過去，傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)就像 “解超難數(shù)學(xué)題”：靠復(fù)雜的物理方程模擬大氣運(yùn)動(dòng)，不僅要花數(shù)小時(shí)才能算出未來 15 天的全球天氣，還容易因 “公式簡(jiǎn)化” 出現(xiàn)誤差。但 AI4S 的出現(xiàn)，直接把這道 “難題” 變成了 “快題”。

從最新行業(yè)研究數(shù)據(jù)來看，AI4S給傳統(tǒng)的氣象預(yù)測(cè)領(lǐng)域帶來了三大升級(jí)：

• 效率翻萬倍：GraphCast模型計(jì)算單次 10 天全球預(yù)報(bào)只需 1-2分鐘，使用GenCast進(jìn)行15天的全球預(yù)報(bào)僅需8分鐘，比傳統(tǒng)的數(shù)值計(jì)算方法快超百倍!預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，優(yōu)勢(shì)越明顯, 真正相當(dāng)于把“半天工作量”壓縮到“喝杯咖啡的時(shí)間”。

  
  

• 精度更靠譜：在0.25”分辨率(約27 公里)下，Paddlescience復(fù)現(xiàn)的 GraphCast和GenCast模型，對(duì)2米溫度、10 米風(fēng)速的72小時(shí)預(yù)測(cè)誤差，比歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的傳統(tǒng)模式低 18%-22%。哪怕算到第7天，A1預(yù)測(cè)的溫度誤差(2.1°℃)也只有傳統(tǒng)模式(3.2℃)的 65%，連“臺(tái)風(fēng),走哪條路”都能預(yù)判得更準(zhǔn)。

  
  

• 成本大減負(fù)：以前只有超級(jí)計(jì)算機(jī)能跑的高分辨率預(yù)報(bào)，現(xiàn)在靠AI+國(guó)產(chǎn)芯片，單月硬件成本能降到傳統(tǒng)方案的8%。地方氣象局、農(nóng)業(yè)合作社這些“中小用戶”，也能用上精準(zhǔn)預(yù)報(bào)了。

AI4S氣象模型全球尺度的預(yù)測(cè)結(jié)果，展示了 距地表 3 千米高度的比濕數(shù)據(jù)。

光有 AI 還不夠，得有 “好模型” 和 “強(qiáng)算力” 撐著。這次太初元碁和PaddleScience，直接把谷歌 DeepMind團(tuán)隊(duì)的兩大頂尖氣象模型 ——GraphCast 和 GenCast，搬到了國(guó)產(chǎn)太初 T100 加速卡上，覆蓋了從短期到長(zhǎng)期的全周期氣象預(yù)報(bào)需求。

先看GraphCast：它像個(gè) “全球天氣指揮官”，用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把地球大氣編成 “關(guān)系網(wǎng)”，連太平洋的臺(tái)風(fēng)和歐洲的寒潮之間的關(guān)聯(lián)都能捕捉到。翻看 DeepMind 官網(wǎng)數(shù)據(jù)，在 0.25° 分辨率下，它算 10 天內(nèi)的天氣，每天分 6 次更新，500hPa 位勢(shì)高度（氣象核心指標(biāo)）的誤差，比 ECMWF 模式低一截 —— 第 1 天差 15gpm（ECMWF 差 18gpm），第 10 天差 55gpm（ECMWF 差 78gpm），連 “西風(fēng)急流往哪飄” 這種細(xì)節(jié)，24 小時(shí)預(yù)測(cè)偏差都能控制在 0.8 個(gè)經(jīng)緯度內(nèi)。

Graphcast模型和傳統(tǒng)HRES模型的效果對(duì)比

再看GenCast：它是 “極端天氣預(yù)警專家”，擅長(zhǎng)用概率預(yù)測(cè)告訴你 “下雨的可能性有多大”。DeepMind 實(shí)測(cè)顯示，在全球 142 個(gè)極端天氣監(jiān)測(cè)點(diǎn)，它對(duì)熱浪、寒潮、臺(tái)風(fēng)的 7 天預(yù)警準(zhǔn)確率，比 ECMWF 的 ENS 系統(tǒng)高 23%-31%。更厲害的是，生成 50 組 “備用預(yù)報(bào)”（集合預(yù)報(bào)）僅需 8 分鐘，比傳統(tǒng)方法的 2 小時(shí)快 93%，提前 7 天預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)路徑，誤差范圍能縮小一半，防災(zāi)部門再也不用 “猜著準(zhǔn)備” 了。

GenCast 模型對(duì) “海貝思” 臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)測(cè)

而太初 T100 加速卡，就是讓這兩個(gè) “大模型” 跑起來的 “國(guó)產(chǎn)引擎”：

• 給 GraphCast 用了混合精度計(jì)算，顯存占用降了 35%；

• 給 GenCast 用了分布式推理加速，推理速度提升近3倍；

• 還專門優(yōu)化了 Transformer 加速單元，Attention計(jì)算速度快了 58%。

  
  

現(xiàn)在使用 GraphCast和GenCast 在太初 T100 加速卡上計(jì)算 10 天全球預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)只要 5 分鐘，真正實(shí)現(xiàn)了 “又快又準(zhǔn)又省錢”。

長(zhǎng)期天氣變化數(shù)據(jù)滾動(dòng)預(yù)測(cè)

光說不練假把式，這次合作還推出了氣象預(yù)測(cè)可視化系統(tǒng)，把 “復(fù)雜數(shù)據(jù)” 變成了 “看得懂的畫面”。

同時(shí)，展示結(jié)果里還專門加了 “對(duì)比界面”，AI 預(yù)報(bào)、觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差曲線放一起，準(zhǔn)確度一眼就看出來！

T100上計(jì)算的全球尺度2m海平面上方溫度預(yù)測(cè)結(jié)果

未來展望

未來，飛槳將與太初繼續(xù)深化在高性能科學(xué)計(jì)算、智能模擬、自動(dòng)化研究等方向的聯(lián)合攻關(guān)，共同推動(dòng)AI for Science 從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)落地，加速科研范式變革。歡迎關(guān)注(PaddleScience多硬件支持)，獲取完整適配案例合集與技術(shù)文檔，加入AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)計(jì)算的新征程!

PaddleScience github

鏈接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience

直播預(yù)告！帶你見證國(guó)產(chǎn) AI 氣象實(shí)力

想親眼看看國(guó)產(chǎn)芯片跑全球天氣預(yù)報(bào)的全過程？想知道 “模型怎么優(yōu)化”“預(yù)報(bào)怎么用在農(nóng)業(yè) / 防災(zāi)上”？

太初元碁和 PaddleScience 專門搞了場(chǎng) “國(guó)產(chǎn) AI 氣象技術(shù)突破” 直播，亮點(diǎn)提前透：

?? 行業(yè)進(jìn)展：AI4S為氣象預(yù)測(cè)提效加速；

?? 深度拆解：GraphCast/GenCast 的原理；

?? 國(guó)產(chǎn)之路：太初 T100 加速卡的優(yōu)化秘籍；

【直播時(shí)間】：2025-10-20（周一）

【主講嘉賓】：耿翱翔--太初元碁軟件專家

【觀看平臺(tái)】：飛槳PaddlePaddle視頻號(hào)、飛槳B站

【參與方式】：請(qǐng)掃描下方二維發(fā)，預(yù)約直播，參與互動(dòng)討論

不管你是氣象從業(yè)者、AI 開發(fā)者，還是想了解 “天氣預(yù)報(bào)背后科技” 的普通讀者，都?xì)g迎來蹲直播。一起見證國(guó)產(chǎn)算力 + AI 框架的力量，看看氣象預(yù)測(cè)的 “未來” 長(zhǎng)什么樣！