最近的天气很不“太平”，这一秒是大太阳，下一秒可能就下起了大暴雨。全球范围内极端天气频发，而人工智能或有望帮助人们应对气候变化的影响。

谷歌DeepMind高管科林·默多克就表示，人工智能有潜力加速改变世界的创新，例如“无限”的清洁能源和更好的气象模型。

此前登顶《自然》（Nature）期刊的华为云盘古气象大模型，在7月31日正式上线欧洲中期天气预报官网，让世界看到了国产大模型破解气象领域难题的威力。盘古气象是由华为云开发的一款天气预报AI模型，不仅预报的精度更高，而且速度提高了10000倍，它将全球气象预报的时间缩短到秒级。这有助于极端天气的早期预测和应对。这些成果于2023年7月5日发表在同行评审的科学出版物《自然》（Nature）上。

盘古气象是首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，并且是第一次在欧洲中期天气预报中心（ECMWF）网站上免费向公众发布。这为全球气象预报员、气象学家、气象爱好者和公众提供了一个平台，可以查看盘古气象模型的10天全球气象预报。

1、当气象服务遇到人工智能

近几十年来，对地球、环境和天气系统的监测取得了突飞猛进的发展。1851年，英国首先通过电报传送观测资料，绘制成地面天气图，并根据天气图制作天气预报。如今，多颗卫星从太空监测地球。

天气科学正处于重大范式转变的风口浪尖。卫星监测提供了如此多的数据，因此利用机器学习的最新进展来处理这些数据变得至关重要。

随着近年来全球气候变化加剧，极端天气频发，各界对天气预报的时效和精度的期待更是与日俱增。

从数据上看，全球气温升高的趋势相当明显。尽管此前3年的拉尼娜现象对全球气温起到了暂时“刹车”作用，但过去8年仍是有记录以来最热的8年。其中，2016年是有记录以来全球最热的一年。目前有多家机构预测，2023年或2024年极有可能超过2016年，创造新的全球最暖纪录。

随着深度学习技术和框架的不断成熟，以ChatGPT、“书生”（Intern）为代表的人工智能大模型在自然语言和视觉等领域展示出卓越的能力，人工智能亦为地球科学等领域带来全新的研究思路。

像盘古气象这样采用机器学习（ML）方法的大模型会“彻底改变传统数值天气预报（NWP）方法渐进且相当缓慢的发展过程”，后者的预报技能每十年增加约一天（数据来自世界气象组织或WMO）。其原因是使用标准NWP系统预测的计算成本太高。ML模型有望彻底改变天气预报系统，它需要的计算成本更低，且精度极具竞争优势。

华为云AI领域首席科学家、IEEE Fellow和国际欧亚科学院院士田奇博士解释道：“天气预报是科学计算领域最重要的场景之一，因为气象预报是一个非常复杂的系统，很难涵盖数学和物理各个方面的知识。目前，盘古气象主要完成的是预报系统的工作，其主要功能是预报大气状态的演变。”

2、还有这些科技巨头在研发

硅谷著名风投家查马斯·帕利哈皮蒂亚曾言，世界新的万亿富豪将在气候变化中诞生。应对气候变化不仅是全球人类的当务之急，还蕴含着巨大的商机，同时也是世界命运共同体的必然选择。

谷歌

谷歌对环境问题历来重视，作为一家具有全球影响力的企业，谷歌在积极倡导可持续发展方面做出了重大贡献。在2023年发布的环境报告中，谷歌强调了如何利用人工智能来危机响应洪水、山火和地震，计算运输排放量，以及检测生物多样性的变化。

在今年5月，谷歌上线了由人工智能驱动的Flood Hub服务，结合了两个预测模型来估算流入河流的水量和预计影响地区的洪水深度，用户能够在洪水来临前最早7天前获得谷歌的预报信息。

Flood Hub目前已覆盖全世界80多个国家，共4.6亿人，数据可由个人或组织用于疏散和撤离。

目前，世界上有大约四分之一的人生活在洪水区，随着海平面上升和气候变化引起的更大飓风，预计该数字会上升，准确绘制洪水事件地图的需求不容小觑。

而面对碳排放的压力，谷歌CEO桑达尔·皮查伊也设定了目标，到2030年，让Google实现零碳运转。虽然去年AI的巨大降热耗水量让谷歌的环保计划受挫，但谷歌声称自主定制的TPU芯片能耗效率远高于英伟达同类产品，谷歌拥有“未来芯片的健康管线”。

英伟达

英伟达则在人工智能与数字孪生的共同作用处下了狠功夫。

创始人兼CEO黄仁勋在今年7月3日举办的“地球虚拟引擎计划（EVE）”柏林峰会上强调了英伟达的超级计算机Earth-2能够对气候模拟作出的卓越贡献。

Earth-2，顾名思义，是地球的数字孪生，能够在Omniverse（英伟达虚拟世界模拟引擎）中以百万倍的速度运行Modulus（人工智能物理模拟框架）创建的AI物理环境。

这有点像哆啦A梦给大雄的暑假作业研究找到的道具“创世组件”，可以观测地球型行星的变迁，不同于传统的天气模拟，能从物理、化学和生物学等方面对大气、水资源、陆地进行若干年的可视化模拟。

Earth-2能实现三方面的奇迹：一是以足够快的速度和高达千分尺分辨率模拟气候，预测对土壤粒度的影响；二是使用AI实现高保真度模拟，并实现与PB级气候数据的实时交互，还能以多种方式预计算海量数据；三是能与Omniverse平台交互，将数据可视化，交由决策者、企业、公司和科学家使用。

IBM

IBM及其子公司The Weather Company 早前曾被评为“全球预报最准的天气服务提供商”，旗下产品有开源智能模型IBM GRAF，能够在全球范围内提前12个小时预测像雷暴的小规模天气现象，以及一套AI驱动的环境智能软件，主要为企业提供环境解决方案。

就在几天前，IBM与开源AI平台Hugging Face以及美国宇航局NASA发布了全球最大开源AI基础模型Prithvi，以帮助分析卫星图像。

Prithvi由NASA提供过去一年在美国大陆范围内的Harmonized Landsat Sentinel-2(HLS)卫星遥感数据，并基于洪水和山火区域的标注数据进行了优化，在IBM的watsonx.ai基础模型上预训练与进一步微调而成。

NASA预测，到2024年，科学家将需要在研究中面临25万TB的数据，因此与IBM签订了《太空行动协议》（Space Act Agreement），共同利用AI改善这一情况。

该模型可以适应森林砍伐追踪、作物产量预测和温室气体检测等各种任务，旨在有效应对气候变化挑战，并为地球的可持续未来作出贡献。

风乌

此外，还有另一个值得关注的气象大模型——风乌。风乌的名字源自东汉时期张衡研制出的世界上最早的测风仪器——相风铜乌。

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凤乌大模型由上海人工智能实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台共同研发。风乌大模型首次实现高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报，并在80%的评估指标上超越谷歌发布的模型GraphCast，能在30秒内生成未来10天全球气象高精度预报结果。

风乌大模型目前已经用于国内台风路径预报，比如在近日的“杜苏芮“台风上就实现了准确预测路径，优于欧美权威机构。

3、能否取代传统天气预报？

那么，天气预报不准的情况会通过AI得到解决吗？在未来AI天气预报是否可能替代传统的天气预报？

从“风乌”的实践可以看出，人工智能应用于气象领域，从大数据中挖掘规律，可与传统的数理方程形成互补，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报。气候变暖将让极端天气更频繁，人工智能可用于改善气象灾害警报系统，实现提前和精准预警，在防灾减灾中发挥更大作用。

中国科学院大气物理研究所研究员马柱国表示，人工智能进入气象预报和大气物理应用场景中，本质上带来的还是通过算力、算法对大数据等信息进行整合，对模型模式提供更多新的技术支持和方法，继而对预报准确性和效率加以提升，“但不能期待或者简单说人工智能取代传统的主流预测方法，至少目前尚不具备条件。”

马柱国认为，一旦大数据和人工智能技术得以引用和应用，可以输入大量的数据信息，将可数据化的全部信息，如将卫星云团走动之间的关系加以统计输入后，人工智能会生成提取更加精确的可用信息。

在武汉大学校长、中国科学院院士张平文看来，把人工智能广泛应用到气象领域，其机理与数据的融合计算非常具有挑战性。“比如，人工智能如何应用于求解数值天气预报模式的物理基础Navier-Stokes方程等，气象领域在这方面的算法研究还比较缺乏。”

展望未来，张平文充满信心：“人工智能在气象领域的应用，不仅将给人们提供更精准的预报服务，还将给气象行业甚至整个大气科学带来变革。”

文章来源： 元宇宙之心，中国小康网，中国小康网