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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。

2024年12月27日，由美国国家航空航天局（NASA）资助建于智利里奥乌尔塔多的小行星撞击最后警报系统（ATLAS）望远镜镜头内，一个可疑目标闪过，根据反射太阳光的亮度推断，这是一颗直径约40—90米的小行星。通过推算初步获得的轨道数据，NASA近地天体研究中心（CNEOS）运行的“哨兵”撞击监视系统迅速判定：这颗编号2024 YR4小行星运行在一个围绕太阳的椭圆轨道上，且有可能在2032年12月22日与地球相撞。

　　　　11月25日，据央行网站，为贯彻落实党中央、国务院关于支持大规模设备更新和科技金融的决策部署，加力推进科技创新和技术改造贷款政策落实，11月21日，中国人民银行联合国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、财政部、农业农村部、交通运输部、国务院国资委、金融监管总局召开科技创新和技术改造贷款工作推进会议。中国人民银行党委委员、副行长朱鹤新出席会议并讲话。