主题的旅游度假区和旅游景区建设，引导从单季开发向四季运营转变。丰富冰雪旅游消费场景，重点从传统冰雪旅游产品提质升级、冰雪旅游新业态新场景开发两方面发力。加强冰雪旅游市场开发，探索设立地方冰雪日和专门假期，优化过境免签政策，吸引国内外游客。完善冰雪旅游交通设施，增加冰雪旅游旺季列车班次、航线航班供给，建立旅游投诉先行赔付等快速处理机制，提升冰雪旅游服务水平。深化东北区域内冰雪旅游合作，建立合作机制，策划推广冰雪旅游精品线路，加强与华北、西北等地区合作，促进跨区域联动发展。

　　　　对于人们关心的成本是否会转嫁给商家或消费者，李华平和余飞跃都指出，在一个多平台充分竞争的市场环境中，人们会“用脚投票”，不同平台不会约好同时做出价格调整，要想把这种成本转移到另一个群体，其实是有难度的。