2025世界人工智能大会分会场暨气候变化国家评估报告研讨会成功举办
7月27日，由复旦大学、上海科学智能研究院和中国21世纪议程管理中心联合主办的“2025世界人工智能大会分会场暨气候变化国家评估报告研讨会”在上海创智学院顺利召开。作为2025世界人工智能大会（WAIC 2025）“AI for Science（科学智能）”板块的重要组成部分，本次分论坛以“智能驱动：人工智能在气候变化科技创新中的前沿应用与挑战”为主题，汇聚了来自气候科学、人工智能、管理科学与系统工程等多学科的顶尖专家学者和青年力量，深入探讨AI赋能气候减缓与适应的技术边界、方法创新与制度协同。
会议开幕式由中国21世纪议程管理中心张贤研究员主持，上海市徐汇区领导高天、国家自然科学基金委员会管理科学部副主任吴刚、中国21世纪议程管理中心副主任张永涛出席会议并致辞。
徐汇区相关负责人指出，抢抓新一代人工智能发展机遇，加快打造世界级产业集群，是党中央交给上海的重大战略任务。徐汇区作为“国家人工智能创新应用先导区”的核心承载区，始终高度重视人工智能在应对气候变化等全球性挑战中的重要作用。她强调希望通过本次活动，能够进一步推动人工智能技术在气候变化领域的创新发展与深度应用，共同推进城市的高质量、可持续发展。
吴刚强调，未来五到十年将成为全球AI for Science科研范式跃迁的窗口期，也将是我国在科技创新方面实现引领的关键期。人工智能正在重塑气候科学的研究范式，自然科学基金委管理科学部也已在2022年联合地球科学部与交叉科学部，启动了面向碳中和实现路径、自然社会系统多尺度耦合的关键技术与理论专项项目。通过各类项目，自然科学基金委将持续支持AI与气候交叉领域的科技攻关，推动形成多学科协同与政策联动的国家战略能力。
张永涛表示，《第五次气候变化国家评估报告》已于近期启动跨部门编写工作，科技部联合15个相关部门已正式通过编写框架与专家组名单，21世纪中心作为编写工作办公室正积极统筹各方力量推进报告高质量完成。他强调，本次论坛聚焦AI技术如何支撑国家气候评估体系的科学性与精准性，将为报告编制注入宝贵智慧和前沿技术动力。
主旨报告环节，香港大学副校长宫鹏教授以“AI全球地表覆盖高频变化监测支持气候模拟与碳排放估算”为题，展示了基于全球30m无缝数据立方体的iMap系统如何重建1985年以来的地表动态过程，并实现近逐日分辨率下湿地与不透水层监测，为全球甲烷和建筑碳排放估算提供了高分辨率输入数据。
上海科学智能研究院院长漆远教授介绍了由人工智能驱动的天气-气候一体化预测框架，从端到端的卫星数据同化到深度学习辐射传输约束，展示了AI在欠观测区实现高精度中期与次季节气象预测的能力，并提出构建开放协作的气象AI生态体系。
复旦大学校长助理吴力波教授的报告“AI驱动气候风险识别与效应评估” 提出，AI正在推动气候风险识别从静态评估走向动态感知，推动风险-响应-政策之间的智能协同，并展示了其团队融合大语言模型（LLM）和智能体模型（ABM）的建立的综合仿真体系。
青年报告环节由复旦大学校长助理吴力波教授主持，南京信息工程大学杨洋教授报告了基于机器学习的未来气候归因研究，应用LightGBM模型区分不同人为强迫因素对未来升温和极端降水的贡献。北京师范大学高培超副教授介绍了Land-N2N土地系统变化模型，该模型集成Transformer等AI算法与城市引力模型，可模拟多目标政策约束下的土地系统空间演化。同济大学冯恺睿教授分享了基于强化学习的城市级气候智能决策模型，提出将气象感知、风环境模拟与城市基础设施自适应策略融合，构建多源感知驱动的AI气候决策体系，支撑电力、水资源、城市低空交通等系统的风险调控路径优化。上海交通大学刘鹏飞副教授聚焦生成式AI在气候变化研究中的新潜力，提出“认知增强型”模型可在多模态数据理解、动态趋势识别与政策工具联动方面提供突破。
圆桌讨论环节由复旦大学王玉涛教授主持，南京大学袁慧玲教授、华中科技大学陈新宇教授、复旦大学李昊研究员、伦敦大学学院孟靖教授、同济大学冯恺睿教授等围绕“人工智能赋能气候减缓与适应的现实挑战与前沿路径”展开对话，深入探讨AI在碳中和路径规划、城市脆弱性识别、极端气象预测等实际应用中的多维贡献。同时，专家们也特别指出了AI大模型实际应用中，高时空分辨率数据缺乏、算力资源欠缺、气候决策机制对接问题等关键技术瓶颈。
会议总结环节中专家们一致认为，当前正值人工智能技术突破与全球气候治理加速融合的关键窗口期，迫切需要建立更加开放、规范、协同的研发体系，加强基础模型、数据平台与政策接口的深度融合。
此次分论坛不仅为我国人工智能与气候科技的交叉融合提供了重要的高端学术平台，也为《第五次气候变化国家评估报告》的高质量编制提供了关键的技术输入与理论支撑。未来，需进一步加强科技界对国家气候战略需求的响应能力，持续推进智能建模、评估标准、协同机制等方面的研发突破，共同构建面向未来的智能气候科学体系。
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