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图为科研团队首席汇报近期工作进展
吕凡超还记得 ， 当他刚进入高影响天气研究团队 ， 纠结于如何在团队中发展时 ， 孙继松就告诉他 ， 每个人都要扩充自己的知识边界 。现在 ， 他正在考虑适应首席的新角色 ， “保持团队稳定发展 ， 并通过一些机制促进团队更快地上新的台阶 。”
孙继松表示：
我赞成年轻人顶上来 ， 一个首席除了科研以外 ， 另一个主要作用是按照成员各自所长把团队团结起来 ， 让大家配合好、劲儿往一处使 ， 这是成为大科学家的一个非常重要的条件 。
03
多元化评价导向
与新运行机制探索
全新的机构 ， 年轻的团队 。面对的是未知区 ， 以及更多可能性 。
王亚强认为：
近年来 ， 人工智能在气象领域勃然生发 ， 气象大数据与人工智能团队的特点就是新 ， 成员年轻 ， 方向也新 。团队的氛围让我深受感染 ， 这是一个不断学习的过程 ， 如果不想落后 ， 就必须时刻关注前沿 ， 去赶上、甚至赶超 。
创新研究院探索改革特区运行新机制 ， 先后组织制订并在运行过程中不断修订完善了31项管理办法 ， 初步形成功能完整、操作可行的整套日常管理、创新激励政策体系 。
“科学研究有其自身规律 ， 对于研究周期长、难度高、应用前景好的方向 ， 研究院通过成果转化、多元绩效评价等办法支持 ， 引导科研人员做高质量的科研 ， 深入挖掘科学问题 ， 以科技创新促进业务的发展 。”精细预报理论与方法研究团队首席李昕说 。

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图为科研团队首席汇报近期工作进展
其中 ， 重点突出“质量、贡献、效益”为核心的评价导向和绩效奖励机制 ， 释放了一种信号 ， 即注重科研成果的质量、对气象行业的贡献以及对社会发展产生的效益 ， 而不是单纯拼论文 。
7月底 ， 新入职同事将报到 。气象大数据与人工智能团队副首席朱毓颖期待“年轻、有活力 ， 肯干、也爱干”的新同伴加入 。

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图为科研团队首席汇报近期工作进展
此前 ， 该团队已经为人工智能真正应用于气象开展探索 ， 比如针对传统降水外推临近预报方案中存在的QPF准确率损失较多的问题 ， 提出采用雷达数据和雨量站降水数据联合外推预报雷达回波和降水的变化 ， 设计对比试验验证双变量外推 ， 基于深度学习算法和地面观测数据 ， 建立了短时强降水概率预报模型等 。
或许 ， 各方都在期待 ， 当这批年轻人成长 ， 未来人们在某个相关领域遇到问题 ， 首先能想起他们中的某个人 ， “那时创新研究院的特色就形成了 。”
04
“有特色”
与“一盘棋”
要避免“泯然众矣” ， 须得“有特色” 。
创新研究院成立之初 ， 理事会经过多轮讨论 ， 确定了高影响天气、精细预报理论与方法、气象探测技术、气象大数据与人工智能应用和交通气象等5个研究方向 ， 不难看出都来自于“面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康” 。
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图为5个研究团队的研究领域

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