研究披露AI氣象模型新突破：從數據採集到天氣預報，AI都能幹了

全球AI氣象模型研發迎來新的突破。

據美國新聞網站Axios 3月24日報道，劍橋大學、艾倫·圖靈研究所、微軟研究院與歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）聯合開發的“Aardvark Weather”系統，成爲首個完全脫離傳統數值模型的端到端AI天氣預報方案，其技術架構與預測能力顯著區別於現有AI氣象模型，爲天氣預測領域帶來全新可能，或將大幅提高預報速度、準確性和成本。

根據發表在《自然》雜誌上介紹該項研究的文章稱，與此前谷歌、英偉達等企業開發的AI模型不同，Aardvark Weather首次實現了從原始觀測數據到預報結果的全程由AI驅動。傳統AI模型仍需依賴物理數值模型提供初始數據，而Aardvark Weather直接整合衛星、氣象站等實時傳感器數據，同步生成全球及局地高分辨率預報，徹底擺脫了對超級計算機的依賴。

該模型最大的突破在於採用簡潔架構，能夠針對不同應用場景快速定製天氣預報方案。例如在風電場的風速預測或農田的降水預報等專業領域，傳統方法開發這類專項模型往往需要數月甚至數年時間，並且必須依賴超級計算機才能完成。而Aardvark Weather模型所需輸入數據量遠少於傳統方法及其他AI模型。

艾倫·圖靈研究所研究員理查德·特納（Richard Turner）表示，“Aardvark重新定義了現有天氣預報方法，有望實現更快、更便宜、更靈活、更精準的預報，推動全球氣象預測變革。”

不過雖然該模型擁有不俗的潛力，目前尚不適合需要多變量預測的政府氣象機構，同時這一實驗性新模型並未完全取代傳統氣象數據採集、常規數值模擬或人工預報的必要性。研究特別強調：實時衛星氣象數據仍是保障預報精度的關鍵基礎，且該模型研發本身高度依賴歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）提供的ERA5再分析數據集支撐訓練。

未參與該研究的俄克拉荷馬大學氣象學家亞倫·希爾（Aaron Hill）認爲，該模型真正的突破在於"證明純數據驅動的AI預測具有可行性"，實現了學界期待已久的觀測數據直通預報願景。