陳冰

隨著人工智能風(fēng)潮席卷全球，天氣與氣候預(yù)報(bào)系統(tǒng)正在加入到這場(chǎng)技術(shù)變革之中，人們熱切地期待人工智能能夠助力解決和應(yīng)對(duì)氣候變化這一全球性問題。

事實(shí)上，國(guó)內(nèi)的氣象大模型正在這一領(lǐng)域不斷發(fā)力。早在去年7月，《自然》雜志發(fā)表了華為云盤古大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)研究成果——《三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于精準(zhǔn)中期全球天氣預(yù)報(bào)》。論文顯示，盤古氣象大模型是首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上?！蹲匀弧吩u(píng)價(jià)認(rèn)為：“盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預(yù)報(bào)模型的未來(lái)，模型的開放將推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展?！?/p>

緊接著，在當(dāng)年12月舉行的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》第二十八次締約方大會(huì)上，由上海科學(xué)智能研究院、復(fù)旦大學(xué)和中國(guó)國(guó)家氣候中心聯(lián)合研發(fā)的伏羲次季節(jié)大模型在“氣候風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：技術(shù)創(chuàng)新與金融支持”的國(guó)際研討會(huì)發(fā)布。與現(xiàn)有國(guó)際權(quán)威模型相比，伏羲次季節(jié)大模型的預(yù)報(bào)精度更準(zhǔn)、預(yù)報(bào)周期更長(zhǎng)、運(yùn)行速度提升千倍。

在此之前的9月1日，復(fù)旦大學(xué)2023級(jí)新生開學(xué)典禮在光華樓前大草坪舉行。此前，上海已接連三日雨水不斷，當(dāng)人們以為第四天也如天氣預(yù)報(bào)所說“今天有雨”，只得取消室外活動(dòng)時(shí)，復(fù)旦大學(xué)卻反其道而行之——近20年來(lái)首次舉辦戶外開學(xué)典禮。典禮進(jìn)行時(shí)陽(yáng)光普照，校長(zhǎng)金力道出緣由：“‘伏羲說，今天上海不下雨?！?/p>

這無(wú)疑是“伏羲”在現(xiàn)實(shí)生活中最生動(dòng)的一次應(yīng)用。經(jīng)過1年的迭代更新，2024年6月3日，伏羲氣候氣象大模型發(fā)布了2.0版本，相較于去年推出的 1.0 系列，“伏羲”2.0 的中期天氣預(yù)報(bào)大模型和次季節(jié)大模型，面向新能源、航空運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)取得進(jìn)展。

6月18日，中國(guó)氣象局宣布推出三種先進(jìn)的AI氣象大模型系統(tǒng)：風(fēng)清、風(fēng)雷和風(fēng)順，旨在提高氣象預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。這些系統(tǒng)各自針對(duì)不同的氣象預(yù)測(cè)需求，展現(xiàn)了人工智能在氣象領(lǐng)域應(yīng)用的最新進(jìn)展。

在過去兩年里，人工智能天氣新模型層出不窮。除了中國(guó)發(fā)布的一系列大模型外，包括谷歌、微軟和英偉達(dá)在內(nèi)的國(guó)外科技公司也在人工智能天氣建模領(lǐng)域取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。

人工智能在氣候變化風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域有諸多可利用空間，而且在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中有諸多深化應(yīng)用的方向，可降低綠色低碳轉(zhuǎn)型中面臨的多種風(fēng)險(xiǎn)。

上?？茖W(xué)智能研究院院長(zhǎng)漆遠(yuǎn)指出，世界范圍內(nèi)真正有能力開發(fā)氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)的國(guó)家很少，當(dāng)前天氣預(yù)測(cè)中心高度集中在發(fā)達(dá)國(guó)家和中國(guó)。“當(dāng)人工智能的訓(xùn)練僅憑一張卡就可以跑起來(lái)的時(shí)候，成本會(huì)非常便宜，發(fā)展中國(guó)家也可以使用它，一起享受人工智能在氣象系統(tǒng)中的效益，促進(jìn)氣候公平公正?！?h3>天氣預(yù)報(bào)為啥總不準(zhǔn)？

看似簡(jiǎn)單的天氣預(yù)報(bào)，背后是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及數(shù)據(jù)收集、數(shù)值模式模擬、預(yù)報(bào)人員綜合判斷分析等。簡(jiǎn)單來(lái)說，天氣預(yù)報(bào)的第一步首先是數(shù)據(jù)收集。氣象學(xué)家從地面氣象站、氣象衛(wèi)星、雷達(dá)、飛機(jī)、浮標(biāo)和海洋站等來(lái)源收集大氣數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、降水量等。

目前，我國(guó)已建立地、天、空一體化的氣象綜合觀測(cè)體系，通過氣象衛(wèi)星、天氣雷達(dá)、地面觀測(cè)站等，收集氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向、風(fēng)速等氣象資料，持續(xù)監(jiān)測(cè)天氣變化。

接下來(lái)就是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)值模擬。海量的觀測(cè)數(shù)據(jù)收集到中國(guó)氣象局，形成大數(shù)據(jù)庫(kù)，再通過高性能計(jì)算機(jī)“氣象超算”，利用天氣氣候等數(shù)十個(gè)數(shù)值模式不斷計(jì)算，得到數(shù)值模式結(jié)果。當(dāng)前，我國(guó)天氣預(yù)報(bào)已由站點(diǎn)預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)變成全球化的格點(diǎn)預(yù)報(bào)，形成了0到30天的無(wú)縫隙智能數(shù)字預(yù)報(bào)體系。

在得出數(shù)值模式結(jié)果后，預(yù)報(bào)人員會(huì)根據(jù)模型結(jié)果和自己的經(jīng)驗(yàn)綜合判斷分析，根據(jù)具體情況共同“會(huì)診”、人工“訂正”，最后形成對(duì)外發(fā)布的預(yù)報(bào)預(yù)警產(chǎn)品。

盡管收集到的氣象資料在不斷豐富，但對(duì)于一些偏遠(yuǎn)區(qū)域，如高原、海洋等，可得到的觀測(cè)資料依舊較少。因此，作為“原材料”的初始觀測(cè)資料會(huì)存在誤差，得出的數(shù)據(jù)也會(huì)有出入，最終形成天氣預(yù)報(bào)的偏差。

業(yè)內(nèi)人士指出，天氣的變化受到地球周圍大氣運(yùn)動(dòng)變化影響，大氣內(nèi)部的動(dòng)力和熱力過程，其相互作用的數(shù)值模式非常復(fù)雜，任何一套模型都無(wú)法完美再現(xiàn)大氣運(yùn)動(dòng)，必須不斷研究、積累，不斷地發(fā)展完善數(shù)值模式。

當(dāng)前，大尺度天氣系統(tǒng)的預(yù)報(bào)比小尺度天氣系統(tǒng)預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確。受限于數(shù)值模式的時(shí)空分辨率、計(jì)算機(jī)資源等影響，對(duì)于局地小尺度的天氣系統(tǒng)，如局地雷暴、強(qiáng)對(duì)流天氣等，仍不能夠精確地模擬。尺度越小，需要的計(jì)算資源越大，尤其是在全球氣候變化的背景下，精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。

AI大模型助力“沙漠地帶”

全球當(dāng)前主流的人工智能氣象預(yù)測(cè)模型主要集中于0到15天的天氣預(yù)測(cè)。復(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在氣候大會(huì)上發(fā)布的“伏羲”次季節(jié)大模型，是一種介于天氣預(yù)測(cè)和季節(jié)預(yù)測(cè)之間的預(yù)測(cè)，是對(duì)某一地區(qū)未來(lái)幾周的天氣情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，由于時(shí)間范圍更長(zhǎng)，迄今為止還屬于氣候科學(xué)領(lǐng)域的“沙漠地帶”。提升次季節(jié)預(yù)測(cè)能力，既是該學(xué)科領(lǐng)域迫切的發(fā)展需求，也是國(guó)際前沿的科學(xué)技術(shù)問題。

上?？茖W(xué)智能研究院院長(zhǎng)、復(fù)旦大學(xué)教授漆遠(yuǎn)告訴《新民周刊》，全球氣候風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)峻，需要找到更有效的技術(shù)創(chuàng)新路徑來(lái)應(yīng)對(duì)。此番發(fā)布的“伏羲”次季節(jié)氣候大模型通過對(duì)強(qiáng)高溫、強(qiáng)降溫、強(qiáng)降水等主要天氣過程的次季節(jié)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)技術(shù)手段無(wú)法達(dá)到的高精度，可以助力更好地應(yīng)對(duì)氣候變化。

國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）評(píng)測(cè)，由人工智能驅(qū)動(dòng)的伏羲氣候氣象大模型可以提前15天預(yù)測(cè)全球天氣變化，比如氣溫、風(fēng)速和氣壓等天氣參數(shù)，在多個(gè)評(píng)測(cè)指標(biāo)上超過ECMWF和主流大模型結(jié)果，同時(shí)計(jì)算速度也比傳統(tǒng)模型快千倍。

在此基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)伏羲氣候氣象大模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，終于推出預(yù)測(cè)周期長(zhǎng)達(dá)45天之久的伏羲次季節(jié)大模型。相較于伏羲中短期模型，三倍的預(yù)測(cè)周期時(shí)長(zhǎng)充滿變數(shù)。伏羲大模型先把隨機(jī)采樣引入與ChatGPT類似的Transformer架構(gòu)，再通過集合預(yù)報(bào)來(lái)反映次季節(jié)預(yù)測(cè)的不確定性。

特別需要指出的是，伏羲次季節(jié)模型的工作原理不同于傳統(tǒng)的天氣模型。傳統(tǒng)的天氣預(yù)報(bào)，比如由位于英國(guó)雷丁的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心運(yùn)行的“歐洲”模型，是借助數(shù)學(xué)公式來(lái)描述大氣和海洋中空氣和水運(yùn)動(dòng)的物理原理，以預(yù)測(cè)天氣系統(tǒng)的時(shí)空變化。由于這類數(shù)值天氣模型對(duì)計(jì)算能力有著極高要求，傳統(tǒng)模型不僅運(yùn)行昂貴且耗時(shí)，精度也常常受到限制。

而人工智能天氣模型則不必為數(shù)學(xué)公式“發(fā)愁”。漆遠(yuǎn)介紹道，這類模型首先需要接受訓(xùn)練，即識(shí)別大量歷史氣象數(shù)據(jù)中的模式。當(dāng)接收到最新氣象數(shù)據(jù)時(shí)，人工智能天氣模型通過應(yīng)用從歷史模式中習(xí)得的知識(shí)來(lái)完成預(yù)測(cè)。該過程的計(jì)算強(qiáng)度要小得多，并且可以在小型計(jì)算機(jī)上于幾分鐘甚至幾秒鐘內(nèi)完成預(yù)測(cè)。

事實(shí)上，伏羲次季節(jié)模型并不只以天氣預(yù)報(bào)為主要目的?！拔覀冏罱墓ぷ?，一方面是延長(zhǎng)預(yù)測(cè)周期，另一方面是預(yù)測(cè)極端天氣事件?！逼徇h(yuǎn)說，氣候?yàn)?zāi)害預(yù)警正是該模型的另一重要價(jià)值所在。研究團(tuán)隊(duì)將預(yù)測(cè)期限進(jìn)一步增加，以期盡早地預(yù)測(cè)潛在的極端天氣事件，為應(yīng)對(duì)和減緩措施爭(zhēng)取到更多時(shí)間。

伏羲系列氣象大模型2.0。

漆遠(yuǎn)進(jìn)一步指出，人工智能在氣候變化風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域有諸多可利用空間，不僅能夠改變氣候科學(xué)的基礎(chǔ)研究范式，突破氣候復(fù)雜系統(tǒng)模式預(yù)測(cè)的局限性，在更長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)刻畫，而且在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中有諸多深化應(yīng)用的方向，可降低綠色低碳轉(zhuǎn)型中面臨的多種風(fēng)險(xiǎn)。

助力更多行業(yè)發(fā)展

自伏羲氣象大模型亮相以來(lái)，科研團(tuán)隊(duì)不斷提高模型的精度，推進(jìn)它在不同行業(yè)中的應(yīng)用。上?？茖W(xué)智能研究院地球科學(xué)負(fù)責(zé)人、復(fù)旦大學(xué)研究員李昊介紹，相較于去年推出的1.0系列，“伏羲”2.0的中期天氣預(yù)報(bào)大模型和次季節(jié)大模型，面向新能源、航空運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)取得進(jìn)展。

臺(tái)風(fēng)、暴雨、干旱、洪澇……氣候變化的加劇導(dǎo)致極端天氣事件頻發(fā)，威脅多個(gè)行業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。在海運(yùn)過程中，洋流、風(fēng)向、臺(tái)風(fēng)、航線選擇等對(duì)航海安全、成本等影響巨大。通過高精度的全球天氣預(yù)報(bào)，遠(yuǎn)洋氣象導(dǎo)航對(duì)降低航行成本及規(guī)避惡劣天氣具有重要意義，但長(zhǎng)期以來(lái)，航海中的氣象導(dǎo)航被日本、荷蘭等國(guó)外廠商壟斷。

在與中遠(yuǎn)海運(yùn)的合作中，“伏羲”2.0進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，首個(gè)面向氣象導(dǎo)航優(yōu)化的全球氣象大模型應(yīng)運(yùn)而生，為國(guó)家航海安全保駕護(hù)航。李昊說：“在面向氣象導(dǎo)航對(duì)伏羲大模型進(jìn)行優(yōu)化的過程中，我們提高時(shí)空分辨率，實(shí)現(xiàn)未來(lái)15天0.1度逐小時(shí)氣象預(yù)測(cè)；構(gòu)建海氣耦合模型，納入風(fēng)浪、涌浪、海溫等要素，提升全球風(fēng)、浪、流、能見度等預(yù)測(cè)精度；進(jìn)行極端天氣優(yōu)化，提升臺(tái)風(fēng)、極端降水等更多災(zāi)害性場(chǎng)景的預(yù)測(cè)精度。”多層次煥然升級(jí)的“伏羲”2.0，有望助力解決遠(yuǎn)洋氣象導(dǎo)航長(zhǎng)期依賴國(guó)外服務(wù)廠商問題，落實(shí)“國(guó)船國(guó)導(dǎo)”。

面向新能源產(chǎn)業(yè)，“伏羲”2.0是全球首個(gè)針對(duì)新能源優(yōu)化的氣象大模型，相當(dāng)于為風(fēng)電場(chǎng)和太陽(yáng)能電站裝上智能導(dǎo)航系統(tǒng)，能帶來(lái)更準(zhǔn)確的風(fēng)速、輻照和發(fā)電能力預(yù)測(cè)，優(yōu)化風(fēng)電和太陽(yáng)能發(fā)電的效率、平衡電網(wǎng)負(fù)荷、減少棄風(fēng)棄光等。

令人期待的是，借助“伏羲”，未來(lái)可能不再存在飛機(jī)晚點(diǎn)、延誤等令人惱火的飛行體驗(yàn)。上?？茖W(xué)智能研究院院長(zhǎng)漆遠(yuǎn)表示：“云量的優(yōu)化對(duì)航空業(yè)的飛行安全至關(guān)重要。我們能夠利用‘伏羲，對(duì)航空關(guān)注的低云量、總云量等多個(gè)要素進(jìn)行觀測(cè)，從而預(yù)測(cè)飛行中可能遇到的積冰、顛簸、光線明暗不均等各種天氣現(xiàn)象，提升飛行體驗(yàn)，降低行業(yè)成本。”

研發(fā)團(tuán)隊(duì)指出“伏羲”下一步的升級(jí)計(jì)劃是：推進(jìn)“端到端”氣象大模型，構(gòu)建基于氣象大模型的同化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多種衛(wèi)星資料同化（微波、紅外等），擺脫對(duì)傳統(tǒng)模式的依賴；開發(fā)地球系統(tǒng)大模型，實(shí)現(xiàn)大氣、海洋、陸面、冰凍圈的預(yù)報(bào)，探索大氣污染、氣候風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)；構(gòu)建基于大模型的國(guó)產(chǎn)化再分析數(shù)據(jù)集，利用大模型構(gòu)建完全獨(dú)立自主的國(guó)產(chǎn)化再分析數(shù)據(jù)，擺脫模型訓(xùn)練對(duì)國(guó)外數(shù)據(jù)的依賴。

李昊團(tuán)隊(duì)去年發(fā)布了45億參數(shù)量的中短期天氣預(yù)報(bào)大模型，預(yù)測(cè)效果在公開數(shù)據(jù)集上首次達(dá)到業(yè)界公認(rèn)的ECMWF（歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心）集合平均水平，并將預(yù)測(cè)速度從原來(lái)的小時(shí)級(jí)縮短到了3秒內(nèi)?！盎趶?fù)旦大學(xué)智能計(jì)算CFFF平臺(tái)的千卡并行智能計(jì)算，45億參數(shù)量規(guī)模的大模型只用一天就完成了訓(xùn)練。傳統(tǒng)的計(jì)算平臺(tái)是很難做到的?！崩铌徽f，升級(jí)后的“伏羲”2.0相對(duì)數(shù)值模式計(jì)算速度有千倍以上的提升。這種突破不僅提升了預(yù)報(bào)的精度和時(shí)效性，也能為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

國(guó)內(nèi)高校最大的云上科研智算平臺(tái)CFFF在復(fù)旦大學(xué)正式上線。

以阿里云綠色數(shù)據(jù)中心為例，設(shè)置在烏蘭察布的數(shù)據(jù)中心結(jié)合當(dāng)?shù)靥烊坏臍夂騼?yōu)勢(shì)，使得智能計(jì)算CFFF平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)年平均PUE（數(shù)據(jù)中心消耗的所有能源與IT負(fù)載消耗的能源的比值）小于1.2，每年節(jié)省總電力超過2000兆瓦時(shí)，節(jié)省電費(fèi)數(shù)百萬(wàn)元，年均節(jié)碳量達(dá)1500噸。

眼下，復(fù)旦大學(xué)、中遠(yuǎn)海運(yùn)科技股份有限公司、國(guó)家氣候中心、上海數(shù)據(jù)集團(tuán)有限公司、上海市漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)運(yùn)營(yíng)管理有限公司、上?？苿?chuàng)投集團(tuán)、上?？茖W(xué)智能研究院、國(guó)網(wǎng)電力實(shí)驗(yàn)室等13家單位聯(lián)合成立智能氣象創(chuàng)新生態(tài)聯(lián)盟，通過聯(lián)盟，各方將共享資源，共同推進(jìn)伏羲系列氣象大模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，構(gòu)建開放、協(xié)作、創(chuàng)新的氣象產(chǎn)學(xué)研生態(tài)系統(tǒng)。

“如果說伏羲系列氣象大模型在上智院和復(fù)旦大學(xué)的誕生突破是從‘0到‘1，那么智能氣象創(chuàng)新生態(tài)聯(lián)盟就是為了解決基礎(chǔ)性技術(shù)突破后的產(chǎn)業(yè)化接力問題，完成‘1到‘10乃至‘100的關(guān)鍵步驟?！鄙鷳B(tài)環(huán)境部應(yīng)對(duì)氣候變化司一級(jí)巡視員蔣兆理說，“當(dāng)前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)正在加速向經(jīng)濟(jì)社會(huì)和公共治理的各個(gè)領(lǐng)域融合滲透，今天的聯(lián)盟只是一個(gè)開始?！?h3>PUE

Power Usage Effectiveness的簡(jiǎn)寫，是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心能源效率的指標(biāo)，是數(shù)據(jù)中心消耗的所有能源與IT負(fù)載消耗的能源的比值。

PUE = 數(shù)據(jù)中心總能耗/IT設(shè)備能耗，其中數(shù)據(jù)中心總能耗包括IT設(shè)備能耗和制冷、配電等系統(tǒng)的能耗，其值大于1，越接近1表明非IT設(shè)備耗能越少，即能效水平越好。