北京
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地面监测站像城市里的体温计，测得准但覆盖不到郊区。NASA的卫星倒是能拍全景，可像素粗到单点覆盖几十平方公里——相当于用一张合照判断谁感冒了。
Pradnya J. 是个爱折腾的产品经理，她决定把这俩数据源焊在一起。思路很直接：用卫星光谱反演气溶胶厚度，再叠上地面站的实时读数训练模型，让AI学会"看云识 pollution"。
她试了三种架构。纯卫星模型在郊区表现还行，一进城市就懵；纯地面模型反过来，郊区直接抓瞎。最后搞了个双塔结构——卫星管大面，地面管校准——测试集准确率拉到73%。
「卫星数据免费但脏，地面数据干净但贵，这个精度已经是性价比天花板了。」她在复盘帖里写道。模型开源在GitHub，评论区最热的反馈是：能不能先把我家楼下的数据补上？
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