中國正將自主開發的AI模型部署於颱風監測與預報基礎設施的最前線，標誌著該國邁向全球AI領導者更廣泛佈局中的新一步。國家氣象機構及附屬研究機構目前已在實際運作環境中使用這些本土系統，並計畫將其推廣至亞太及其他地區的開發中國家。此一努力正值AI天氣預測崛起成為競爭前沿之際，中國科研機構與Google DeepMind等西方公司的模型正挑戰數十年來主導全球預報的傳統數值方法。

面向全球使用的AI氣象系統

中國是自身AI氣象實驗室的首個採用者，但該國已展現將其系統推向國際標準的企圖心。根據國務院新聞辦公室轉發的新華社報導，中國氣象局（CMA）於今年在上海舉行的世界人工智慧大會上發布了「風和」氣象服務大型語言模型，將其作為全球開源專案推出。

「風和」為中國用戶提供個人化的氣象資訊與風險預警。國際版本則提供給聯合國「全民預警」倡議——該計畫目標是在2027年前實現全球性的災害預警覆蓋——支援中英文雙語諮詢，並允許開發者在模型基礎上建構應用程式。

已採用中國AI氣象模型的國家

七個開發中國家——巴基斯坦、吉布地、衣索比亞、約旦、蒙古、索羅門群島和斯里蘭卡——已將中國AI氣象模型直接整合至日常災害應變作業中。這些國家許多位於高度暴露於熱帶氣旋、洪水及其他天氣災害的地區，但在歷史上一直缺乏進行高解析度數值天氣預測所需的超級運算基礎設施。然而，它們使用的並非「風和」，而是「媽祖」（Mazu，多災種預警、零差距、通用），這是另一套CMA系統，在國際推廣方面更為成熟。

中國氣象局首席工程師潘勁軍將「媽祖」形容為「國際公共產品」，為開發中國家提供「量身打造的預警服務」。另有40個全球南方國家正在試用該系統的更快公共雲版本，該系統以中國海神命名。

研究顯示颱風預報取得可量化進展

在研究方面，中國科學家正報告具體的改善成果。中國科學院大氣物理研究所的研究人員與復旦大學合作，將中國的FuXi AI氣象模型與一種稱為「正交條件非線性最優擾動」（O-CNOPs）的技術相結合，以繪製風暴可能路徑的範圍。PreventionWeb於8月1日報導了這項工作。

在62個颱風案例和91次比較實驗中，FuXi-CNOPs組合系統在24小時節點上匹配了最佳全球業務化集合預報系統的表現，並在24至120小時區間超越了它們。由研究員段晚鎖和李昊帶領的研究團隊表示，該系統將最大路徑誤差降低了最多32.33%，並將不確定性估計收窄了最多29.2%。研究結果發表於《Advances in Atmospheric Sciences》。

段晚鎖向《環球時報》表示，該方法無需對大型模型進行額外訓練，這降低了運算成本並有利於在日常作業中部署——對於運算預算有限的氣象機構而言，這是一項實際優勢。

不斷增長的中國預報模型陣列

這些工具建立在多個已引起國際關注的中國預報模型基礎之上。由上海研究人員開發的FengWu，以0.25度解析度生成全球預報。在發表於《Communications Earth & Environment》的一項研究中，FengWu超越了歐洲中期天氣預報中心的高解析度模型——長期以來被視為中期預報的全球標竿——以及Pangu-Weather和GraphCast。它將有效預報延伸至10天以上，並將2022年五天熱帶氣旋路徑誤差降至201公里。

華為的Pangu-Weather是另一套國產系統，其生成預報的速度遠快於傳統數值預測方法。華為表示，歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）和中國氣象局國家氣象中心均已確認其效能優勢。

這些模型共同為北京提供了推廣其氣象AI系統的國產技術基礎，使中國不僅成為先進預報技術的使用者，更成為尋求可負擔替代西方預報基礎設施的國家的供應商。