随着人工智能（AI）技术的飞速发展，我们面临着前所未有的机遇与挑战。特别是在气候科学领域，AI的介入正重新定义我们理解和应对气候挑战的方式。中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队提出的“可学习的气候模型”理念，不仅打破了“非此即彼”的传统观念，而且为气候建模的未来指明了方向。

气候建模，作为理解和预测地球气候系统行为的重要工具，一直以来都依赖于物理学的基本原理和数学模型。然而，随着大数据时代的到来和AI技术的崛起，传统的数值模型面临着前所未有的挑战。AI模型以其强大的计算能力和处理复杂数据的能力，为气候建模带来了新的可能性。

黄刚团队的研究正是基于这样的背景展开的。他们提出，将AI与物理学深度融合，不仅可以提升数值模式的预测精度，还可以增强模型的可解释性和可信度。在《Advances in Atmospheric Sciences》上发表的论文中，他们详细阐述了这一观点，并指出了当前AI模型在气候建模中存在的物理不一致性等问题。

首先，我们必须认识到AI模型在气候建模中的独特优势。AI凭借其强大的计算能力和模式识别能力，可以整合和分析来自卫星、气象站、海洋浮标等多种来源的海量数据，从而为我们提供更加全面、准确的气候信息。此外，AI还可以处理大气动力学的复杂性和非线性问题，这是传统数值模型难以胜任的。

然而，AI模型也存在一些问题。由于缺乏物理约束和可解释性，AI模型在预测极端气候事件时往往表现不佳。此外，AI模型通常被视为“黑匣子”，其内部机制和预测依据不透明，难以建立对其生成结果的信任。这些问题限制了AI模型在气候建模中的应用和发展。

为了解决这些问题，黄刚团队提出了将AI与物理学深度融合的思路。他们认为，气候建模的未来不在于“非此即彼”，而在于AI与物理学之间的共生关系。具体来说，可以通过以下几个方面来实现：

一、加强AI模型与物理定律的融合。在构建AI模型时，应充分考虑物理定律的约束作用，确保模型的预测结果符合物理规律。同时，可以利用物理学的原理来解释AI模型的预测结果，提高其可解释性和可信度。

二、发展在线AI参数化方案。传统的离线AI参数化方案往往无法实现全局最优解。因此，应发展在线方案，将AI模型与数值模型实时耦合起来，以实现更加准确、高效的预测。

三、建立协作社区文化。气候建模是一个复杂的系统工程，需要不同领域的研究人员共同合作。因此，应建立一个开放、可比、可重现的协作社区文化，鼓励研究人员分享数据和代码、交流经验和想法、共同推动气候建模的发展。

四、加强物理诊断和约束。对于AI模型中存在的物理不一致性等问题，应加强物理诊断和约束。例如，可以利用物理学的原理对AI模型的预测结果进行验证和校准；可以引入物理约束条件来限制AI模型的预测范围；可以建立多尺度、多物理过程的综合气候模型来提高预测精度和可信度。

总之，通过将AI与物理学深度融合并建立一个协作社区文化，“可学习的气候模型”将为我们提供一个更加全面、准确、可解释的气候预测工具。这不仅有助于我们更好地理解和应对气候变化带来的挑战，而且将为人类社会的可持续发展提供有力支持。