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、挑战和未来发展方向展开了深入讨论。

论坛与会人员合影

传统气象预报的挑战与AI机遇

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。传统的气象预报方法依赖于复杂的数值模拟与海量历史数据，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，这些都是当前亟待解决的难题。

专家观点：AI在气象预报中的应用与挑战

本次论坛邀请了多位领域专家进行引导发言，从不同角度探讨了人工智能大模型在气象预报中的应用与挑战。

深圳市人工智能气象应用重点实验室副主任陈训来

陈训来详细介绍了人工智能技术在深圳市气象预报中的应用情况及其多学科交叉研究的最新进展。他强调，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

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

胡晓明从气象气候的角度出发，探讨了天气与气候预报中的不确定性来源及机器学习和大模型在该领域的应用潜力。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。大模型能够以极低的计算成本实现与先进数值模式相媲美的1到10天的天气预测，并扩展至季节到次季节尺度。

鹏城实验室助理研究员高彦

高彦介绍了人工智能在天气预报中的应用进展，并阐述了AI技术如何推动传统数值天气预报方法的创新与发展。他强调，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。

思辨环节：跨学科的思想碰撞

思辨环节由邱宇轩和吴宇琳主持，围绕三个议题展开深入讨论：

1. 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？
2. 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？
3. 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？

可靠性与可解释性的平衡

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。

极端天气与数据不足的挑战

专家们指出，面对极端天气事件和数据不足的挑战，大模型需要加强对预测不确定性的评估，具备动态调整能力，能够实时整合新的观测数据。同时，模型微调和特定事件优化（如台风专用模型）被提出作为应对小样本极端事件的可行方案。

数据安全与高效利用

专家们强调，气象数据作为国家安全和社会稳定的重要保障，需要在数据安全与社会需求之间找到平衡。通过数据加密、访问控制和身份认证等技术手段，以及法律法规和数据分类分级管理等政策监管手段，确保数据的安全性和有效利用。

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，本次论坛选择气象与AI结合的这一细分领域，尽管比较小众，但讨论的深度与激烈程度令人印象深刻。不同学科背景的专家围绕人工智能大模型能否颠覆气象预报问题展开了富有洞察力的交流与思辨，为各自领域带来了独特视角和新的思想碰撞。

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。未来，通过更多跨学科的交流与合作，将为技术创新提供源源不断的动力。

本次活动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。