Digital Intelligence Weekly丨인공지능이 날씨 '기압계'를 현실에 더 가깝게 만듭니다.

AI가 날씨 "기압계"를 그립니다

편집자 주

세계기상기구(WMO)는 지난주(5월 17일) “향후 5년간 지구 연평균 기온이 산업화 이전 수준에 비해 일시적으로 1.5도 상승할 확률이 66%에 달한다”는 데이터를 발표했다. 이번 경고는 글로벌 발표와 동시에 미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 게재된 인공지능(AI) 예측에 따르면 "10년 안에 지구 온난화가 한계점(섭씨 1.5도)을 넘을 것"이라고 한다. 12년'으로 다시 한 번 화제를 모았다. “인공지능이 생성한 예측 결과는 전통적인 예측 방법에 비해 일관되고 정확하다”는 주장은 인공지능과 전통적인 일기예보의 관계에 대한 새로운 논의를 촉발시켰습니다.

슈즈 인터뷰

——중국과학원 대기물리연구소 연구원 Ma Zhuguo와의 인터뷰

■ 중국경제시보 리하이난 기자

최근 세계기상기구(WMO)가 향후 5년간 지구 연평균 기온이 산업화 이전 대비 일시적으로 1.5도 상승할 확률이 66%에 달한다고 발표했다는 소식이 사람들에게 궁금증을 자아냈습니다. 인공 지능은 전통적인 일기 예보 방법에 영향을 미칠 것이며, 도전 과제를 만들거나 집중적인 토론으로 대체할 수도 있습니다.

중국과학원 대기물리연구소 연구원인 마주궈(Ma Zhuguo)는 오랫동안 기후변화 분야 연구에 집중해 왔으며, 기후 모델 전문가로서 컴퓨팅 파워와 컴퓨팅 파워 사이의 긴밀한 관계에 대해 깊은 이해를 갖고 있습니다. 알고리즘 및 정보 데이터 처리. 관찰자의 관점에서 그는 중국경제시보 기자에게 일기예보가 가져온 긍정적인 변화와 향후 응용 전망을 포함해 현재 기상 및 기후 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 것에 대한 긍정적인 피드백을 표현했습니다.

"인공지능은 일기예보의 기술적 방법을 개선합니다"

Ma Zhuguo는 WMO의 소식이 결국 경고 역할을 하도록 의도된 것이라고 믿습니다. 결국 기상 이변과 기후 성과로 인한 경제적 손실과 개인 안전은 무시할 수 없습니다. 이는 인류사회가 일기예보의 정확성을 높이기 위해 지속적으로 기술지원을 강화해 온 주요한 이유이기도 하다.

"모두가 기술적 수단을 개선하고 기상이변 및 기상재해로 인한 손실을 극대화하여 조기 경보의 정확도를 높이는 데 주의를 기울이고 있습니다." Ma Zhuguo는 "인공지능은 일기예보에 기술과 방법을 가져올 수 있습니다. 개선, 이를 통해 예측 효율성과 정확성이 향상되어 보다 정확한 경고가 가능해집니다.”

기상 분야에서 인공 지능을 적용하는 것은 본질적으로 빅 데이터, 높은 컴퓨팅 성능 및 기타 기술을 기상 예측과 심층적으로 통합하여 지능형 교차 도메인, 다중 규모 및 정확한 기상 시스템을 형성하여 크게 증가시킵니다. 일기예보 속도를 높이고 예측 적시성을 강화하며 데이터의 마이닝 패턴과 수학 방정식의 보완 상황을 개선합니다.

일기예보에 사용되는 기술적 수단은 빠른 반복과 발전을 경험해 왔습니다. Ma Zhuguo 자신은 기후 연구 분야에서 초기 마이크로컴퓨터 사용부터 오늘날의 인공 지능까지 반복적인 변화를 직접 경험했습니다. 그는 1980년대 초반 일반적으로 PC-1500으로 알려진 프로그래밍 가능한 포켓 컴퓨터가 기상 분석가의 경험 정보와 전문 데이터를 통합하여 강우, 우박, 강풍과 같은 기상 상황을 예측하기 위한 지표 참조를 형성할 수 있었다고 말했습니다. .

40년이 넘는 세월이 가져온 기술적 진보는 특히 놀랍습니다. 그는 “많은 양의 정보에서 유용하고 포괄적인 정보를 효율적이고 정확하게 추출하려면 점점 더 강화된 컴퓨팅 파워 지원이 필요하다”며 “인공지능 뒤에 숨어 있는 대형 모델 알고리즘과 높은 컴퓨팅 파워는 데이터 정보 처리 능력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있으며 이용 가능한 정보를 빠르게 추출할 수 있다”고 말했다. 말했다.

"한계는 돌파하기 어렵다, 인공지능은 전능하지 않다"

신기술의 개발은 그 자체의 한계를 극복하기 어려운 경우가 많습니다. Ma Zhuguo는 빅데이터와 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 인공지능 기술을 사용하더라도 "충분히 큰 기존 정보 데이터"만 처리할 수 있다고 믿습니다. 그는 이런 종류의 '과거 데이터'를 사용하여 미래를 추측하는 것은 기본 전제에 기초한다고 말했습니다. 즉, 미래의 개발 규칙과 과거 사이에는 일정한 상관 관계와 유사성이 있어야만 알고리즘 모델이 형성될 수 있습니다. "과거 데이터"를 기반으로 미래 예측을 실현할 수 있습니다. "하지만 미래를 예측하다 보면 예측할 수 없는 부분이 많아요."

최근 ChatGPT의 지속적인 인기를 바탕으로 Ma Zhuguo는 인공지능의 한계를 직관적으로 비교했습니다. 사용자가 ChatGPT에 "2+8=12" 정보를 입력했는데 "잘못됨"이라고 응답한다고 가정해 보겠습니다. 그러면 사용자는 "이게 맞나요?"라고 묻습니다. "2+8=12 데이터가 내 데이터베이스에 존재하지 않습니다. 어쩌면 당신 말이 맞을 수도 있습니다."라고 응답합니다.

“이것은 이것이 표현하는 인공지능에도 분명히 일정한 한계가 있다는 것을 암시적으로 반영합니다.” Ma Zhuguo는 ChatG?PT가 표현하는 대규모 언어 모델과 그로부터 파생된 인공지능 기술이 본질적으로 동일한 핵심이 아니라고 믿습니다. , 그러나 매우 숙련된 정보 처리자이자 통합자입니다.

“기상 예측과 기후 예측에도 어느 정도 그런 문제가 있습니다.” Ma Zhuguo는 기후 예측을 위한 최신 기후 모델을 예로 들면서 모델의 특정 링크의 데이터 정확도가 충분하지 않으면 반드시 그렇게 될 것이라고 말했습니다. 결과에 오류가 발생합니다.

기후 모델은 수학적 방법을 사용하여 날씨 변화를 시뮬레이션합니다. "현재 사람들은 기후 변화 과정을 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 왜냐하면 특정 기후 현상에 대한 연구는 가정을 해야 하고, 보다 정확한 모델에는 더 많은 관측 데이터가 필요하기 때문입니다." Ma Zhuguo는 기상학 분야에 인공지능 기술을 적용하는 것이 중요하다고 믿습니다. 포함 대규모 컴퓨팅 파워와 알고리즘을 통해 정보 및 데이터 처리 능력이 크게 향상되었다는 점은 인정할 만하지만 여전히 한계가 있습니다.

"역사책을 아무리 읽어도 미래를 계획하기는 어렵다." 마주궈는 기상학자들이 과거의 기후 변화 패턴을 아무리 잘 이해하더라도 날씨를 완전히 정확하게 예측하기는 어렵다고 말했습니다.

"인공지능과 전통적인 주류 예측 방법은 서로를 촉진한다"

Ma Zhuguo의 견해에 따르면, 일기 예보 및 대기 물리학 응용 시나리오에 진입하는 인공 지능은 본질적으로 컴퓨팅 성능 및 알고리즘을 통해 빅 데이터 및 기타 정보의 통합을 가져오고 모델 모델에 대한 더 많은 새로운 기술 지원 및 방법을 제공합니다. 효율성은 향상될 것입니다. "그러나 인공지능이 전통적인 주류 예측 방법을 대체할 것이라고 기대하거나 간단히 말할 수는 없습니다. 적어도 아직 조건은 충족되지 않았습니다."

친숙한 위성 구름 이미지를 예로 들어 Ma Zhuguo는 일기 예보에서 위성 모니터링이 매우 효과적이며, 본질적으로 디지털 모델 알고리즘을 사용하여 수동 육안 관찰을 대체하면 구름의 궤적과 속도를 직관적으로 확인할 수 있다고 설명했습니다. 가져온 변화도 분명하다.

오늘날의 일기예보는 정량적 예측을 위해 일기예보 모델을 활용하는 것이 전통적인 방법입니다. Ma Zhuguo는 이 모델이 본질적으로 유체 역학의 변화하는 운동 법칙을 사용하여 대기 유체에 대한 운동 방정식을 확립한 다음 시간에 따라 변화하는 예측 방정식을 생성하는 수학적 모델이라고 소개했습니다. 예를 들어, 현재의 날씨를 알고 있다면 운동방정식을 바탕으로 다음 시기의 날씨 상황을 판단할 수 있습니다.

“그러나 방정식을 작동하는 동안 많은 가정을 해야 합니다. 이 과정은 데이터의 균형을 가져오며, 이로 인해 특정 오류가 발생합니다. 왜냐하면 유체 역학 조건에서 특정 가정을 하는 것만으로도 추측과 계산이 가능하기 때문입니다. 마주궈는 빅데이터와 인공지능 기술을 인용해 적용하면 대량의 데이터 정보가 입력될 수 있고, 위성 구름의 움직임 관계 등 디지털화할 수 있는 모든 정보가 디지털화될 수 있다고 믿는다. 을 통계적으로 입력하고, 인공지능이 생성하여 보다 정확한 이용 가능한 정보를 추출합니다.

현재 기상학 분야의 인간 연구에는 여전히 한계가 있습니다. 더 많은 새로운 인식은 과학적 연구 탐색과 획기적인 제약에 의존합니다. Ma Zhuguo는 인공 지능 관련 기술이 확실히 과학 연구에 도움이 되고 새로운 과학적 결과를 달성하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. 기상학과 기후예측 분야에서는 인공지능과 전통적인 주류 예측 방법이 서로를 촉진한다.

디지털 전망

"AI+Weather"가 비즈니스의 새로운 블루오션이 될 수도 있습니다

■ 중국경제시보 린춘샤 기자

새로운 기술 혁명과 산업 변혁의 핵심 원동력인 인공지능(AI)은 국가 전략이자 신성장동력일 뿐만 아니라 산업 경쟁의 핵심 경쟁력입니다. 최근에는 인공지능이 일기예보의 정확도를 높이는 동시에 기상 데이터의 활용도 더욱 다양해졌습니다.

국제기상기구(WMO)는 최근 세계 연평균 기온이 향후 5년간 산업화 이전 수준에 비해 일시적으로 1.5도 상승할 확률이 66%라는 데이터를 발표했습니다. 이는 기존 인공지능 예측과 시기적으로는 다르지만 기후 온난화 방향은 일관적이다. 한동안 시장에서는 'AI+날씨'에 대한 새로운 관심이 시작됐다.

인공지능을 적극적으로 수용하는 날씨 서비스

최근 몇 년 동안 우리나라 기상부서와 관련 기업에서는 인공지능을 적극적으로 수용하고 인공지능 기상 응용 분야와 방법을 지속적으로 탐구해 왔습니다.

예를 들어, 선전 기상국은 화웨이 클라우드와 심도 있는 협력을 진행해 획기적인 혁신을 촉진하기 위해 '기상학 + 클라우드 + AI + 5G'라는 전 분야 심층 협력 모델을 만들기 위해 협력했습니다. 대도시를 위한 정확한 일기예보와 스마트시티 기상 서비스를 제공합니다.

다년간 기상서비스 분야에 깊이 관여해온 모지웨더 역시 기상분야 블루오션 시장 확대를 위해 AI 기술을 꾸준히 활용하고 있다. 모지웨더는 이르면 2016년부터 B측 탐사를 시작해 도시건설, 교통서비스, 농업기상, 방재 등 다방면에서 상업적 가치를 발휘하며 점차 수천억 규모의 '기상+' 블루를 열어가고 있다. 해양 시장.

운송산업을 예로 들면, 복잡한 기상 조건 하에서 고속도로에서의 교통사고 확률은 매우 높습니다. Moji가 출시한 도로 교통 상품 포트폴리오 서비스는 킬로미터 그리드 예측 및 경고, 분 단위 등 정제된 데이터 상품을 사용합니다. 단기 레이더, 실시간 구름 이미지, 태풍 경로 예측 등을 교통 시각화 차트 분석과 결합하여 위험한 도로 구간에 대한 조기 경고 메시지를 전송하여 교통 사고 발생률을 크게 줄입니다.

'AI+기후서비스'의 블루오션이 급부상하고 있으며, 그 전망은 밝습니다. '중국 기상 산업 발전 보고서'에 따르면, 중국 기상 서비스 산업 규모는 2025년에 3000억 위안에 달할 것이며, 향후 성장 잠재력도 매우 커질 것입니다. 물론, 그 발전 가능성은 정확한 예측에 기초하고 있습니다.

중국 기상과학원 연구원 후오즈궈(Huo Zhiguo)는 중국경제시보 기자와의 인터뷰에서 디지털 기술과 인공지능 등 첨단기술의 도움으로 일기예보가 일기예보보다 더 정확하고 정교해졌다고 말했습니다. 과거에.

날씨 예보의 높은 정확도는 경제 및 사회 발전에 힘을 실어주는 데 큰 역할을 합니다. 예를 들어, 농업용 파종 중에 일기 예보를 기반으로 일부 목표 조치를 취할 수 있으며, 비가 오면 관개 작업을 줄일 수 있습니다. 오랫동안 비가 내리지 않으면 관개 등의 조치를 취할 수 있습니다. 또 다른 예로, 태풍 예보와 같은 재난 예보를 통해 어민들이 적시에 항구로 돌아와 대피할 수 있어 손실을 크게 줄일 수 있습니다.

"Weather+" 서비스의 최첨단 기술 위치를 살펴보세요

2022년에는 "기상학 고품질 발전을 위한 개요(2022~2035)"에 "인공지능, 빅데이터, 양자컴퓨팅, 기상학의 심층적 통합과 적용을 강화한다"고 명확히 명시되어 있습니다. AI 시대에 스마트 날씨는 중국의 새로운 디지털 경제 인프라의 기초 중 하나가 되었습니다.

중국경제시보 기자와의 인터뷰에서 중국사회과학원 정보연구센터 장치핑 소장은 인공지능이 산업인터넷을 비롯한 미래 서비스에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라고 말했다. 다양한 산업 분야의 응용 분야 및 기상 응용 분야. 기상학적 응용은 복잡한 대규모 시스템입니다. 복잡한 시스템의 효율성을 높이는 것은 인공지능이 잘하는 일입니다.

미래에는 인공지능이 어떻게 기상학과 깊이 융합되고 응용되어 기상분야에 새로운 변화와 새로운 탐구를 가져오게 될까요?

5월 18일 중국 기상청이 주최한 인공지능 기상 응용 개발 세미나에서는 대학, 과학연구기관, 기업 등의 전문가와 학자들이 '인공지능 Empowering 'Weather+'를 주제로 심도 있는 토론을 진행했습니다. ''인공지능 기상 응용을 위한 새로운 아이디어와 새로운 대책.

베이징 공과대학 당위원회 서기이자 중국 공정원 학술원인 장준(Zhang Jun)은 회의에서 인공지능과 기상 작업은 방법론적으로 유사하며 인공지능이 고품질 작업에 도움을 줄 수 있는 여지가 크다고 말했습니다. 기상학의 발달. 인공지능 기술과 기상학의 심층적인 통합을 통해 글로벌 지능형 교차 도메인, 다중 규모, 정확한 기상 시스템이 구축될 것입니다. 인공지능은 지각, 전송, 컴퓨팅, 서비스 등 다양한 분야에서 역할을 수행할 수 있습니다.

중국과학원 컴퓨팅 기술 연구소 부소장 겸 연구원인 Chen Yunji는 지능형 기반 기상 과학 연구의 초점이 여러 시간 척도와 장거리 공간 링크에 걸쳐 계절 예측의 예측 능력을 향상시키는 것이라고 믿습니다. 기상 시스템의 정확한 예측 및 제어를 달성하기 위한 모델링.

Huawei Cloud Computing Company의 수석 연구원인 Xie Lingxi는 일기 예보 분야에 인공 지능이 도입되면서 많은 새로운 아이디어와 경로가 생겼다고 지적했습니다. 예를 들어 일기예보 속도를 크게 높이고 예측의 적시성을 높일 수 있습니다. 데이터의 마이닝 패턴과 수학 방정식은 서로를 보완합니다. 새로운 방법의 급속한 발전은 원래의 예측 기술 독점을 깨는 데 도움이 될 것입니다.

디지털지능강의실

인류의 기후변화 대응을 돕는 인공지능의 초점과 방향

■ 저우홍춘

기후변화는 인류 모두가 직면한 공동의 과제입니다. 인류는 지구의 "배"에 탑승한 승객이자 미래를 공유하는 공동체입니다. 우리는 기후 변화 문제를 해결하기 위해 함께 노력해야 합니다.

'인공지능은 2033년부터 2035년 사이 지구 온도가 1.5도 이상 올라갈 것으로 예측한다'는 세계기상기구(WMO)의 '향후 5년간 지구 평균기온이 상승할 것'이라는 보고서가 여전히 남아있다. 산업화 이전보다 섭씨 1.5도 낮아진다" 확률은 66%, 2023년부터 2027년까지 최소 1년이 역대 가장 더운 해가 될 확률은 98%에 달한다는 경고는 귀청이 터질 지경이다.

현재 인류가 기후 변화 문제에 대처할 수 있도록 인공 지능을 활용하는 것은 우리에게 큰 기회를 제공하고 있습니다. 이는 탄소 배출 감소 실행 계획 실행, 기후 변화 적응 및 대중 이해에 반영될 수 있습니다.

인공지능은 빅데이터 모델이 반복적으로 발전하면서 점점 차세대 일반기술로 주목받고 있으며, 기술혁명과 산업혁명에서 획기적인 기술로 자리잡고 있습니다. 인공지능은 데이터 분석, 모델링, 예측은 물론 생산 프로세스 최적화, 공급망 효율성 및 생산성 향상을 통해 영향력이 커지고 있습니다.

기후변화에 대응하여 인공지능은 활용 범위가 넓으며 점점 더 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다.

인공지능은 일기예보의 정확성을 높여줍니다. 관련 연구에 따르면 인공지능 전문가의 87%는 인공지능이 기후 변화에 대처하는 효과적인 도구가 될 것이라고 확신합니다. 구체적으로 인공지능은 다음과 같은 측면에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 첫째, 홍수, 가뭄, 화재 및 기타 위험이 발생할 확률이 높은 지역을 예측하고, 둘째, 재난적인 기후(기상 현상)를 예측하고 조기 경보를 발령하여 인건비를 절감합니다. 세 번째는 행정 관할권 내의 다양한 용도에 맞게 토지에 수자원을 더 잘 할당하는 것입니다. 네 번째는 더 효과적인 댐 및 화재 방지 프로젝트와 같은 기반 시설 프로젝트에 대한 투자를 선택하는 것입니다.

보스턴 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)이 발표한 "인공지능이 기후 변화에 맞서 싸우는 강력한 도구가 될 수 있는 방법" 보고서에서는 인공지능의 사용이 조직의 온실가스 배출량을 5~10% 줄이는 데 도움이 될 수 있으며, 전 세계적으로 확대할 경우 이는 수십억 톤의 이산화탄소에 해당하는 온실가스 배출량을 26억~530억 감소시킬 것입니다.

관련 연구에 따르면 인공지능은 에너지 효율성 향상, 중요 영역의 배출량 감소, 대중 참여, 데이터 센터 에너지 보존, 기후 변화 적응 계획 수립 및 구현 등 인간이 기후 변화에 대처하는 데 도움을 줄 수 있는 것으로 나타났습니다.

에너지 효율성 향상을 위해.

향후 3~5년 안에 인공지능이 관련 분야의 에너지 효율을 15% 향상시킬 것입니다. 기계 학습은 자동 유지 관리부터 누출 모니터링, 프로세스 최적화, 시설 관리, 발전 및 배전 효율성까지 다양한 측면을 지원할 수 있습니다. 일부 인공 지능 도구는 36시간 전에 풍향을 예측하여 풍력 발전소 운영을 최적화하고 풍력 감소를 줄일 수 있습니다. 인공 지능은 재생 에너지의 개발 및 활용을 선택하고 최적화할 수 있으며, 다양한 유형의 재생 에너지 발전 노드, 기지 및 기타 링크를 연결하여 공급과 수요를 조정하고 균형을 맞출 수 있습니다.

산업 제조, 운송, 건설, 소비재, 공공 시설 및 기타 분야 모두 인공 지능을 사용하여 탄소 감소 효과를 얻을 수 있습니다.

구체적인 방법은 먼저 탄소 배출 모니터링을 실시하는 것입니다. 인공 지능 데이터 분석을 사용하여 자체 운영, 공급업체, 사용자 및 기타 가치 사슬 링크의 탄소 배출량을 추적하고 누락된 데이터를 보완하여 모니터링 정확도를 향상시킵니다. AI는 가치 사슬의 모든 측면에 대한 상세한 분석과 통찰력을 통해 생산, 운송 및 기타 측면에서 기업의 효율성을 향상하고 탄소 배출을 줄이며 비용을 절감할 수 있습니다. 인공지능은 교통 경로와 교통 신호를 최적화하고, 지속적으로 운영 배출량을 줄이며, 기후 변화 완화에 기여할 수 있습니다.

농업 및 탄소 흡수원 측면에서 산림 탄소 흡수원과 같은 자발적 배출 감소 프로젝트는 탄소 피크 건설 도면 및 탄소 중립 로드맵에서 없어서는 안 될 구성 요소입니다. AI 연구 및 컴퓨팅은 또한 대기 온도, 토양, 조류 이동, 식재, 관개, 살충제 및 비료 사용, 수확 주기와 같은 조건을 분석하고 모델링하여 작물 수확량, 효율성 및 지속 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

탄소 발자국 및 기후 변화 옹호. 기후 변화는 지구 생태 환경, 사회 및 경제 시스템에 분명한 영향을 미쳤습니다. "탄소 정점과 탄소 중립을 달성하는 것은 광범위하고 심오한 경제 및 사회 체계적 변화입니다." 기후변화에 대응하여 인공지능은 사람들이 개인은 물론 기업의 탄소발자국을 추적하고, 목표 대응책을 설계하고, 음식, 의복, 주택, 교통 등 사람들의 일상생활에서 탄소 배출을 줄이고, 목표를 달성할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 보다 지속 가능한 개발. 낮은 에너지 소비와 탄소 배출 감소는 사람들의 생활 수준과 복지 향상을 지원합니다.

인공지능은 기후변화 적응 계획 수립에 도움이 됩니다. 예를 들어, 기후 변화의 영향에 가장 취약한 국가에서는 인공 지능을 체계적으로 사용하여 적응 조치를 시작했습니다. 일부 국가에서는 인공 지능을 사용하여 작물 분포의 정확한 매핑을 시작하고 기후 변화가 작물 수확에 미치는 영향을 예측했습니다.

머신러닝 등 컴퓨팅 집약적인 기술의 발전으로 인해 발생하는 탄소발자국은 무시할 수 없습니다. 따라서 재생 가능 에너지를 최대한 활용하는 것 외에도 보편적으로 적용 가능한 일반 신경망, 인공 지능 또는 기계 학습 모델을 설계하고 모범 사례와 도구를 사용하여 탄소 효율을 측정하여 탄소 배출량을 줄여야 합니다. 작게 시작하고 가장 저렴한 개념을 사용하여 AI 솔루션을 설계하고 적시에 솔루션을 반복, 통합 및 개선하십시오. 역량 강화를 강화하고 기술 플랫폼을 개발하며 새로운 거버넌스 모델을 구현하여 탄소 배출 감소에 있어 인공 지능의 이점을 극대화합니다.

(저자는 국무원 발전연구센터 연구원)

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감독 프로듀서丨 왕휘 왕청시

제작자: 丨Li Piguang Wang Yu Liu Weimin

주석丨마오징후이 편집자丨구윤

【중국경제신문--중국경제뉴스네트워크 http://www.cet.com.cn】

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