伏羲大模型亮相：人工智能助力解決極端天氣預測難題

今年9月1日上午，復旦大學2023級新生開學典禮在光華樓前大草坪舉行，來自80個國家和地區的1.6萬余名新同學，齊聚光草，共赴這場青春盛會。

　　在此之前，上海已接連三日雨水不斷，當人們以為第四天也如天氣預報所說“今天有雨”，只得取消室外活動時，復旦大學卻反其道而行之——近20年來首次舉辦戶外開學典禮。典禮進行時陽光普照，校長金力道出緣由：“‘伏羲’說，今天上海不下雨。”

　　“伏羲”，全名為伏羲氣候氣象大模型，它融合了人工智能技術與氣候氣象科學，是行業內首個次季節氣候大模型。隨著人工智能風潮席卷全球，天氣與氣候預報系統正在加入到這場技術變革影響的行業之中，外界也期待人工智能將可以助力于解決和應對氣候變化這一全球性問題。

　　今年11月30日到12月13日，《聯合國氣候變化框架公約》第二十八次締約方大會（COP28）在阿聯酋迪拜舉行。12月8日下午，題為“氣候風險應對：技術創新與金融支持”的國際研討會在迪拜世博城COP28綠區中國館舉行，會上發布了由上海科學智能研究院、復旦大學和中國國家氣候中心聯合研發的伏羲次季節大模型。與現有國際權威模型相比，伏羲次季節大模型的預報精度更準、預報周期更長、運行速度提升千倍。

　　在大會間隙，澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者專訪了打造這一大模型背后的團隊負責人——上海科學智能研究院院長、復旦大學“浩清教授”漆遠，聽他講述了“伏羲”背后的故事。

　　更快更準確

　　漆遠教授早年于麻省理工學院獲得博士學位，是美國普渡大學計算機系和統計系終身教授。2014年回國擔任阿里巴巴副總裁，2015年加入螞蟻金服公司，創建并統領螞蟻金服人工智能團隊，擔任螞蟻金服公司首席數據科學家。現任復旦大學長聘教授，從事深度學習、加強學習等人工智能領域的前沿研究和應用。

　　“中國人有話說‘上知天文下知地理’，自古以來中國人對氣象就非常關心。今天，不管是長遠的可持續發展，還是短期效益，相關的經濟，包括交通出行，都關乎氣候和氣象。所以我們認為這個問題很重要。”漆遠說道。

　　漆遠表示，近年來他觀察到世界范圍內在氣候變化領域呈現一個數據高度積累的趨勢。“這很有利于我們研發人工智能技術。另外我們也覺得人工智能技術或許可以在其中產生作用。

　　2023年11月中旬發表在《自然》（Nature）雜志上的研究顯示，由人工智能驅動的伏羲氣候氣象大模型可以提前15天預測全球天氣變化，比如氣溫、風速和氣壓等天氣參數。該模型的預報精度優于被譽為“黃金標準”的歐洲中期天氣預報中心（ECMWF），生成結果的速度也比傳統模型快千倍。

　　在此基礎上，研究團隊對伏羲氣候氣象大模型進行進一步優化，終于推出預測周期長達45天之久的伏羲次季節大模型。相較于伏羲中短期模型，三倍的預測周期時長充滿變數。于是，伏羲大模型先把隨機采樣引入與ChatGPT類似的Transformer架構，再通過集合預報來反映次季節預測的不確定性。

　　伏羲次季節模型并不只以天氣預報為主要目的。“我們最近的工作，一方面是延長預測周期，另一方面是預測極端天氣事件。”漆遠告訴澎湃新聞，氣候災害預警正是該模型的另一重要價值所在。研究團隊將預測期限從30天顯著增加到36天，盡早地預測潛在的極端天氣事件，為應對和減緩措施爭取到更多時間。

　　在過去兩年里，人工智能天氣新模型層出不窮。除伏羲次季節大模型外，包括華為、谷歌、微軟和英偉達在內的科技公司在人工智能天氣建模領域均取得突飛猛進的進展。

　　今年10月31日，英國氣象局宣布將與英國艾倫圖靈研究所合作研發人工智能天氣預報模型，以提升部分極端天氣事件預報的精度。與此同時，谷歌在11月1日公布了名為MetNet-3的新天氣模型，該模型能夠以氣象傳感器的直接觀測數據為起點，對24小時內的降水、氣溫等天氣參數進行更加本地化的預報。

　　未知領域的探索

　　而伏羲次季節模型是人工智能天氣模型研發隊伍里的新成員。這些模型的工作原理不同于傳統的天氣模型。

　　傳統的天氣預報，比如由位于英國雷丁的歐洲中期天氣預報中心運行的“歐洲”模型，是借助數學公式來描述大氣和海洋中空氣和水運動的物理原理，以預測天氣系統的時空變化。由于這類數值天氣模型對計算能力有著極高要求，傳統模型不僅運行昂貴且耗時，精度也常常受到限制。

　　人工智能天氣模型不必為數學公式“發愁”。漆遠介紹道，這類模型首先需要接受訓練，即識別大量歷史氣象數據中的模式。當接收到最新氣象數據時，人工智能天氣模型通過應用從歷史模式中習得的知識來完成預測。該過程的計算強度要小得多，并且可以在小型計算機上于幾分鐘甚至幾秒鐘內完成預測。

　　然而，一些科學家們仍然對人工智能準確預測極端天氣事件的能力感到擔憂。全球變暖背景下，包括熱浪、干旱、野火和颶風在內的極端天氣事件不斷向極端靠攏。這意味著人工智能系統可能缺少足夠的數據來準確模擬未來前所未有的極端情況。

　　“傳統觀點認為，針對少見、不尋常的事件來使用AI可能效果不佳。但它似乎在這方面確實做得很好，”谷歌DeepMind研究總監彼得·巴塔利亞（Peter Battaglia）在接受《華盛頓郵報》采訪時表示，“我們認為這也表明了一個事實：該模型正在學習和識別有關天氣如何隨時間演變的本質，而不單是在數據中尋找流于表面的模式。”

　　由此，另一些科學家則認為，人工智能模型在氣候變化方面的應用還存在廣闊的未知領域有待探索。“人工智能模型可以幫助我們更好地理解人類和氣候變化，”漆遠表示，“這是一個極具價值的研究方向。”

　　耗能還是綠色？

　　人工智能在應對氣候變化上取得突破的希望源于該技術的數據分析能力。聯合國在迪拜氣候大會開幕當天表示，其正與微軟合作研發一款可以監測各國能源轉型進程的人工智能工具，以確保全球不偏離逐步淘汰化石燃料的軌道。

　　漆遠以光伏產業為例，強調了人工智能對可再生能源的推助作用，“如果你能精準預測（各項天氣參數），比如八十米空中的風速、明天是否陰雨，就可以預測光伏電站的發電量。”漆遠認為，人工智能可以通過精準預測依賴天氣變化的可再生能源的波動來提高可再生能源的利用效率。

　　與此同時，據《紐約時報》報道，也有研究人員擔憂，訓練和運行人工智能所需要的計算能力和電力需求可能會導致大量碳排放。這種擔憂并非杞人憂天：據一項發表于《焦耳》（Joule）雜志的最新研究分析估計，截至2027年，全球人工智能系統的能源消耗量將相當于瑞典的能源消耗總量。

　　漆遠在接受采訪時表示，相較于傳統的天氣預報系統，伏羲次季節大模型消耗的電力更少，“我們（伏羲次季節大模型）實現了千倍加速，僅憑一張GPU卡（圖形處理器）就可以跑起來。”此外，伏羲次季節大模型的規模比垂直領域其他氣候氣象大模型要小得多，為其提供動力所需的能源消耗因而更少。

　　另一方面，漆遠認為，使AI技術為應對氣候危機創造的裨益多于其創造的額外能源需求是人工智能的努力方向。“如果能夠精準預測，其實也能夠更好地幫助可再生能源的發展。”漆遠說。

　　不單是助益可再生能源，人工智能還能惠及發展中國家，促進氣候公平公正。“世界范圍內真正有能力開發氣象預報系統的國家很少，”漆遠表示，當前天氣預測中心高度集中在發達國家和中國，“在人工智能的訓練大門，當僅憑一張卡就可以跑起來的時候，成本會非常便宜，發展中國家也可以使用它，一起享受人工智能在氣象系統中的效益。”

　　漆遠介紹說，現在他們已經在和上海氣象臺、國家氣候中心聯合研發部署。“希望能夠很快上線，在實際預報工作中發揮更大的作用。”