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科技，正在一次次帮劳动者减轻工作的繁杂与沉重。
从第一次科技革命开始，人类一步步从蒸汽时代迈入电力时代，再从计算机及信息技术时代迈进“第四次工业革命”——人工智能时代。AI开始逐渐取代那些繁重、危险、重复性的工作，让工作效率更高、让重复性工作更少、让劳动变得更有创造性。今天要讲的故事，就和人工智能这位“隐形劳模”有关，它无需历经挨饿受冻，也不会把工作谱写得惊心动魄，但是，它却在21世纪，用各种算法串联出一场新工业革命下的“AI的奉献”。
“在我们眼里，云是一串数字”
从南宋皇城遗址的凤凰山脚路一直向南走，只需要数百米就可以到馒头山，这里是杭州最老的社区——相比山下的智能化设施遍地、互联网公司林立，馒头山社区更像是一下穿越回了80年代，到处可见的铁锈斑斑和吱嘎作响的竹椅似乎都在见证着时光的洗礼。
杨焕强和同事们所在的杭州环境气象中心就在馒头山顶。2006年毕业后，杨焕强就住到了馒头山，这一住，就是12年。
作为气象观测业务人员，杨焕强的工作就是看云观天，用眼睛看、用仪器看、用探空气球“看”，最近又变成了用AI软件看……飘过杭州的每一朵云，杨焕强和他的同事们都见过。
把家安在山上的原因很简单：气象观测的工作时间是早上7:00到晚上20:30，这还是近年调整之后的时间。杨焕强刚来馒头山时，面对的是24小时3班倒的工作模式，不把家安在山上，根本留不出给自己休息的时间。
过去的12年，除了偶尔去附近的钱塘江边跑跑步，杨焕强连过年都待在山上。他至今还记得自己第一次独自在山上过年的场景，以往都是和家人过团圆年，但现在陪伴他的只有三五个同事和布满整个场地的观测仪器。“这是岗位需要，但没点毅力还真坚持不下来。”杨焕强说。
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“与星为伴、与云为伍，这在别人看来是件浪漫的事。但在我们眼里，它就是一串数字。”胡德云说，他是杭州环境气象中心主任、高级工程师，在他和杨焕强这样的专业人士眼里，云，是可以量化的——普通人眼里的白云、彩云、乌云，在他们眼里可以细分成三族十属二十九类，天空的云量可以细化到11个级别。而他们要做的就是准确地“认”出这些云，且识别准确率不能低于80%。
馒头山与杭州市区平均海拔相差不大，但让人感觉气温比城区里低几度，花开也比外面晚一点。但胡德云的意识却一点也不慢，他的想法总是很超前：以前气象环境中心是24小时人工值守，现在大部分气象要素实现自动化了，那能不能把剩下的部分也实现自动化，让气象观测员从馒头山的气象观测场解放出来？
天气瞬息万变，可人工的定时观测始终不能实现高时空密度的连续观测，这个时候，AI帮到了胡德云和杨焕强。用高清视频摄像机图像结合人工智能算法，如果能够有一个云图的模型规范了不同形状的云图对应的结果，那么当产生新的云图时，只要输入模型进行比对，就能得出结果。为了验证这个想法的可行性，胡德云和他的同事在全国建立了28个站点，收集了内蒙古、青海、黑龙江、北京等多地不同的气候图片，从沙暴、扬尘到高原云状，他们全都“捕捉”到了，数量达100万张。
收集到足够多的图片样本只是第一步。之后，他们将精选的2万张气候图片，借助百度EasyDL定制化训练和服务平台进行训练（百度EasyDL定制化训练和服务平台是一个零技术门槛的快速应用平台，用户根据文字提示进行简单的页面操作，只需四步，最快10分钟即可训练业务定制的深度学习模型。目前EasyDL已经开放了定制化图像分类、物体检测和声音识别、声音分类等能力），打造了一套能够智能“看云”的AI系统，这套系统里包括观察云状、云量、天况、霜露、雨凇雾凇、茶叶霜冻识别等气象图片的定制化模型，目前，已经对20多种云状、11种云量，以及雾、霾、沙尘、霜露、结冰、结雪、雨凇雾凇、茶叶霜冻等天气状况进行自动观测。
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经过不断的优化迭代，现在这套人工智能天气观测系统对20多种类型的云状识别准确率达87.5%，云量识别实际准确率也在85%以上，霜露、雨凇雾凇识别准确率均在80%以上。