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但如果想在月球表面展开大规模的探测和开发活动,这样的定位精度就远远不够了。日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)的报告显示,运行在地球附近的全球卫星导航系统,在38万公里外的月球附近的信号强度只有地面信号强度的1/30,而且由于月球自身的遮挡,月球背面也无法收到这些导航信号。同时月球表面覆盖环形山,来自地球的微弱导航信号容易被山丘、火山口边缘挡住,因此需要专门的中继通信卫星提供支持。在月球通信的中继方面,中国已经有了成功经验,先后于2018年和2024年发射的鹊桥一号和鹊桥二号卫星为多项探月任务提供了中继通信支持。
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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。
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