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站在我国的角度，不少业内专家对记者表示，“花小钱办大事”的DeepSeek路径，更加符合当前AI产业的发展实际。田丰提到，一方面，国产算力芯片产能、良品率正在逐渐提升，未来3到4年可能会有较大突破；另一方面，国内企业利用软件层面的性价比优势，提升模型训练效率，降低成本，这就形成了一个“剪刀差”。“发展到一定程度，我国的AI产业将实现更快速的发展。”
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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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