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中新社北京8月31日电题：中国气象AI跑出新速度：技术突围 、全球普惠

中新社记者黄欣欣

“原先需要数小时的计算，现在几分钟就能搞定 。 ”中国气象科学研究院人工智能气象应用研究所所长王亚强近日接受中新社采访时说 ，AI气象预报模型是数据驱动
。通过历史数据
，学习“当前状态到未来状态
”的映射，显著提升预报效率。

今夏 ，全球极端天气不断刷新历史纪录
，中国AI气象预报模型为防灾减灾提供了新解法 。

“新一代人工智能(AI)气象预报模型与传统预报系统并肩工作，充分展现在提升气象预报能力的竞争中 ，中国已成为一个领先者
。”路透社今年8月11日发自上海的一篇报道中写下这样的判断。

多年来，全球气象预报主要依靠物理驱动的数值模式
，即运用超级计算机求解方程，预报往往耗时较长 。

在全球人工智能气象预报模型竞赛中 ，中国起步不晚
。近年来
，美国英伟达公司推出气象预报模型FourCastNet，华为云发布“ ***  ”气象预报模型 ，后者于2023年登上《自然》杂志
，在精度和速度方面被认为已超越传统数值预测 *** 。

此后，中国相关研发持续推进 。截至目前 ，中国气象局已打造出覆盖分钟级到季节级的全链条AI气象预报模型“国家队”：面向短时临近预报的“风雷
”
、中短期预报的“风清”、次季节至季节预测的“风顺 ” 、基于观测数据直接开展全球气象预报的“风源
”
、面向空间天气预报的“风宇”和面向公众与行业气象服务的大语言模型“风和 ”
。

目前
，多项研发成果已投入业务化运用。路透社报道所注意到的，正是中国AI气象预报模型在预测台风“白海豚
”时发挥作用的一个案例 。

王亚强介绍 ，相比传统数值模式
，AI模型在计算速度上优势明显，善于把握大尺度天气形势 ，台风路径预报的偏差往往更小。

当下，全球气象科技发展不均衡的鸿沟正持续拉大
。中美欧在算力、数据储备等方面领先
，多数发展中国家缺少超级计算机 、完善的观测 *** 与专业技术团队，难以独立开展精细化气象预测 ，防灾预警能力受限。

应对全人类共同的气候危机
，需要超越地缘与壁垒的公共产品 。在此背景下，中国气象AI正搭载在中国气象智能预警方案“妈祖”之中 ，走向海外
。

“‘妈祖’把我们的预警能力打包成一套别人用得起
、用得上的方案。 ”中国气象局公共气象服务中心主任朱小祥介绍
，“妈祖
”集成“风清”“风顺 ”等AI气象预报模型，依托风云气象卫星全球观测能力 ，以云端方式向使用者提供气象灾害早期预警业务支持 。

自2025年7月发布以来
，“妈祖
”已在巴基斯坦、埃塞俄比亚 、所罗门群岛
、约旦等多国落地
。

王亚强表示，“妈祖”受欢迎 ，关键在于它把门槛真正降了下来。“数值模式需要长期科学积累、技术深耕和高性能计算资源
，而AI模型训练完成后，一台配备高性能GPU(图形处理单元)的电脑就能运行 ，配套简单培训即可本地化使用 。 ”

他说，中国气象AI还将继续推进物理驱动与数据驱动的“双轮驱动”模式
，更好地提升对极端天气的捕捉能力，不断增强本土和海外服务能力
。(完)【