详细内容或原文请订阅后点击阅览
几十年来，天气预测一直依赖于超级计算机上运行的数值模型，现在人工智能可以在很短的时间内做出预测。会准确吗？这是专家的说法
据路透社报道，虽然人工智能系统因其速度快且计算成本较低而成为传统预报日益重要的补充，但它们不太可能在不久的将来完全取代传统的天气模型。
来源:经济时报中国开发的系统，包括上海人工智能实验室开发的凤舞、华为的盘古和复旦大学的伏羲，都是少数人工智能预测模型之一，研究人员表示，这些模型可以比传统系统更快地生成预测，同时在某些准确性指标上匹配或超越传统系统。
几十年来，天气预测一直依赖于模拟大气物理的超级计算机上运行的数值模型。相反，人工智能模型从大量历史天气观测档案中学习模式，并可以在很短的时间内产生预测。该技术在东亚的台风季节越来越多地得到测试，即使路径预报的微小改进也可以帮助当局更好地为洪水做好准备，组织疏散并管理潜在的交通中断。
的崛起
为科技公司、研究机构和气象机构之间的竞争创造了一个新的舞台，中国已成为该领域的领先者之一。
全球最著名的人工智能预报系统包括 Google 的 GraphCast 和 GenCast、Nvidia 支持的 FourCastNet 以及欧洲中期天气预报中心的人工智能预报系统（称为 AIFS）。
Fengwu 引起了关注，因为开发人员报告称，它在大约 80% 的评估天气变量中表现优于 GraphCast，并且将熟练的全球中期预测扩展至 10 天以上。
“随着极端天气的增多，人们需要信息来做出决策，无论是地方政府、国家政府，还是普通民众、农民和渔民，”负责凤舞工业应用的天风科技首席技术官孙志表示。 “所以我们希望帮助提供更好的信息，以便人们能够做出决定。”
随着技术预测者努力使他们的系统变得更加复杂，这两种方法的同时使用可能会持续一段时间。