为了解决人工智能（Artificial Intelligence）应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题，使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性，深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20余年的相关研究，在前面归纳和演绎得到人工智能地球物理参数反演范式理论和判定条件基础上，分别给出了遥感参数人工智能反演范式和判定条件。目前大家研究普遍遇到一个问题，很多人工智能参数反演理论模拟数据反演精度非常高，但实际应用反演精度不理想，因此深度学习如何耦合物理方法和统计方法成为当前亟须解决的工程与技术难题。我们以被动微波土壤水分和地表温度反演为例进行阐述，分析表明物理模型本身的精度还要很大的提升空间或者模拟数据只代表现实情况中的少部分情况。因此只利用物理模型模拟数据直接进行反演还存在很大的局限，必须补充大量高精度的多源统计观测数据。同时可以通过利用模拟数据对深度学习训练和用实际数据检验物理模型的误差。统计方法是人类最直观的描述，物理方法是对统计方法的归纳演绎总结，但真实世界的信息或能量传输是按量子形式传递，物理模型只是当前人们认识世界的最高形式，大部分模型并没有刻画好真实信息流。深度学习中的不同神经元更适合描述和表达量子信息的传输方式，以微积分量子能量信息流认识真实世界需要提高人类的思维认知方式，这才是最高模式。如何采集满足真实情况（量子信息或能量传输）的数据显得非常重要，当前可以充分利用物理逻辑推理构建物理方法和统计方法，并在范式理论和判定条件框架指导下利用大数据思维模式提高地球物理参数反演精度。通过物理逻辑推理证明输入变量能唯一确定输出变量是形成具有物理意义和可解释及通用的反演或分类或预测范式的基本条件，从量子信息（能量）传输真实角度控制采集数据质量是地球物理参数高精度反演工程与技术实现的关键，提高微积分量子信息流思维认知和甄辨物理模型的局限对实现人工智能高精度反演具有里程碑意义。
