NCCA 2025 | AI for Science：人工智能重塑地球系统科学新范式

摘要：由中国计算机学会(CCF)主办，CCF计算机应用专业委员会承办，中国气象学会气象人工智能专委会协办的“AI for Science：人工智能重塑地球系统科学新范式”专题论坛将于8月8日下午在北京·中国科技会堂举办，欢迎报名参加。

CCF第40届中国计算机应用大会将于2025年8月6-9日在北京·中国科技会堂举办。

NCCA 2025

第40届中国计算机应用大会

AI for Science

人工智能重塑地球系统科学新范式

——探讨AI驱动的大气及海洋建模、自主科学发现与科学范式革新

NCCA 2025

由中国计算机学会(CCF)主办，CCF计算机应用专业委员会承办，中国气象学会气象人工智能专委会协办的“AI for Science：人工智能重塑地球系统科学新范式”专题论坛将于8月8日下午在北京·中国科技会堂举办，欢迎报名参加。

本论坛具有鲜明的交叉学科特色，吸引了来自地球科学及计算机等领域的多位不同背景的科学家，聚焦于人工智能如何引领地球系统科学（尤其是大气与海洋科学）的研究范式变革，致力于构建一个“AI驱动基础科学发现”的新范式。

论坛将深入探讨实现地球科学自主科学发现的核心路径。这包括如何借助AI从海量数据中挖掘出隐藏的物理规律，从而获得关于地球系统运行机制的新认知。同时，我们也将关键性地研讨如何确保AI的科学发现能够遵循物理规律，并最终获得科学界的有效验证与接受。

论坛还将展望AI科学家与自主科研智能体在加速科学发现、提升极端天气海洋事件预测精度、以及应对未来气候与环境挑战等方面的最新前沿、挑战与机遇。

论坛主席

孟凡

孟凡，博士，南京信息工程大学，江苏省“科技副总”，中国气象局青年创新团队成员、国家气候中心创新团队特聘专家， CCF YOCSEF南京分论坛主席会议成员，主要从事AI for Science的研究，尤其是AI极端天气的预报，获得山东省优秀博士学位论文、山东省计算机学会优秀博士学位论文。在AAAI，IEEE/ACM Trans、ESWA等知名国际期刊和会议发表学术论文30余篇，担任JMEE、气象与环境学报等期刊青年编委、Nature Communications、Science Advances、ACM MM等知名期刊或会议审稿人。

白琮

白琮，博士，浙江工业大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师。浙江省杰出青年基金及延续资助项目获得者。学院党委委员，学术副院长。中国气象学会气象人工专委会副秘书长。研究方向为智慧气象。主持国自然联合重点、面上、青年、科技部重点研发计划课题等省部级以上项目10项；在国内外知名学术期刊或会议上发表论文60余篇，包括ICML、KDD、AAAI、ACM MM、IEEE TGRS, IEEE TNNLS, IEEE TCBY, IEEE TMM和 GRL等领域内的权威期刊或会议上，其中ESI高被引论文1篇,《软件学报》2019年和2020年高影响力论文各1篇。曾5次获得国际/国内知名学术会议的最佳/优秀论文奖。

特邀嘉宾

罗京佳

罗京佳，国家特聘专家、博士生导师，南京信息工程大学人工智能（未来技术）学院学术院长、气候与应用前沿研究院和智慧气象研究院院长，江苏省“双创人才”和“双创团队”领军，科技部重点研发计划项目首席科学家。长期从事热带气候机理、模式研发、气候预测方法及应用、人工智能应用等研究。现任人工智能海洋专委会秘书长、气象人工智能专委会副主任委员、曾任国际CLIVAR太平洋区域委员会委员等。曾获日本政府“青年科学家奖”、日本海洋科学开发机构“研究功绩奖”等国内外奖项。发表SCI论文200余篇（包括Nature、Science、PNAS、NSR等），Google Scholar统计的文章总引用数超过二万次，研发的南信大气候预测系统入选国家十三五科技成果展，2021年入选由英国路透社评选出的气候变化研究领域全球最具国际影响力的1000位科学家名录，多次入选斯坦福大学2全球前2%顶尖科学家榜单，2024年7月央视1台“开讲啦”嘉宾。

报告题目：AI深度学习算法改进天气——气候预测探索

报告摘要：AI deep learning for weather-climate science has attracted increasing attentions in recent years with rapidly expanded applications to many areas. In this talk, I will briefly present our recent progresses on using various deep learning methods for seasonal-to-multi-seasonal predictions of ENSO, the Indian Ocean Dipole (IOD), summer precipitation in China and East Africa, Arctic sea ice cover, ocean waves, as well as the bias correction and downscaling of dynamical model’s forecasts. The results suggest that many popular deep learning methods, such as convolutional neural networks, residual neural network, long-short term memory, ConvLSTM, UNet, multi-task learning, cycle-consistent generative adversarial networks, vision transformer, and diffusion model, can be well applied to improve our understanding and predictions of climate. In addition, a brief introduction of AI large models for ensemble weather-subseasonal-seasonal-decadal forecasts, together with the perspective on the future development of AI methods, will also be presented.

黄小猛

黄小猛，清华大学长聘教授，长期从事地球系统数值模拟、高性能计算、大数据和人工智能方面的研究工作，是2021年国家自然科学杰出青年科学基金获得者，多项成果被地球系统数值模拟科学大装置和美国大气科学研究中心CESM模式采用。目前正在主持2020年全球变化重点专项“发展通用的地球系统模式高效并行计算框架”项目研究，在国内外学术期刊上发表论文140余篇。担任模式发展领域著名刊物GMD专题编辑和Advances in Atmospheric Sciences编委，以及世界天气研究计划中国委员会“大数据和人工智能”工作组组长。

报告题目：大气海洋环境预报大模型新进展与次公里级海-陆-气区域智能大模型设计思考

报告摘要：随着大数据和人工智能在全球变化研究中的应用迅速扩展，地球系统研究迎来了新的科学范式。尤其是在数值预报与人工智能融合方面，成为当前研究的热点。本报告将聚焦“智能模式是否有可能取代传统数值模式”这一核心问题，通过对数据驱动与物理驱动两种路径的前沿案例进行深入探讨。最后，报告将分享对次公里级海-陆-气区域智能模型设计的思考，为未来的研究方向提供有益的参考和启发。

林金泰

林金泰，北京大学博雅特聘教授。主要围绕碳污来源问题，从事大气化学模型与AI、卫星遥感和气候变化研究。迄今在Nature及其子刊、PNAS等SCI期刊发表学术论文110余篇，引用11000余次，单篇论文被下载浏览20余万次。曾多次入选Clarivate Web of Science“全球高被引科学家-跨学科”、全球前2%顶尖科学家“年度影响力”榜单。曾主持NSFC重点、优青项目等。曾获NSFC资助项目优秀成果、PNAS Cozzarelli Prize、AGU GEC Early Career Award、涂长望奖一等奖等十余项荣誉。兼任ERL执行编委、ACCR、JMR、OLAR编委等。

报告题目：星基物理融合人工智能大气氮氧化物排放精细定量

报告摘要：精细定量大气污染物排放是我国实现精准减排的重大需求，也是国际大气科学发展的前沿挑战。现有的排放统计方法存在分辨率低、误差大和时间滞后数年的瓶颈，而单纯利用大气观测与数值模拟来反演定量排放的方法则面临观测数据不充分、分辨率不高等壁垒。在多元高分辨率地球大数据和人工智能方法快速发展的背景下，本文将探讨构建多数据多模型深度融合的排放定量新一代方法，充分利用多源氮氧化物卫星遥感和其他海量地球大数据，融合物理化学模型和人工智能，实现大区域（从中国到全球）公里分辨率氮氧化物排放定量，构建时间及时的精细排放数据集，揭示多尺度排放特征和未知源，支撑精准减排。

聂婕

聂婕，中国海洋大学，“英才工程第一层次”教授，博士生导师，围绕海洋人工智能交叉研究方向发表百余篇高水平论文，提出“海洋多模态智能计算”等面向海洋科学的人工智能关键技术，担任科技部重点研发计划项目“数据驱动的海洋生态系统健康评价”青年科学家项目首席，围绕该方向主持国家自然科学基金优秀青年项目“海洋多模态智能计算”、区域联合（重点）项目“海洋大数据知识演化与复杂问题协同推理”等国家级项目6项，以第一发明人授权国家发明专利45余项，获得山东省科技进步一等奖2项，山东计算机学会科技进步一等奖1项，担任IEEE TCSVT、IJDE，IMTS等国际顶尖期刊编委。

报告题目：从可计算系统到大语言模型：面向海洋环境智能预测的新路径

报告摘要：本报告聚焦于从可计算系统向大语言模型演进的技术路径，构建面向海洋环境预报的智能化框架。首先回顾科学研究的四大范式——实验、理论、计算与数据密集型思维在海洋预测领域的演进，指出复杂环境建模已超出现有可计算系统的表达与推理能力。随着大语言模型的兴起，科学计算正从物理层级拓展至知识与语义层级，人工智能正在重构科研工具链。报告介绍了物理机制与数据驱动耦合的创新框架及其在典型海洋过程预报中的应用成效，分析了人工智能技术对现有可计算系统的优化作用。在此基础上，提出一种基于大语言模型的海洋环境预报方案，验证其在多模态海洋数据理解与预测中的潜力，展示其在多源信息融合与泛化推理方面的能力，展望其对环境预报范式智能化转型的引领作用。

白磊

白磊，上海人工智能实验室青年科学家，AI for Science中心负责人。博士毕业于新南威尔士大学，其后于悉尼大学任博士后研究员，主要研究方向为大模型多智能体及自主科学发现系统。已在Nature子刊、IEEE TPAMI、NeurIPS、CVPR、KDD等人工智能领域顶级期刊会议发表学术论文100余篇，并长期担任相关期刊会议的审稿人或程序委员会委员。基于其研究工作入选国家及上海市人才计划，获2024年IEEE TCSVT最佳论文奖、2022年世界人工智能大会云帆奖、2020年新南威尔士大学工程研究卓越奖、2019年谷歌博士奖等。负责研发的风乌气象大模型将全球中期气象预报可用性提高到10天以上，计算效率较传统方法提高2000倍以上，入选国家发改委一带一路推荐案例，被新华社、人民网、中国新闻周刊、环球时报等主流媒体报道。

报告题目：人机协同的科学发现新范式

报告摘要：理解并预测我们赖以生存的地球系统是人类自古至今的核心诉求之一。随着以卫星、雷达为代表的各种数据感知手段的日益丰富和大规模计算平台的完善，人工智能技术在处理大规模地球科学数据方面的优势逐渐显现，为应对气候变化和社会能源转型等提供了全新的思路。本次报告将首先简要回顾分享人团队过去在人工智能技术方面的积累，然后介绍分享人近期基于人工智能方法在人机协同的科学发现系统方面的研究进展。

李旭涛，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院教授，博士生导师，国家级青年人才。2007年7月本科毕业于兰州大学计算机科学与技术，2009年7月硕士毕业于哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术，2013 年11 月博士毕业于哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术，获得工学博士学位。2015年9月加入哈尔滨工业大学（深圳），主要研究方向为卫星、气象大数据、数据挖掘。2016 年深圳市自然科学奖二等奖获得者（第二完成人）；2018 年广东省自然科学奖二等奖获得者（第二完成人）。

报告题目：基于人工智能的短临气象预报方法研究与应用

报告摘要：短临气象预报是指对未来0~6小时的气象条件如降雨、强对流等进行高时空分辨率（公里级、分钟级）预报。本报告着重介绍近年来团队在人工智能短临气象预报方面的研究和应用。首先，报告将介绍短临气象预报对于生产、生活、防灾、减灾等各类行业的重要意义；然后，报告将介绍以雷达为基础观测的短临降水预报的研究进展和相关应用，包括基于生成对抗网络的短临预报方法、基于深度残差扩散模型的短临预报方法、基于频率分解的短临预报方法、基于流匹配的短临预报方法、融合卫星雷达的短临预报方法等，并介绍基于相关方法研制系统的应用情况；最后，报告将介绍以风云卫星为基础观测的短临强对流预报的研究进展和相关应用，包括基于时间条件生成对抗网络的强对流预报方法、基于时空一致性学习的强对流预报方法、基于扩散模型的强对流预报方法以及基于风云卫星的短临降雨预报方法，并介绍基于相关方法研制系统的应用情况。

NCCA 2025

中国计算机应用大会

由中国计算机学会(CCF)主办，CCF计算机应用专业委员会、北京邮电大学、上海师范大学联合承办的CCF第40届中国计算机应用大会(CCF NCCA 2025)将围绕 “智驱创新自立攻坚，数实融合锻强新质” 主题于2025年8月6-9日在北京·中国科技会堂举办。大会拟邀请多位中国科学院院士、中国工程院院士及50余位长江学者奖励计划获得者、杰出青年基金获得者、优秀青年基金获得者等计算领域及其行业应用领域的国家级人才、顶级专家学者、企业家共同探讨人工智能＋应用，大会还将围绕可信医学人工智能、智慧气象、可信数据空间、信息系统应用与安全评测、智慧海洋、工业人工智能、AI大模型、期刊编辑面对面、青年学者国际影响力、技术公益等10余场面向不同领域学者、产业的活动，共同展开思辨交流，尤其是在大规模预训练语言模型赋能千行百业的应用方面，将共享产学研创新合作新成就，共谋经济社会应用新前景。

大会期间还将举办中国计算机应用技术大赛——全国总决赛，“全国智能无人车大赛”、“全国算法精英大赛”、“全国测试开发大赛”等多条赛道将汇聚超过3000人同场竞技，以赛促学，产教融合，协力助推计算机应用赋能新质生产力。

目前，中国计算机应用大会已经发展成为CCF的重要学术交流会议之一，并连续多年入选中国科学技术协会重要学术会议指南推荐会议。