为打通学界与业界的认知壁垒，搭建本科生与行业专家的常态化交流平台，引导专业知识学习与社会服务接轨，浙江大学地球科学学院连续6年邀请包括国家首席预报员在内的多位行业专家走进本科生课堂。3月6日，中国气象科学研究院灾害天气科学与技术全国重点实验室研究员胡志群受邀来到学院，为学子们带来人工智能与气象科学深度融合的学术盛宴，吸引了众多师生到场聆听。

深耕气象领域多年的胡志群研究员兼具扎实的科研积淀与丰富的业务经验。在基层工作的十三年间，其开发的“多型雷达显示分析平台”“强对流识别”“对流初生识别”等业务应用软件及系统已在全国范围内得到广泛使用。近年来，他聚焦AI+Radar技术开展强对流灾害天气智能识别与精细化预报预警工作，取得了丰硕的成果。此次浙大之行，他凭借丰富的科研经验和对行业业务难点问题的敏锐洞察，为学子们揭开了智能气象研究的神秘面纱。

在面向本科生的专题讲座中，胡志群作了题为“人工智能中的数据驱动与物理驱动”的报告，强调数据是AI的燃料，用于AI的数据越多，AI的算法能力越强，以数据驱动算法，也将成为一种全新的科研工作思维模式。他指出，在解决气象问题中，数据驱动的人工智能技术，借助海量气象观测数据，通过复杂算法挖掘数据背后的规律，实现对复杂天气现象的精准模拟与预测。例如，利用深度学习算法处理雷达和卫星云图、地面气象站观测资料等，能够快速识别强对流天气系统的演变特征，为强对流天气精准预报提供更细致、准确的信息。

学生们就数据驱动与物理驱动在实际应用中的结合难点，如何获取更优质的气象数据以提升模型精度，两种驱动方式在气象中的融合策略等问题，展开深入探讨。胡志群耐心解答每一个问题，以自身的科研和业务经历鼓励学生们大胆探索，勇攀科学高峰，积极运用现代信息技术和多学科思维解决实际问题。

胡志群还进一步聚焦人工智能技术在气象领域的前沿应用，以“DeepSeek底层架构气象应用初探”为题为研究生们开展学术讲座。从利用 AI 算法对海量气象数据进行高效分析，精准预测天气变化，到借助机器学习模型提升气象灾害预警的及时性和准确性，胡志群通过丰富的案例研究和详实的数据分析，为师生们勾勒出 AI 赋能气象行业的前景。他提到，AI技术能够快速处理雷达卫星、地面观测站等多源数据，挖掘其中隐藏的天气演变规律。例如，通过深度学习算法对雷达回波数据的分析，可以更准确地识别龙卷、冰雹等强对流天气的发生迹象，为防灾减灾争取宝贵时间。

此次活动不仅让学子们直观感受到AI技术给气象行业带来的范式变革，更激发了同学们对AI+气象应用的浓厚兴趣，为未来投身相关科研与行业工作注入强大动力，进一步推动学院在培养创新型、复合型人才道路上稳步前行。

图片：刘瑞

文字：秦梦楠