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　　　　李昊举例，第二届大赛的地球科学赛道题目是使用AI大模型预测未来短期内的极端天气，这道题目来源于防范台风等极端天气的现实需要。“预报极端天气是一个非常难的问题，一般是基于物理模式，使用超级计算机模拟出天气的变化情况，需要大量算力。而AI技术带来的变化是，人们可以设计出新的AI模型，用更快的速度计算出未来的天气。”

此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。

　　　　报告由设在清华大学地学系的柳叶刀倒计时亚洲中心领衔撰写，来自国内外28家机构的77位专家共同完成。清华大学副校长王宏伟表示，报告是清华大学地球系统科学系搭建多学科交叉平台的成功实践，展示了学校在地球系统科学研究领域的创新能力和国际责任，为应对全球气候变化与健康问题提供了中国视角和中国方案。