“AI氣象服務官”“風和”上線 天氣預報會更懂你嗎

科技日報記者 付麗麗

10月28日，中國氣象局發佈國內首個千億級參數氣象服務垂域模型“風和”。據介紹，該模型基於通用大語言模型自主研發，通過深度融合氣象專業知識與人工智能技術，正在重構傳統氣象服務模式，推動行業邁向智能化新階段。

“風和”一經亮相，就引起公眾廣泛關注。該模型有何技術特點？如何提高天氣預報準確率？將對公眾出行發揮怎樣的作用？就以上問題，科技日報記者採訪了團隊相關專家進行解讀。

一問：“風和”模型具體是什麼，有哪些技術特點？

中國氣象局公共氣象服務中心正高級工程師王慕華介紹，“風和”是一個基於人工智能技術，特別是大型語言模型架構構建的、專門用於氣象服務的生成式人工智能系統。

通俗地説，它不是傳統的數值天氣預報模型，而更像一個“AI氣象服務官”。它通過學習海量的歷史氣象數據，來理解和掌握大氣運動的規律，從而能夠根據當前的氣象狀態直接“生成”未來的天氣情況。

“‘風和’最重要的技術特點是以千億級參數的強大模型為核心。”王慕華解釋道，參數量是衡量模型複雜度和能力的關鍵指標，千億級的參數意味着模型具有極強的學習和表達能力，能夠捕捉到更加細微和複雜的大氣現象。通過多模態融合和生成式人工智能技術，“風和”可以提供更精準的預報，進而實現高分辨率、高效率和快速響應的智能氣象服務，賦能千行百業。

二問：與此前發佈的“風清”“風雷”“風順”大模型有何不同，能否提高天氣預報準確率？

此前，中國氣象局發佈了人工智能全球中短期預報系統“風清”、人工智能臨近預報系統“風雷”和人工智能全球次季節—季節預測系統“風順”。

王慕華表示，“風清”“風雷”“風順”主要是面向氣象系統內部的人工智能預報系統，是為突破大模型預報核心技術、提升天氣預報精準程度而研發的。如“風清”大模型訓練過程緊密結合物理守恆特性，可有效提升長時效預報結果的活躍度，全球可用預報天數達到10.5天，超過歐美主流氣象預報大模型。

王慕華認為，與上述系統不同，“風和”是面向公眾及行業的氣象服務大模型，“風雷”“風清”“風順”等前端短、中、長期預報和空間天氣預報為其提供支撐。“風和”能夠解決現有通用大模型氣象服務需求理解不夠精準、生成內容不夠專業、應用場景不夠深入等問題，實現通用大模型所無法達到的專業性、精準度、安全性和成本效益，提供可靠、可用、可信的氣象決策信息。

未來，基於“風和”研發與多個場景融合的氣象服務智能體，可以有效支持災害預警、交通運輸、旅遊出行、衞生健康、商貿物流、能源電力等場景的交互式服務需求，提供定製化、精細化的氣象信息服務。

三問：將為公眾出行提供什麼樣的服務？

“‘風和’對公眾出行將發揮革命性作用，它不再是傳統天氣預報的簡單升級，而是通過其強大的算力和深度推理能力，提供前所未有的精準化、精細化、場景化的出行決策支持。”中國氣象局公共氣象服務中心高級工程師於廷照説。

於廷照介紹，以週末出遊為例，傳統天氣預報內容是：“週末郊區多雲轉陰，部分地區有陣雨。”這樣的預報讓計劃露營或爬山的人非常糾結，而“風和”則可以對山區、湖泊等微氣候複雜區域進行超高分辨率模擬，精準預測出“某山南坡在週六下午2點—4點陽光充足，風速小於3級；而北坡在同一時段將有持續毛毛雨，且山頂在4點後會有強濃霧。”同時提示説，如果計劃徒步可選擇南坡路線，並確保在4點前下山等。

“‘風和’提供的服務會更加精準，天氣預報將實現從‘區域預報’到‘點對點預報’、從‘被動接收’到‘主動智能干預’的轉變。”於廷照表示，未來，“風和”可以與各類客户端和智能設備深度結合，主動為公眾提供最優的出行決策建議。