「尊敬的旅客朋友，非常抱歉的通知，您乘坐的航班由於天氣原因推遲起飛，預計起飛時間為2小時後…」相信大家在乘坐航班的時候都有遇到過類似的航班延誤的情況。據統計，全世界80%的航班延誤是由於天氣原因導致。雷電大風、冰雹降雪甚至晴空萬裡，都有可能是導致航班延誤的原因。
航班延誤影響著航空公司和各大機場的運行效率與服務質量，也會給旅客帶來較差的航程體驗，因此各大航司和機場都努力追求準點率的提升，以帶來更好的運營效率與航程體驗。
天氣原因是造成航班延誤的主要原因。「天氣原因」簡單的四個字實際包含了很多種情況：出發地機場天氣情況不宜起飛、目的地機場天氣情況不宜降落、飛行航路上氣象狀況不宜飛越等。因此，對氣象狀況的準確監測預警成為保障航班正常運行的重要手段。
在航空業，0-2小時是航空用戶運行方案的最後決策時間，對氣象預報的準確度要求更高，也對航空運行戰術階段的對流天氣預測提出了更高要求。現有的氣象預測方法多以傳統的臨近對流天氣預報系統為主，這種方法存在一定的缺陷：無法預測對流的旋轉、無法預測對流的生消、無法預測對流強弱演變趨勢等。
AI賦能氣象預測預警預報
隨著新一代信息技術的發展，人工智慧技術應用於氣象預測成為趨勢。2019年，眼控科技憑藉其在AI提升預報準確率方面的深厚積累，開發出基於人工智慧的AI對流臨近天氣預報系統，並成功應用於航空運輸業、智慧交通以及智慧農業等領域的氣象服務中，有效提升了氣象服務的效益。
眼控科技採用深度學習與數值模式雙預報引擎，通過將神經網絡與物理過程的相互嵌套，自主研發了一套針對雷達回波外推的AI對流臨近天氣預報系統。
通過人工智慧技術，AI對流臨近天氣預報系統主要在三個方面對傳統外推預報結果進行提升：有效預報時長達2小時；0.5小時的預報準確率更高；預測效果更穩定。
基於深度神經網絡模型的對流臨近預報系統
AI對流臨近天氣預報系統基於自研YGNet深度神經網絡模型，精準預測對流臨近天氣，彌補傳統預測方法缺陷，同時準確率指標優於其他人工智慧計算模型，可以提供更智能、更穩定、更精確的強對流天氣0-2小時高時空解析度臨近預報結果，有力支持航空用戶運行戰術階段的決策。
「眼控科技AI對流臨近天氣預報系統中的0-2小時預報，很大程度上為航空公司的航班運行決策提供了參考，有助於各航司能更個性化、智能化、合理化的執行航班飛行戰術，有效地提升了航司的運營效率。」某空管局的相關負責人表示。
目前，眼控科技AI對流臨近天氣預報系統已在眾多單位落地應用，提供了精準的對流臨近預報，有力的提升了用戶的運行決策效率。眼控科技正致力將氣象預警預測服務拓展至更多領域，為城市防災減災、農業生產、交通運輸等領域提供精準到分鐘級別的氣象服務，推動商業氣象的不斷發展。