楼秉诚看上去二十七八岁，长着一张国字脸，浓眉大眼相貌敦厚，鼻梁上架着一副窄边眼镜。

    “你好，林先生。”他微笑着和林寒握手。

    “你好，楼博士。”

    两人落座，楼秉诚便说道：“在此之前，董磊已经和我说过一些你和你公司的事情。他说他很佩服你，认为你的气象计划一定可以做好。”

    他停顿了一下：“我的主要研究方向，是机器学习和大数据，和气象服务的计算机应用确实十分契合，而且也独立写过一些相关东西”

    机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机如何模拟人类的“学习”这一高度智能行为。

    机器学习属于现代人工智能领域的最核心内容，前不久火遍全世界的“阿法狗”，就是以它为基本原理的。

    “不过据我所知，华夏国内的气象服务发展十分滞后，并没有取得什么像样的成就。万象在这方面，有什么独特的优势吗？”

    林寒早有准备：“我们的优势主要有三点。”

    “首先我们有省气象局的支持，包括一部分技术，以及全部的气象监测数据。”

    楼秉诚迟疑了一下：“恕我直言，一般的气象监测数据，并不是十分重要的。比如世界气象组织，就免费开放一部分全球天气数据。”

    林寒笑道：“在各地省内，气象局的数据还是十分详细的。况且我们还有第二个优势，就是我们可以通过某额外渠道，获得十分详尽的气象监测数据。”

    楼秉诚一怔：“额外的渠道？有多详细？”

    林寒斟酌着说：“具体是什么渠道，我不便透露。不过在汉东省内，我们可以获得比乡镇行政区划图更加详尽的气象图。”

    楼秉诚大为震动：“这么详细！”

    林寒补充道：“当然，在短期内比如一个季度之内，我们最多只能获得几十幅这样详细的气象图，用来作为超精确气象数据，提高预测准确率。”

    这样详细的气象图，当然只能由他借助软件，在省气象局提供的气象图上面进一步细化了。

    比如说，青林县气象监测站给出的当地气温是250，同时在他的中级气象权限感知中，某些区域的气温和青林县气象监测站的气温一毛一样。

    那么他就可以将这些区域的气温，同步标为250，操作过程类似画图软件中的“填涂”。

    如此一来，就相当于额外多了成千上万个气象监测站，数据的详细度必然大大提升。

    甚至如果他愿意，气象图就是详细到每平方米、每平方尺的范围，也未尝不可。

    但这个过程需要林寒本人亲自完成，每一幅气象图，就意味着需要成千上万次的填涂，一次1s的话，中途完全不打小差，一幅图也需要至少一两个小时的时间。

    考虑到各种原因，一天能出两幅这种超详细的气象图就算非常不错了。

    短期内提供一些还行，倘若是长期稳定供应，就算林寒身体是铁打的，也早晚得被掏空。

    但他心里清楚，这种超详细的气象图，用不了太多，就可以让相关软件的预测准确率大幅度提高。

    详细精确的数据对于机器学习而言，就好比是经验值一样，可以让它们迅速成长、成熟。

    事实上，从图灵制造的第一台计算机，到冯诺依曼在曼哈顿计划中制造的结构成熟的“埃尼阿克”计算机，再到第一台个人电脑的问世，直至今天，关于人工智能的讨论就从来没有平息过。

    几十年前人们就认为，电脑马上就要全面击败人脑了。但时至今日，在某些复杂智力领域，电脑依然无法和人脑匹敌。

    毕竟人脑是从地球上第一个生命，经过几十亿年的进化演变发展出来的，而

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