觀測(cè)數(shù)據(jù)能直接驅(qū)動(dòng)“智腦”輸出預(yù)報(bào)結(jié)論,，不再需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的同化等流程,；人工智能將在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上自主凝練出極端天氣氣候機(jī)理理論,，帶來(lái)研究范式的變革,；在保障城市安全運(yùn)行、助力應(yīng)對(duì)氣候變化等方面,，自動(dòng)化,、數(shù)字化、智能化的服務(wù)形式將成為主流……

有了人工智能技術(shù)賦能,，這些氣象領(lǐng)域的“未來(lái)場(chǎng)景”也許很快就會(huì)成為現(xiàn)實(shí),。

今年，“人工智能+”首次被寫入政府工作報(bào)告,，氣象部門已經(jīng)在積極擁抱新技術(shù),，不斷拓展人工智能氣象應(yīng)用領(lǐng)域，開發(fā)新技術(shù)、新模式,。

一種認(rèn)識(shí)：“人機(jī)協(xié)作”模式仍占主導(dǎo)

人工智能（AI）一詞最早誕生于1956年達(dá)特茅斯學(xué)會(huì)上,，它是研究、開發(fā)用于模擬,、延伸和擴(kuò)展人的智能理論,、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),，研究領(lǐng)域涉及機(jī)器人,、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別,、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等,。

從ChatGPT到Sora，從單模態(tài)到多模態(tài),，從單一智能到通用智能,，全球人工智能創(chuàng)新熱潮迭起，但我們需意識(shí)到,，在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),，包括氣象在內(nèi)的眾多領(lǐng)域中“人機(jī)協(xié)同”模式依然占主導(dǎo)——在這種模式中，人工智能提供建議,，最終任務(wù)的完成仍需要人類介入,。

以氣象業(yè)務(wù)的“龍頭”——預(yù)報(bào)為例，人工智能技術(shù)的引入,，可能帶來(lái)的是更準(zhǔn)的目標(biāo)識(shí)別,、更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和效率、更強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力……“這本質(zhì)上還是通過(guò)算力,、算法對(duì)大數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行挖掘整合繼而實(shí)現(xiàn)的,，是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)報(bào)?！眹?guó)家氣象中心天氣預(yù)報(bào)技術(shù)研發(fā)室主任曹勇表示,，其優(yōu)勢(shì)在于運(yùn)算效率高，且消耗的計(jì)算資源極小,，非線性的模擬能力強(qiáng),，對(duì)預(yù)報(bào)流程的集約化建設(shè)具有重要作用。

比如依托人工智能技術(shù),，我國(guó)能在30秒內(nèi)生成未來(lái)10天逐6小時(shí)全球天氣預(yù)報(bào),；強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)警時(shí)間提升至3小時(shí)，臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升了5%,；0至6小時(shí)極端強(qiáng)對(duì)流天氣短時(shí)預(yù)報(bào)能力穩(wěn)步提升,；短臨時(shí)段降水位置預(yù)報(bào)更加穩(wěn)定,，1至2小時(shí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升1%至5%……

獲得這些成果的關(guān)鍵是培育出本行業(yè)自有的人工智能大模型，即一個(gè)擁有超大規(guī)模參數(shù)（通常在十億個(gè)以上）,、超強(qiáng)計(jì)算資源的“智腦”,，從而實(shí)現(xiàn)類人水平的自我學(xué)習(xí)和自我演化。

這樣的培育或者說(shuō)“訓(xùn)練”當(dāng)然需要時(shí)間,，只不過(guò)相較于人類往往十幾年乃至數(shù)十年的漫長(zhǎng)學(xué)習(xí)生涯,，人工智能可能僅需要數(shù)周甚至數(shù)小時(shí)就能“學(xué)有所成”。

“但完全的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也有劣勢(shì)”，中國(guó)氣象科學(xué)研究院人工智能氣象應(yīng)用研究所所長(zhǎng)王亞強(qiáng)說(shuō)，“因?yàn)橐蕾嚭Ａ繑?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量在一定程度上決定了大模型的運(yùn)算效果，最重要的是,，人工智能目前仍無(wú)法解決其不可解釋性這一弊端,。”

具體而言,，機(jī)器只能處理“關(guān)聯(lián)關(guān)系”而無(wú)法理解因果關(guān)系，更無(wú)法判斷學(xué)習(xí)結(jié)果正確與否。比如，研究顯示，赤道東太平洋海溫區(qū)每升高1℃,，將會(huì)使全球年平均溫度上升0.12℃,，機(jī)器通過(guò)學(xué)習(xí)或許可以捕捉到這一規(guī)律,，但它永遠(yuǎn)也無(wú)法解釋其背后復(fù)雜的深層原因,。

而數(shù)值預(yù)報(bào)是通過(guò)對(duì)海量多源觀測(cè)資料的處理和資料同化,，形成高精度格點(diǎn)分析場(chǎng),，在此基礎(chǔ)上利用數(shù)值模式預(yù)報(bào)未來(lái)天氣的演變?！八怯形锢硪?guī)律約束的,，具有可解釋性,。”中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心計(jì)算技術(shù)室高級(jí)工程師井浩說(shuō)。

此外,，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”還意味著對(duì)“數(shù)據(jù)之外”的部分缺乏預(yù)測(cè)和判斷能力。曹勇表示,，人工智能大模型所做的預(yù)報(bào)有傾向于均值的偏好，在極端災(zāi)害性天氣氣候事件預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)方面的能力還有待提升,。例如,，2023年7月28日9時(shí)55分，臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”登陸福建,，預(yù)報(bào)員也捕捉到更多京津冀極端暴雨的信號(hào)。當(dāng)天16時(shí),，中央氣象臺(tái)組織首席大會(huì)商,，多名專家聚焦一個(gè)問(wèn)題：這次預(yù)報(bào)的極限能到多少？中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員孫繼松率先表示,，這種天氣形勢(shì)圖自己沒(méi)見過(guò),，“96·8”降水過(guò)程與其沒(méi)法比。中央氣象臺(tái)首席預(yù)報(bào)員孫軍認(rèn)為,，“這次過(guò)程是歷史上唯一的,，對(duì)比以往找不到相似案例?！睒O端天氣在歷史上如沒(méi)有相似過(guò)程和數(shù)值,，大模型便無(wú)法深度學(xué)習(xí),，極端值也就無(wú)法預(yù)報(bào),。

基于以上原因，多位專家,、學(xué)者一致認(rèn)為,，不能簡(jiǎn)單地,、絕對(duì)信任地讓人工智能大模型主導(dǎo)氣象業(yè)務(wù)流程，至少目前尚不具備條件,。

“雙管齊下”：實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)到科研的全鏈條應(yīng)用

人工智能和大數(shù)據(jù)是氣象事業(yè)發(fā)展的“四大支柱”之一,。

早在2017年，國(guó)家氣象中心便聚焦天氣監(jiān)測(cè),、預(yù)報(bào)預(yù)警,、產(chǎn)品制作等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，先后發(fā)展4類50余個(gè)人工智能氣象應(yīng)用模型,，顯著提升精準(zhǔn)預(yù)報(bào)水平和業(yè)務(wù)效能,。短臨預(yù)報(bào)模型（NowcastNet）、強(qiáng)天氣分類預(yù)報(bào)模型等人工智能技術(shù)集成進(jìn)入中國(guó)氣象局短臨預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（SWAN 3.0）,，初步建立以大模型為“核芯”的強(qiáng)對(duì)流人工智能產(chǎn)品體系,，首次實(shí)現(xiàn)精細(xì)到鄉(xiāng)鎮(zhèn)的強(qiáng)對(duì)流預(yù)警信號(hào)客觀實(shí)時(shí)指導(dǎo)；應(yīng)用人工智能技術(shù)發(fā)展關(guān)鍵要素分鐘級(jí)預(yù)報(bào),，面向大城市等重點(diǎn)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)逐10分鐘滾動(dòng)更新的1公里分辨率氣象要素格點(diǎn)預(yù)報(bào),；基于衛(wèi)星云圖的人工智能目標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)，助力全球熱帶氣旋監(jiān)測(cè)識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)80%以上,。

氣象部門正在加快建設(shè)“1+N”人工智能氣象預(yù)報(bào)大模型體系——牽頭打造1個(gè)自主可控的人工智能氣象預(yù)報(bào)基礎(chǔ)大模型,，發(fā)展面向暴雨、強(qiáng)對(duì)流,、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)的N個(gè)專業(yè)適配模型,。

當(dāng)前，國(guó)家氣象中心聯(lián)合清華大學(xué)研發(fā)融合大氣物理機(jī)制約束的短中期預(yù)報(bào)大模型,，預(yù)報(bào)效果已穩(wěn)定超過(guò)“盤古”,；初步構(gòu)建基于中國(guó)全球大氣再分析40年產(chǎn)品（CRA40)再分析數(shù)據(jù)訓(xùn)練的自主氣象大模型,；完成5個(gè)主流大模型業(yè)務(wù)部署,，建立大模型研發(fā)應(yīng)用反饋機(jī)制。

次季節(jié)氣候預(yù)報(bào)是氣象科學(xué)領(lǐng)域的沙漠,。國(guó)家氣候中心,、上海科學(xué)智能研究院、復(fù)旦大學(xué)聯(lián)手打造了“伏羲”次季節(jié)大模型,。它融合了人工智能技術(shù)與氣候氣象科學(xué)，能提供15天的中短期全球預(yù)報(bào),，具有6小時(shí)的時(shí)間分辨率和0.25°的空間分辨率,，預(yù)報(bào)精度在評(píng)測(cè)集上首次達(dá)到歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心集合預(yù)報(bào)的平均水平。

國(guó)家氣象信息中心研制完成中國(guó)第一代大氣再分析產(chǎn)品,、全球10公里逐小時(shí)大氣實(shí)況分析產(chǎn)品,，樣本量超150萬(wàn)個(gè)災(zāi)害天氣數(shù)據(jù)集；建成超過(guò)6.2PFlops（一個(gè)PFlops等于每秒1千萬(wàn)億次的浮點(diǎn)運(yùn)算）的人工智能氣象應(yīng)用支撐算力,，依托雄安城市計(jì)算中心在國(guó)產(chǎn)算力支撐能力建設(shè)上布局,。

中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心堅(jiān)持?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)與人工智能雙引擎融合驅(qū)動(dòng)，在資料同化,、物理過(guò)程參數(shù)化方案,、衛(wèi)星圖像云檢測(cè)、模式產(chǎn)品后處理和集合預(yù)報(bào)等業(yè)務(wù)全鏈條中都開展了人工智能應(yīng)用,，實(shí)現(xiàn)人工智能模型與傳統(tǒng)數(shù)值模式的混合建模,。同時(shí)，研發(fā)了基于分布式梯度增強(qiáng)庫(kù)（XGBoost）技術(shù)的CMA 多模式2米溫度融合預(yù)報(bào)模型,，在北京冬奧會(huì)期間的測(cè)試結(jié)果表明,，預(yù)報(bào)均方根誤差比CMA各模式原始預(yù)報(bào)降低17%至38%。

中國(guó)氣象科學(xué)研究院在天氣識(shí)別與反演,、天氣氣候預(yù)報(bào)預(yù)測(cè),、水文環(huán)境氣象應(yīng)用等方面開展了系列研究，建立基于人工智能技術(shù)的降水和雷暴大風(fēng)臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng),；研發(fā) “蓉城·夔?！敝悄芏膛R天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)，并服務(wù)于區(qū)域業(yè)務(wù)和成都大運(yùn)會(huì)賽事氣象保障服務(wù),。

與此同時(shí),，智能監(jiān)測(cè)正投入使用——

發(fā)展智慧協(xié)同觀測(cè)系統(tǒng)。構(gòu)建地面數(shù)據(jù)一體化新型業(yè)務(wù)流程,，實(shí)現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)安全高效直接入“云”,。

發(fā)展人工智能雷達(dá)應(yīng)用技術(shù),?；诙喾N智能模型，建立天氣雷達(dá)質(zhì)量問(wèn)題數(shù)據(jù)集和雷達(dá)回波外推高質(zhì)量,、長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)集,；開展天氣雷達(dá)快速精細(xì)化掃描試點(diǎn)。

加強(qiáng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)智能應(yīng)用?；凇帮L(fēng)云地球”開展臺(tái)風(fēng),、強(qiáng)對(duì)流等災(zāi)害性天氣事件的智能監(jiān)測(cè)應(yīng)用，研制風(fēng)云衛(wèi)星人工智能大數(shù)據(jù)集,，建立人工智能降水估計(jì)算法與評(píng)估模型,。

智慧服務(wù)正加速轉(zhuǎn)化——

氣象預(yù)警信息處理技術(shù)和系統(tǒng)得到完善。發(fā)展基于人工智能的氣象災(zāi)害預(yù)警質(zhì)控模型,，研究基于多元數(shù)據(jù)融合的預(yù)警決策服務(wù)產(chǎn)品智能制作技術(shù),。

專業(yè)氣象服務(wù)技術(shù)和產(chǎn)品進(jìn)一步優(yōu)化,。利用超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，完成精細(xì)化火場(chǎng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的生成和應(yīng)用；基于機(jī)器學(xué)習(xí)多模型優(yōu)選技術(shù),，開展風(fēng)能太陽(yáng)能多模式集成預(yù)報(bào)服務(wù)產(chǎn)品研發(fā),，在河北、廣東等風(fēng)光場(chǎng)站開展應(yīng)用檢驗(yàn),，集成后均方根誤差較原始預(yù)報(bào)降低20%至30%,，有效提高風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速和向下短波輻射等要素的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

“人工智能技術(shù)也可以挖掘出大數(shù)據(jù)中隱含的復(fù)雜,、非線性關(guān)系,，幫助我們更好地認(rèn)識(shí)這些自然現(xiàn)象和大氣物理規(guī)律等,。”南京信息工程大學(xué)氣候與應(yīng)用前沿研究院院長(zhǎng)羅京佳說(shuō),。

天氣業(yè)務(wù)一體化平臺(tái)布局 國(guó)家氣象中心供圖

多點(diǎn)發(fā)力：打造“人工智能+”新業(yè)態(tài)

“人工智能+” 與“人工智能”不同,，它指的是人工智能作為一種基礎(chǔ)性、驅(qū)動(dòng)性的技術(shù)力量,，與不同領(lǐng)域深度融合,，創(chuàng)造出新的產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式,，從而推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革,。

具體到氣象領(lǐng)域，“人工智能+”的引入,，可能帶來(lái)的是更準(zhǔn)的目標(biāo)識(shí)別,、更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力、更快的預(yù)測(cè)效率,、更優(yōu)的從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律以和傳統(tǒng)數(shù)理方程形成互補(bǔ)的方案……

到那一天,，氣象監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)、預(yù)警,、服務(wù)等全流程或許都會(huì)被重塑,，在搭建“氣象+”垂直化應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)也將貫穿“人工智能+”思維。

為了實(shí)現(xiàn)這一圖景,，中國(guó)氣象局印發(fā)《人工智能氣象應(yīng)用工作方案（2023—2030年）》,，制定了一段時(shí)期內(nèi)人工智能氣象應(yīng)用發(fā)展路線圖,，明確將錨定加強(qiáng)人工智能氣象應(yīng)用基礎(chǔ)支撐能力建設(shè),、開展人工智能氣象應(yīng)用前沿科技研究,、統(tǒng)籌推進(jìn)人工智能研發(fā)和氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用、優(yōu)化氣象人工智能應(yīng)用政策環(huán)境等方面重點(diǎn)發(fā)力,。與河北雄安新區(qū)管理委員會(huì)于1月4日簽訂共建雄安氣象人工智能創(chuàng)新研究院合作備忘錄,，打造氣象人工智能產(chǎn)學(xué)研用一體化格局，使其成為學(xué)科特色鮮明,、研究隊(duì)伍精干,、研發(fā)成果豐碩、運(yùn)行管理高效的國(guó)內(nèi)一流,、有重要國(guó)際影響力的人工智能科技創(chuàng)新高地和重要人才中心,。

在此基礎(chǔ)上，專家學(xué)者們認(rèn)為,，當(dāng)務(wù)之急是從眼前做起,，腳踏實(shí)地，強(qiáng)化技術(shù)積累和人才培養(yǎng),。

在技術(shù)積累方面,，他們認(rèn)為,，要在發(fā)展行業(yè)模型,、應(yīng)用場(chǎng)景和增強(qiáng)大模型底座能力上做到“兩手抓,、兩手都要硬”,。

一方面要借助產(chǎn)業(yè)和場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)，將大模型與業(yè)務(wù)流程,、產(chǎn)品功能相結(jié)合,，助力包括氣象在內(nèi)的各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎建議,，政府,、氣象等相關(guān)行業(yè)垂直管理部門、重點(diǎn)企業(yè)等應(yīng)率先提供更多政策支撐及應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)人工智能大模型垂直化,、產(chǎn)業(yè)化落地,。同時(shí)打造專屬知識(shí)平臺(tái)，在此基礎(chǔ)上,，讓大模型深入具體場(chǎng)景開展垂直訓(xùn)練,，以真正滿足具體需求。

天娛數(shù)科副總經(jīng)理,、山西數(shù)據(jù)流量谷董事長(zhǎng)賀晗認(rèn)為,，應(yīng)鼓勵(lì)搭建全國(guó)級(jí)、地方級(jí),、行業(yè)級(jí)等多層次人工智能大模型技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景供需對(duì)接平臺(tái),，推動(dòng)具有首創(chuàng)性、示范性的標(biāo)桿場(chǎng)景項(xiàng)目落地,。同時(shí),，打造可應(yīng)用人工智能大模型技術(shù)的各類場(chǎng)景，圍繞算力平臺(tái),、大模型開源社區(qū)和協(xié)作平臺(tái),、多模態(tài)公共數(shù)據(jù)集等人工智能基礎(chǔ)設(shè)施資源進(jìn)行長(zhǎng)期投入。

羅京佳也認(rèn)為,，沒(méi)有應(yīng)用,、沒(méi)有場(chǎng)景支撐的人工智能技術(shù)發(fā)展之路無(wú)法走得長(zhǎng)遠(yuǎn)。

此外,，他和中國(guó)科學(xué)院院士,、北京大學(xué)統(tǒng)計(jì)科學(xué)中心講席教授陳松蹊都關(guān)注到了數(shù)據(jù)應(yīng)用問(wèn)題。羅京佳表示,，沒(méi)有數(shù)據(jù),，人工智能技術(shù)就如無(wú)源之水。陳松蹊建議加強(qiáng)公共數(shù)據(jù)在科研領(lǐng)域的開放共享,，也促進(jìn)非公共機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)流動(dòng)和價(jià)值創(chuàng)造,，進(jìn)而推動(dòng)人工智能和相關(guān)研究向前發(fā)展。

另一方面,，要統(tǒng)籌業(yè)務(wù)資源,，加強(qiáng)大模型底層原理研究，更好地應(yīng)對(duì)算力,、數(shù)據(jù),、模型穩(wěn)定性、工程能力及安全等多方面的挑戰(zhàn),。

王亞強(qiáng)著重強(qiáng)調(diào),，在這一過(guò)程中要對(duì)新技術(shù)保持清醒認(rèn)識(shí),，尤其要認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)在氣象預(yù)報(bào),、預(yù)測(cè)領(lǐng)域的局限性,，“不斷深化對(duì)大氣物理各種規(guī)律的認(rèn)識(shí),，這是未來(lái)突破‘人工智能+氣象’技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵,?！?/p>

曹勇在關(guān)注到技術(shù)發(fā)展的同時(shí),，建議在把人工智能技術(shù)引入預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)流程改造中時(shí)，可以考慮對(duì)模式,、系統(tǒng)的研發(fā)和內(nèi)容發(fā)布等全流程進(jìn)行數(shù)字化,、智能化,、集約化改造,，為技術(shù)發(fā)展構(gòu)建良好環(huán)境,。

井浩表示，在技術(shù)發(fā)展過(guò)程中要建立健全檢驗(yàn)評(píng)估機(jī)制,，以便及時(shí)反饋、及時(shí)優(yōu)化,，同時(shí)進(jìn)一步加強(qiáng)與高校,、科研院所、社會(huì)力量等的合作……

在人才培養(yǎng)上,，多位專家,、學(xué)者認(rèn)為當(dāng)下有必要加緊培養(yǎng)一批既懂行業(yè)技術(shù)又懂人工智能大模型技術(shù)的綜合型人才。

對(duì)此,，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)文化與傳播學(xué)院副院長(zhǎng)郭媛媛建議,，高質(zhì)量推進(jìn)高等“數(shù)智教育”，以人工智能,、大數(shù)據(jù),、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，建設(shè)智慧校園,，采用專業(yè)教學(xué)擬真模型等手段,，促進(jìn)大學(xué)生將新技術(shù)融入學(xué)習(xí)習(xí)慣并創(chuàng)新、創(chuàng)造模式,。

賀晗建議行業(yè),、學(xué)校、企業(yè),、科研機(jī)構(gòu)等要聯(lián)動(dòng)開設(shè)“第二課堂”,，加強(qiáng)人工智能通識(shí)教育，進(jìn)一步打造產(chǎn)學(xué)研用鏈條,，將教學(xué)內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)一線緊密結(jié)合,，培養(yǎng)富有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的人才。

羅京佳建議,，要完善人工智能相關(guān)學(xué)科建設(shè),，尤其是鼓勵(lì)各學(xué)科與人工智能技術(shù)深度融合，推進(jìn)交叉學(xué)科建設(shè)與發(fā)展,，面向前沿科技,，提升具體領(lǐng)域高層次人才的“人工智能+”素養(yǎng)。