從古時沒有精密的儀器能夠測量出氣象的變化，古人總結出了一套以日、月、云彩為參考的天氣預報理論，其中通過日暈、月暈、云彩走向來判斷天氣的方法，再到如今氣象站可以通過氣象衛星、氣象雷達等科技手段對氣象發展進行監測和預測。

近年來，受全球氣候變化影響，極端天氣發生的頻率增大，更加精準、更為提前的預警預報成為當下氣象預測的難題。每年夏天是我國臺風多發時節，在我國瀕臨的北太平洋西部海區，每年發生的臺風數超過全球臺風總數的三分之一。

在今年5月27日世界氣象組織峰會上，三小時內降水臨近預報就被列為了未解決的重要科學難題之一。

值得注意的是，在今年7月，清華大學與中國氣象局合作開發的大模型「NowcastNet」成功解決了極端降水天氣臨近預報的世界級難題。該模型能夠在公里尺度下預報0-3小時的極端降水，包括短時強降水、暴風雨、暴雪、冰雹等。AI拿捏臺風，大模型實戰告捷

大模型在氣象方面的預測看似和大眾生活關聯性不高，但如果大模型能夠精準預測極端天氣，并能夠實現較長時間的提前預警，就能夠很好的保障人民群眾的生命財產安全，盡可能降低因極端天氣造成的影響。

自7月29日20時開始，受到臺風“杜蘇芮”影響，京津冀持續強降雨。中央氣象臺3天連發7次暴雨紅色預警。截至8月2日07時，北京降雨量極值出現在昌平的王家花園水庫，為744.8毫米，成為北京地區有儀器測量記錄140年以來排位第一的降雨量。

對于本輪強降雨影響，中央氣象臺首席預報員方翀解釋，“杜蘇芮”本身攜帶了大量水汽，補給也很充足——其東側存在的副熱帶高壓使得二者之間氣壓梯度很強，京津冀地區東風、東南風顯著增強，水汽一路暢通無阻向北輸送。同時，位于西太平洋上的臺風“卡努”已成氣候，較強的東南風會遠距離將“卡努”附近的水汽源源不斷地輸送到華北平原。兩條水汽通道帶來不同尋常的水汽條件，因此降水量極大。

而在臺風登陸前夕，就已經有大模型能夠預測本次臺風發展路徑。

上海人工智能實驗室（上海AI實驗室）基于原創研發的風烏氣象大模型，對臺風路徑進行預測，實現了準確預報。

資料顯示，基于7月21-7月27日多個起報時刻預報路徑及臺風實際路徑對比，風烏提前24小時誤差值為38.7公里，精確度優于氣象預報國際權威機構歐洲中期氣象預報中心（ECMWF）的54.11公里，美國國家環境預報中心（NCEP）的54.98公里；提前120小時預報數值對比顯示，風烏誤差值為121.4公里，明顯優于ECMWF的293.8公里以及NCEP的826.5公里。

其中，盤古氣象大模型也在今年臺風路徑的預報中獲得運用。此外，根據氣象學家統計數據顯示，由復旦大學開發的伏羲、上海人工智能實驗室開發的風烏、華為云開發的Pangu-Weather、阿里開發的SwinVRNN有效預報時效分別能達到約10.8天、10.75天、超7天。

對此，北京市某氣象局工作人員向大模型之家表示，傳統的數值預報模式需要從溫度、降水量、氣壓、風速、濕度和云量等天氣變量中，總結了一套異常復雜的數學物理方程，來模擬大氣狀態。向超級計算機輸入這些變量，求解方程，得到未來天氣狀態。

氣象大模型是一種基于人工智能高效、精準、創新的全球氣象預測方法，在本次臺風“杜蘇芮”預測中展現出了發展潛力，也在歐洲中期天氣預報中心得到了應用和認可。

大模型之家認為，在本次災害預警中，氣象大模型的初露身手，也為其發展奠定了基礎，進入“百模大戰”的新時代，企業及科研單位需要深入思考大模型的應用方向，要將大模型切實投入到城市發展、金融科技、生物醫藥、工業制造、科學研究等領域，才能為產業剛需帶來實在價值。大模型的背后，是科技戰略的競爭

大模型非常依賴再分析數據，其中氣象大模型是重新融合與最優集成了各種類型與來源的數據，包括觀測資料與短期數值天氣預報產品的數據集。但目前大模型的訓練數據中，這類數據量較少，極有可能會低估極端天氣所造成的影響。

公開資料顯示，國際再分析數據集包括：歐洲ERA5、日本JRA55、美國CFSR等，中國則有CRA，目前很多機構在研究時，仍然選擇日本的數據與歐美的數據相互驗證，而不是中國的數據，這背后是科技實力的競爭。

近日，中國氣象局印發《人工智能氣象應用工作方案（2023—2030年）》。方案明確指出，到2025年，確定人工智能氣象應用發展路線圖，形成“542”整體框架布局，即初步建立人工智能大數據庫、算力環境、算法模型、開放平臺和檢驗評估的“五大基礎”支撐；啟動氣象預報大模型等新興技術研發，開展人工智能新興技術與監測預警、預報預測、數值預報和專業服務“四大領域”融合；優化人工智能創新合作和人才培養，成果轉化和知識產權保護的“兩大保障”環境。到2030年，人工智能氣象應用發展水平進入世界前列，業務能力建設取得重大進展。

與此同時，大模型的出現也為中國人工智能行業提供了良好的發展機會。根據大模型之家測算，中國大模型產業市場規模將達到147億元人民幣，并在2028年達到1179億元人民幣，平均增速高于世界平均增長速率。目前，中國和美國在大模型領域的研發數量占據全球總數的80%以上，其中中國的大模型數量僅次于美國。

大模型成為了一個通用的、高效的、智能的平臺，為各種應用提供強有力的支持。它的出現改變了傳統算法開發和應用的方式，加速了人工智能技術的推廣和落地。大模型的發展為各行各業帶來了無限的可能性，為企業和組織帶來了更多創新和增長的機會。

同時，《AI大模型產業創新價值研究報告》指出，當前大模型能夠解決人工智能產業的3大痛點：用泛化能力解決數據不足、優化開發環境降低開發成本、多模態能力滿足多元場景需求。

目前，國產大模型產品與實體產業深度融合方面已取得了一系列的成果。以華為云盤古大模型為例，在多個領域展示了行業大模型的巨大潛力。

中國工程院院士鄔賀銓指出，Chat類的大模型引發新一輪熱潮，但對話、寫詩、作畫絕不是大模型的全部。我們需要去深入思考大模型的應用方向，要將大模型切實投入到城市發展、金融科技、生物醫藥、工業制造、科學研究等領域，也需要專業的企業和組織加速其在實體產業落地，為產業剛需帶來實實在在的大價值，去真正意義大規模服務社會。

大模型之家認為，人工智能通用大模型的出現，為行業大模型提供了堅實的底座支撐，能否立足于產業、落實于產業成為當下大模型發展的主要趨勢，同時，也需要加強數據安全和隱私保護，確保大模型的應用不會侵犯個人權益。相信在各方的共同努力下，人工智能大模型將會在未來的產業中發揮更加重要的作用，帶來更多的便利和驚喜。