风云再起：人工智能大模型能否颠覆气象预报的未来？
风云再起：人工智能大模型能否颠覆气象预报的未来？
2024年11月30日下午，中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛（CCF YOCSEF深圳）在英特尔大湾区科技创新中心举办了一场主题为“风云再起：人工智能大模型能否颠覆气象预报的未来？”的技术论坛。本次论坛邀请了来自气象预报部门、气象科学和人工智能等相关领域的专家和学者，围绕人工智能大模型在气象和气候预测中的作用展开深入讨论。
论坛与会人员合影
人工智能大模型在气象预报中的突破与挑战
论坛伊始，执行主席邱宇轩介绍了当前气象预报面临的挑战和人工智能大模型带来的机遇。他指出，传统气象预报方法虽然在精度和时间范围上有所突破，但仍存在计算量大、处理周期长等问题。而人工智能大模型通过高效的计算和多源数据融合，有望实现更精准、快速的气象预报。然而，大模型在气象预测中的应用仍面临数据来源复杂、模型可解释性差等挑战。
专家观点：人工智能在气象预报中的应用实践
本次论坛邀请了多位领域专家进行引导发言，分享了人工智能在气象预报中的最新应用成果。
深圳市人工智能气象应用重点实验室副主任陈训来介绍了深圳在气象预报中的人工智能应用实践。深圳通过结合人工智能、大数据和大模型等技术，有效提升了气象预报的精准性和时效性，为城市防灾减灾提供了强有力的技术支持。此外，深圳还支持举办了两次国际赛事，展示了各参赛团队在气象预报中的技术创新和应用成效。
哈尔滨工业大学(深圳)计算机学院副院长李旭涛探讨了人工智能在短临气象预报中的创新应用。他指出，人工智能技术，特别是深度学习，在提升预报准确性和时效性方面具有巨大潜力。通过雷达和卫星数据的智能预报方法，显著提高了气象预警的精度。
中山大学大气科学学院教授胡晓明分析了天气预报和气候预估中的不确定性。她指出，短期天气预报具有较高的可预测性，而气候预估在长时间尺度上面临更大挑战。NeuralGCM作为数值模式与AI融合的创新应用，通过深度学习优化参数化方案，有效改善了GCM模式的预报能力。
鹏城实验室助理研究员高彦介绍了人工智能在天气预报中的应用进展。通过与气象单位的合作，借助“鹏城云脑”大科学装置，推动国产算力和模型在气象预报中的应用示范。同时，构建了大湾区气象领域的多模态智能体示范应用，包括气象大数据的特征提取与融合、复杂非线性大气演变关系的预报大模型等。
思辨环节：跨学科对话碰撞思想火花
思辨环节围绕三个议题展开深入讨论：
- 大模型预报天气的可靠性与可解释性平衡
- 夏昕提出，通过结合传统物理模型与人工智能大模型，可以利用物理模型的高可解释性来提升AI模型的透明度。同时，引入可视化工具和归因分析方法，有助于将预测结果以更加直观和易理解的方式呈现。
- 极端天气事件或数据不足情况下的预报准确性
- 杨小飞指出，大模型需要加强对预测不确定性的评估，以应对极端天气的多变性。同时，模型应具备动态调整能力，能够实时整合新的观测数据，从而优化预测结果。
- 气象数据安全与高效利用的平衡
- 许楷俊强调，保障气象数据的安全和有效利用，需要依靠数据加密、访问控制等技术手段，以及法律法规和数据分类分级管理等政策监管手段。
总结与展望
CCF YOCSEF深圳主席黄典对本次论坛进行了总结。她表示，AI for Science作为一种新的研究范式，为传统科学研究如气象等领域注入新的活力。希望未来通过更多跨学科的交流与合作，为技术创新提供源源不断的动力。
本次论坛由中国计算机学会主办，由CCF YOCSEF深圳学术委员会组织，得到英特尔大湾区科技创新中心支持，天融信科技集团股份有限公司为本次活动提供了赞助支持。
本文原文来自中国计算机学会青年计算机科技论坛