人工智能预报天气会更准吗？华为这项新成果登上国际**期刊
自从 ChatGPT 横空出世，人工智能（AI）再度引爆话题以来，很多人都心怀一个疑问：我希望人工智能可以帮我扫地洗碗，好让我有心情去写诗画画。可为什么现在的人工智能却都写诗画画去了，就我们人类还在扫地洗碗？
图片截取自社交媒体
网友吐槽的这个情况，跟人工智能技术的发展路径有关，也跟技术的商业化过程有关，到也不是科研人员“刻意为之”的。与此同时，也有无数的人工智能研发人员正在努力工作，让这项技术能帮助大家实现一些更实际的目标。
最近，华为云团队在《自然》**发表的一项 AI 大模型，就试图解决一个困扰全人类的、非常实际的问题：天气预报。
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天气预报最大的难点之一，就是决定天气如何发生的大气**在演变时所具有的混沌性。
尽管目前的 NWP 方法已经取得了显著的进步，但仍然存在一些**。首先，NWP 模型需要大量的计算资源来求解复杂的物理方程。这对大规模的全球气象预报而言，可能是一个“致命”的问题。其次，NWP 模型通常需要详细的初始条件，这些条件往往由卫星和地面测量提供，但数据可能存在不确定性或误差。这会影响预测的准确性。
因此，尽管我们已经能够做出相当准确的短期天气预报（如未来几小时或几天的预报），但中期和长期预报（如未来几周或几个月的预报）的准确性仍然是一个挑战。如今，AI 大模型的出现，或许能让我们向更精准的中长期预报更进一步。
在 2023 年 7 月 5 日的《自然》**正刊上，华为云团队报告了一项基于华为云**气象（Pangu-Weather）大模型进行的中期天气预测的工作。这项工作首次解决了 AI 预报天气精度不及传统数值预报的世界性难题，而且预测速度快了 1 万倍，实现了“秒级”全球气象预测。
华为云**气象大模型的核心是一种三维深度神经网络（3D Earth-Specific Transformer），能够捕获天气数据中的复杂模式，使用了约 40 年的全球天气数据进行训练。同时，团队采用了一种层次化时域聚合策略，以减少中期预报中的累积误差。其结果是，**气象大模型在部分情况下，其精度和速度方面超越了此前全球**的 NWP **。
华为云研发团队发现，此前 AI 气象预报模型的精度不足主要有 2 个原因：第一，原有的 AI 气象预报模型都是基于 2D 神经网络，无法很好地处理不均匀的 3D 气象数据；第二，AI 方法缺少数学物理机理约束，因此在迭代的过程中会不断积累迭代误差。
华为云**天气大模型的一个关键突破是对地球上的天气模式的理解。通过将高度信息整合到新的维度中，该**可以在三个维度中理解天气模式，从而更准确地预测天气。此外，层次化时域聚合策略也是一项重要的技术突破，它极大地减少了中期天气预报所需的迭代次数，由此降低了累积误差。
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业界对华为的这项研究给予了高度评价。相关专家普遍认为，**气象大模型的出现代表了人工智能在天气预报领域的重大突破。我国国家气象中心和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）等机构在实测中证实了**大模型预测的优越性，其结果包括温度、湿度、风速、海平面气压等，可以直接应用于多个气象研究细分场景。
不过，尽管**大模型从某种意义上来说开辟了新的预报途径，但它仍依赖 NWP 来训练，且结果并没有碾压 NWP。因此，站在客观角度来看，同行专家们也对**气象大模型提出了一些不足和改进方向，这些仍是研究团队需要进一步研究和验证的。
2023 年 5 月，台风“玛娃”作为今年迄今为止最强的热带气旋引起了世界的关注。国家气象中心利用人工智能快速增强识别技术，提前 12 小时实现趋势预报。《我国气象报》在相关报道中称，华为云**模型在玛娃轨迹预测方面表现出色，提前 5 天预测了其在**岛东部海域的转弯轨迹。在第 19 届世界气象大会上，欧洲中期预报中心也指出，华为云**气象大模型在精度上有不可否认的能力，纯数据驱动的 AI 天气预报模型展现出了可与数值模式媲美的预报实力。
华为云研发团队还提出了适应性学习策略，让模型在针对新数据进行预测时能够进行实时调整。这项技术的成功实现将进一步提高**气象大模型的预测准确性，使其在实际应用中更具价值。
在农业、航空、能源、灾害预警等领域，准确的天气预报具有重大的社会和经济价值。例如，在农业应用中，准确的降水量预报将有助于农民合理安排农事活动，提高农业生产效率。而在航空运输领域，准确的风速预报将有助于航空公司合理安排航线，降低运营成本。
在过去的几十年里，气象科学家们一直在努力，设法提高天气预报的准确性，但这个领域仍然有很多挑战。未来人工智能技术有可能成为应对这些挑战的关键。
注释
[1] https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3
[2] **摘要描述为39年。华为官网新闻报道为43年。
[3] https://www.cma.gov.cn/en2014/news/News/202306/t20230607_5560758.html
[4] https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/science-blog/2023/rise-machine-learning-weather-forecasting
策划制作
作者丨闻非 科学记者
审核丨于旸 **玄武实验室负责人
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