华为云'盘古'气象模型登Nature：1.4秒全球24小时预报，精度超越传统

华为云的"盘古"气象大模型登上了国际知名科学期刊《自然》(Nature)，发表在论文《使用三维神经网络的精确中程全球天气预报》(Accurate Medium-Range Global Weather Forecasting with 3D Neural Networks)中。该研究实现了气象预报领域的重大突破，其核心特点是速度和精度的显著提升。 传统的数值天气预测(Numerical Weather Prediction, NWP)方法依赖于对大气状态的离散网格表示和偏微分方程求解，这个过程耗时且计算密集。然而，华为的"盘古"模型采用了人工智能技术，特别是深度学习的三维神经网络，引入了地球特定的先验知识，使得模型能够更有效地处理天气数据中的复杂模式。这不仅极大地提高了预报速度，比传统方法快一万倍，仅需1.4秒即可完成24小时的全球气象预报，显示出前所未有的高效性。 此外，论文还提出了一个层次化的时空聚合策略，通过这种方法，"盘古"模型成功地减少了中程预报中的累积误差，这意味着它的预报精度接近甚至超越了传统NWP方法，这是人工智能在气象预报领域的一个重大飞跃。审稿人的高度评价表明，这一创新可能重塑气象预报的未来发展方向，预示着人工智能技术在气候科学中的广泛应用将带来革命性的改变。 "盘古"气象大模型的发布不仅是华为云在科研能力上的体现，也展示了中国企业在全球科技竞争中的实力和创新能力。这一成果对于提升气象预报的准确性和效率，以及应对气候变化、灾害预警等社会问题具有重要意义。随着"盘古"模型的进一步优化和应用，我们有理由期待天气预报技术将迎来一个新时代，为科学研究和公众生活带来更多便利与保障。