雾霾太重，AI和大数据怎样参与抗霾？

冬天到来后，雷锋网编辑部的驻地之一北京和许多中国北方城市都陆续遭受雾霾侵扰，雾霾红色预警屡见报端。一部分城市因为雾霾过重，飞机都无法起降了。媒体报道称，为了驱除雾霾，北京周边 1200 家工厂都采取了减产甚至停产的措施。

今年，政府和相关部门将配备来自IBM 和微软的预测工具，这两款工具去年已经经受过严格的测试。其中，北京市政府装备的 IBM 预测工具能将传统的数据源，如分布于北京的 35 个官方空气污染监测站数据和来自环境监测站、公交系统、气象卫星、地形图、经济数据甚至社交媒体的数据进行合并分析。而微软的预测系统则负责整合分布于全国的 3000 个监测站的数据。这两款工具都能将传统的大气化学物理模型与数据统计工具（如机器学习）相结合，以便用更短的时间做出更准确的预测。

“我们的优势其实就是对各方数据的结合，”环境工程师黄巾（音）说道，他是 IBM 北京研究所的绿色地平线项目主管，这个项目的详细内容可见雷锋网此前的报道《IBM机器学习帮助政府势力抗霾》。眼下，IBM 在未来三天雾霾预测准确度上已经超过 80% ，在 7-10 天的预测上精确度也在 75% 左右。

微软现在则负责为中国环保部提供 48 小时的雾霾预测，2015 年时，它在预测北京未来 6 小时内雾霾情况的准确度上已经达到 75%  ，而未来 12 小时则可达 60% 。

欧洲哥白尼大气监测服务处主管 Vincent-Henri Peuch 表示，事实上，将物理模型与机器学习相结合来完成空气质量预测是一个非常活跃的研究领域。作为大气科学家，他认为将纷繁复杂的数据相结合是个正确的选择：每种数据都含有重要信息，而且它们并不会相互妨碍。

这种方法也得到了市场的认同，眼下，IBM 的预测工具已经部署在了印度新德里和南非约翰内斯堡，北京一家名为 AirVisual 的新创公司也在为私人用户提供融合了机器学习技术的预测服务。