引言

近期，人工智能领域的一颗新星——数慧时空公司，以其创新的科研成果，再次在气象预测领域引领了一场技术革命。继去年推出首个泛自然资源行业多模态基础大模型“长城”之后，该公司又重磅推出了“微澜测天”气象AI大模型，该模型凭借其强大的计算能力与智能化算法，不仅具备全球中长期气象预报能力，还能提供中国区域最高达6分钟时间分辨率、1公里空间分辨率的气象数据预报。这一突破性进展不仅显著提升了预报的准确度、时效性和稳定性，更精准地满足了各行各业对精细化预报和微观气象的需求。

传统数值预报的局限性

传统的数值天气预报，作为过去几十年主流的预测手段，依赖于将天气变化描述为一组偏微分方程，并通过复杂数学物理模型与计算机模拟来预测未来天气演变。然而，这种预报方法存在诸多局限：

• 计算效率低：解决复杂方程的速度较慢，需高性能CPU集群支持，部分模拟甚至耗时数千节点运行数小时。
• 参数化引入误差：模型中的物理过程如辐射传输、云物理、地表过程等采用的简化和假设，不可避免地引入了近似误差。
• 区域预报挑战：实现高分辨率的区域性降水预报需对全球预报模式数据降尺度，计算资源消耗大，推理速度慢，且区域模式启动需长时间平衡，前期预报结果可靠性低。

AI预报技术带来的变革

近年来，数据驱动的人工智能预报技术为天气预报领域带来了颠覆性的改变。数慧时空的“微澜测天”大模型正是这一趋势的代表，它积极融合人工智能技术，实现了从传统数值预报到深度学习领域的飞跃。基于长达20年的ERA5全球再分析数据，该模型广泛涵盖了温度、湿度、位势、风场及降水等关键气象要素，并在垂直高度上跨越九个不同气压层，通过三维Swin-Unet网络架构与多步损失微调策略，有效降低了预报误差。

高效预测与性能优势

“微澜测天”大模型能够快速响应最新气象数据，通过从历史数据中学习的知识进行高效预测。在配置普通GPU的情况下，模型能够在几分钟内完成覆盖全球、分辨率为0.25经纬度（约25km×25km）的7天气象预报，大幅提升了预报速度。同时，模型在空间分辨率上相比其他模型提高了25倍以上，推理速度也显著提升，尤其在短临降水预报方面，模型在单张A10显存22G配置下，能够稳定且快速预测未来三小时全国降水产品，更新频率为6分钟一次，生产一次全国降水产品仅需30秒。

多场景应用与迭代升级

数慧时空的“微澜测天”气象AI大模型正在多个场景中进行部署与迭代升级，包括农业生产、农业保险、应急管理等。例如，在农业生产领域，模型通过遥感影像自动识别作物分布，计算关键气象指标，为作物生长周期预测提供数据支持。在城市内涝、山体滑坡、未来出行建议等场景中，模型结合实时降水与卫星数据，实现灾前预警、灾中监测与灾后评估。未来，随着技术的持续发展与数据积累，“微澜测天”将进一步提升预报精度，提供更多个性化定制服务，赋能千行百业，助力用户在复杂气象环境下做出更明智的决策，推动社会经济的可持续发展。

结语

数慧时空的“微澜测天”气象AI大模型，以其卓越性能与广泛应用前景，正逐步重塑气象预报行业的格局。通过不断的技术创新与应用实践，该模型有望为用户提供前所未有的高精度微观气象服务，助力各行业应对日益复杂的气候挑战，促进经济社会的健康发展。