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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。

　　　　“数据隐私的确是车主反映较多的问题。”在曾文翔看来，随着智能驾驶与智能座舱技术的提升，出于安全行驶的初衷，车辆不仅会对道路情况及周围环境信息进行收集和分析，也会实时收集大量的用户数据，其中包括位置信息、行驶轨迹、驾驶习惯，以及驾驶员疲劳状态监测的面部信息等，个别品牌还存在过度或者超出用户授权收集信息的行为。更甚者，因为车企技术漏洞或管理疏忽，还会出现数据泄露，被企业、第三方机构用于商业分析、广告推送等问题，甚至被不法分子用于非法活动。这些都引发了数据安全之忧。