极端降雨预测技术突破 - 印度理工学院孟买分校与马里兰大学合作开发基于卷积神经网络与迁移学习的超本地预测模型 实现对极端降雨事件提前数天预报[1] - 模型将分辨率从传统全球预报系统的25平方公里下调至城区级别 显著提升空间精度[1][3] - 采用事件同步方法和Louvain算法识别极端降雨空间同步模式 效率优于传统聚类方法[3][7] 模型数据与方法论 - 使用美国国家环境预报中心全球预报系统数据 时间覆盖2015年6月至2023年9月 空间范围北纬18°–20°、东经72°–74° 分辨率0.25°×0.25°[4] - 整合孟买市政公司36个自动气象站数据 记录周期每15分钟一次 时间范围2006至2023年[4] - 通过相关性筛选保留与降雨强相关的可降水量、相对湿度、温度、气压等气象因子作为预测变量[4] 模型性能表现 - 迁移学习模型在提前1至3天预报中均优于传统模型 提前两天表现尤为突出[13] - 极端降雨预测准确度较全球预报系统提升60%-400% 第1-2天预报能更早捕捉暴雨过程[15] - 在95%和99%分位数检验中 虚假警报率显著降低 威胁评分最高提升400%[15][17] 印度人工智能战略布局 - 印度政府启动"IndiaAI Mission" 目标6-10个月内完成本土基础模型研发[20] - 全球采购18,600块GPU建立IndiaAI Compute Facility 为初创公司和研究团队提供补贴算力[20][21] - 指定本土AI公司Sarvam开发印度首个多语言"主权大模型" 重点服务医疗、政务等领域[20]

大会概况 - 2025全球智慧教育大会于8月18日在北京开幕 主题为"人机协同催生教育新生态" 主会场提前20分钟满座 部分参会者需站立参会 [1] - 大会设置智慧教育展区 展示机器人、数字人等人工智能教育应用 吸引儿童现场体验人机共育、共教、共学等新实践 [1] - 大会由北京师范大学与联合国教科文组织教育信息技术研究所联合主办 会期持续至8月20日 包含2场全体会议、17场平行会议、4场主题论坛和4场专题活动 [3] 教育数字化战略进展 - 中国实施国家教育数字化战略行动三年 已产生五大变革：改变学生学习方式、教师教学方式、学校管理方式、高校科研范式及教育形态 [2] - 人工智能技术已应用于特殊教育领域 通过形象化知识呈现提升智力障碍学生课堂参与度、专注度与自信心 [2] - 教育部强调教育数字化是影响教育强国建设成败的战略大事 当前教育系统正经历深层次变革 [2] 高校使命与学科创新 - 高校需引领数字教育变革 服务人工智能与教育教学深度融合 创新人才培养范式 让学生在真实科研场景中锻造批判性思维与创新能力 [1] - 高校需探索人工智能与多学科交叉融合 构建"人工智能+"新范式 建强前沿新兴学科与交叉学科 为重大科学创新开辟新路径 [1] - 高校需搭建数字教育国际研究网络与创新平台 深化教育数字合作 助推全人类教育长远发展 [1] 人工智能与教育双向赋能 - 教育场景反哺人工智能迭代 高质量数据与教学设计标准持续优化大模型能力 实现"从AI赋能教育到教育赋能AI"的共生共进 [3] - 行业建议共建安全可控的主权大模型 保障各国教育数据主权与技术自主权 共研教育垂直大模型以提升教育适切性与文化价值传承 [3] 教育本质与风险警示 - 人工智能时代需坚守教育底线 避免学习者过度依赖机器导致思维过程"外包" 警惕人类自主决策权让渡问题 [2] - 教育使命与方向保持不变 学生心灵培养及基本认知能力、解决问题能力仍是教育根本 [3]