中国正在将本土研发的 AI 模型部署在台风监测和预报体系的前沿，这标志着该国迈向全球 AI 领导者的又一步。国家气象机构及其附属研究机构如今已在业务运行中使用这些本土系统，并计划将其扩展到亚太及其他地区的发展中国家。随着基于 AI 的天气预测成为竞争新前沿，来自中国机构和谷歌 DeepMind 等西方公司的模型正在挑战长期主导全球预报的传统数值方法。

面向全球使用的 AI 天气系统

中国最早采用了自己的 AI 天气实验室，但该国已表明希望让这些系统成为国际标准。根据 国务院新闻办公室转引的新华社报道，中国气象局（CMA）在今年上海世界人工智能大会上推出了 Fenghe 天气服务大语言模型，并将其作为全球开源项目发布。

Fenghe 会向中国用户提供个性化天气信息和风险预警。联合国“全民早期预警”倡议获得了该模型的国际版本，该版本提供中文和英文咨询，并允许开发者在模型基础上构建自己的应用。

哪些国家已经在使用中国 AI 天气模型？

巴基斯坦、吉布提、埃塞俄比亚、约旦、蒙古、所罗门群岛和斯里兰卡这 7 个发展中国家，已经将中国 AI 天气模型直接接入日常灾害处置流程。

不过，它们使用的并不是 Fenghe，而是另一套来自中国气象局的系统 Mazu（Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal）。这套系统在国际推广方面推进得更靠前。

中国气象局总工程师 Pan Jinjun 将 Mazu 称为一项“国际公共产品”，可为“发展中国家提供定制化的早期预警服务”。另有 40 个全球南方国家正在试用该系统更快的公共云版本，该系统名称取自海上女神。

AI 天气系统能否提升台风监测？

科研层面也在带来可量化的进展。中国科学院大气物理研究所与复旦大学合作，将中国的 FuXi AI 天气模型与一种名为正交条件非线性最优扰动（Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations，O-CNOPs）的方法结合，用于描绘风暴可能路径的范围。PreventionWeb 于 8 月 1 日报道了这项工作。

在 62 个台风案例和 91 组对比实验中，FuXi-CNOPs 联合系统在 24 小时预报时与全球最佳业务集合预报持平，并在 24 至 120 小时范围内优于后者，将最大路径误差最多降低 32.33%，并将不确定性估计最多收紧 29.2%，据研究员 Duan Wansuo 和 Li Hao 领导的团队表示。该研究发表在《Advances in Atmospheric Sciences》上。

Duan 告诉《环球时报》，这一方法无需对大模型进行额外训练，这降低了计算成本，也使其更容易用于日常业务运行。

支撑这一推进的中国模型体系

这些工具建立在多款已引起国际关注的中国预报模型之上。由上海研究人员开发的 FengWu 可生成 0.25 度分辨率的全球预报。

在发表于《Communications Earth \u0026 Environment》的研究中，FengWu 的表现优于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率模型，以及 Pangu-Weather 和 GraphCast，且将有技巧预报延长至 10 天以后，并将 2022 年 5 天台风路径误差降至 201 公里。

华为的 Pangu-Weather 是另一套国产系统，其生成预报的速度远快于传统数值预报方法。华为表示，ECMWF 和中国气象局国家气象中心都已确认其优势。整体来看，这些模型为北京推动天气 AI 出海提供了国内技术基础。