根据周三公布的研究结果，微软开发了一种人工智能 (AI) 模型，该模型在追踪空气质量、天气模式和气候混乱的热带风暴方面优于当前的预测方法。

研究人员在《自然》杂志上报告称，这个名为“Aurora”的新系统尚未商业化，它可以生成 10 天的天气预报，并比传统预报更准确、更快地预测飓风轨迹，而且成本更低。

宾夕法尼亚大学机械工程副教授、资深作者帕里斯·佩尔迪卡里斯 (Paris Perdikaris) 表示：“人工智能系统首次能够胜过所有飓风预报运营中心。”

仅根据历史数据进行训练，Aurora 就能比美国国家飓风中心等运营预报中心更准确地预测 2023 年的所有飓风。

传统的天气预报模型是根据第一物理原理设计的，例如质量、动量和能量守恒，需要大量的计算机能力。

研究表明，Aurora 的计算成本要低几百倍。

此次实验结果紧随中国科技巨头华为于2023年开发并发布的盘古天气人工智能模型之后，可能预示着世界主要气象机构预测天气以及全球变暖加剧的潜在致命极端事件的方式发生范式转变。

佩尔迪卡里斯在《自然》杂志发布的视频演示中表示：“我相信我们正处于空气系统科学转型时代的开始。”

“未来五到十年，我们最迫切的目标是如何建立能够直接利用卫星和气象站等遥感源的观测数据进行预报的系统，从而对我们想要的任何地方生成高分辨率的预报。”

据其设计者介绍，Aurora 是第一个在预测毁灭性飓风五天轨迹方面持续优于七个预测中心的人工智能模型。

例如，在模拟中，Aurora 提前四天正确预测了Doksuri(太平洋有记录以来损失最惨重的台风)袭击菲律宾的地点和时间。

当时官方预测，2023年它将移向台湾北部。

在约 10 平方公里(3.86 平方英里)的范围内，微软的 AI 模型在 10 天全球预报中 92% 的表现也优于欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模型。

欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 为 35 个欧洲国家提供天气预报，被认为是全球天气准确性的基准。

去年 12 月，谷歌宣布其 GenCast 模型在 2019 年记录的 1,320 起气候灾害中，超过 97% 的准确率超过了欧洲中心的准确率。

这些有希望的表现——全部是实验性的并且基于观察到的事件——正在受到气象机构的密切关注。

包括法国气象局在内的多家机构正在开发自己的人工智能学习模型以及传统的数字模型。

欧洲中期天气预报中心总干事弗洛伦斯·拉比尔 (Florence Rabier) 告诉法新社：“我们非常重视这件事。”

她补充说，他们的第一个“学习模型”于 2 月份向成员国开放，“其计算时间成本比传统物理模型低约 1,000 倍”。

尽管其分辨率(30 平方公里)低于 Aurora，但 ECMWF 模型已经投入运行。

更多信息： Cristian Bodnar 等，《地球系统基础模型》，《自然》(2025)。期刊信息： 《自然》