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　　　　当前，动力电池回收正处于产业发展初期的野蛮生长阶段，面临商业模式、行业监管、技术等方面的挑战。如何形成可持续的发展模式，整治行业乱象，规范行业发展，攻克技术难点，推动电池回收实现良性循环，已成为业界关注的焦点。

在政策和技术双重驱动下，近年来我国新能源汽车产销量快速增长，但随之而来的因动力电池热失控引发的车辆起火事故时有发生，阻碍了产业高质量发展。在此背景下，强化基于大数据的电池安全预警技术研发与应用已成为行业共识。

　　　　谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。