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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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此外，汽车产业作为重资产行业，需要长时间、巨大的资本投入，携有丰富资金的房企无疑具备一定优势。但众多失败案例也表明，资金并非最关键的因素。章弘表示，若想成功跨界，汽车产业链的复杂程度、技术门槛等要素都要纳入考虑范畴。然而，部分房企进入完全陌生的汽车行业，并未潜心钻研产业发展规律，了解市场发展前景，而是打着“造车”“卖车”的旗号作秀，最终落得个人财两空。“每一个跨界者，都要谦逊对待汽车行业，让自己迅速成为行家里手，要了解各个品牌和车型的市场定位，洞悉市场需求，不能急于求成。”章弘说道。
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