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、挑战及未来发展方向展开了深入讨论。
论坛与会人员合影
传统气象预报面临的挑战与AI带来的机遇
论坛伊始，执行主席邱宇轩指出，传统的气象预报方法虽然在预报精度和时间范围上取得了一定突破，但依然面临计算量庞大、处理周期长等瓶颈。随着大模型技术的发展，人工智能有望通过高效的计算和多源数据融合，实现更精准、更快速的气象预报。然而，大模型在气象预测中的应用仍面临诸多挑战，包括数据来源复杂、模型可解释性差、预测偏差等。
AI在气象预报中的应用实践
本次论坛邀请了多位专家分享AI在气象预报中的应用实践：
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警体系、监测与预测的人工智能应用方面的成果。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。
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的挑战。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：AI气象预报的三大挑战
论坛设置了三个思辨议题：
- 大模型预报天气真的可靠吗？在气象预报中，如何平衡大模型的预测准确性与可解释性？
专家们普遍认为，尽管大模型显著提升了预测准确性，但其缺乏可解释性仍是一个关键挑战。混合模型被认为是一种有效的解决方案，通过结合大模型与传统物理学、气象学等领域的知识，能够在提高预测性能的同时增强可解释性。
深圳市国家气候观象台 夏昕 鹏城实验室 高彦
- 面对极端天气事件或数据不足的情况，大模型还能准确预报吗？
专家们指出，大模型在捕捉极端天气的不确定性方面具有优势，但在实时数据同化和小尺度天气预测上仍面临重大挑战。解决这一问题需要在数据积累、模型精度提升和实时数据整合技术方面取得突破。
哈尔滨工业大学(深圳) 漆舒汉 腾讯 张伟鹏
- 气象数据涉及国家安全或商业利益，如何在保护数据安全的同时，实现大模型对多源异构数据的高效利用？
专家们强调，气象数据的安全性和高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。部分气象数据可通过脱敏处理后安全地公开利用，以平衡数据安全与社会需求。
广州大学电子与通信工程学院 杨小飞
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，为未来的技术创新提供源源不断的动力。
为思辨引导嘉宾颁发感谢牌
YOCSEF深圳主席 黄典