复旦大学 AI³ 研究院大模型技术对比传统方法优势：伏羲模型提升气象预测精度

气象预测，这个与人类生产生活息息相关的领域，正在经历一场前所未有的技术革命。传统的数值天气预报方法，虽然在过去几十年里取得了显著进展，但面对日益复杂的气候系统和极端天气事件的频发，其局限性也逐渐显现。而复旦大学 AI³ 研究院的伏羲气象大模型，凭借其强大的技术优势，正在为气象预测带来一场颠覆性的变革。

传统的气象预测主要依赖数值天气预报模型，这些模型基于物理基本定律，通过求解复杂的方程组来模拟大气运动。然而，这种方法存在着诸多局限性。

首先，计算成本高昂。传统模型需要处理大量的气象数据，单次预报平均需要数千核时，且计算耗时长达数小时甚至数天。这不仅限制了预测的时效性，也使得模型难以在短时间内进行多次迭代优化。

其次，时空分辨率不足。传统模型的水平分辨率有限，难以捕捉中小尺度的气象现象，如短时强降水、雷雨大风等。这导致在实际应用中，预测结果与观测数据之间存在较大的偏差。

再者，数据同化过程复杂。传统模型高度依赖数据同化，需要将大量的观测数据融入模型中进行调整，这不仅成本高昂，技术门槛也较高，给应用企业带来了较大的负担。

伏羲气象大模型是复旦大学 AI³ 研究院与上海科学智能研究院等机构联合研发的一款基于人工智能的气象预测模型。它通过融合雷达、卫星、数值预报等多模态数据，结合先进的深度学习算法，实现了气象预测精度和速度的大幅提升。

在技术架构上，伏羲模型创造性地将表达不确定性的随机采样引入 Transformer 架构中，从而实现了 foundation 模型的集合预报。这种方法不仅能够生成与国际最权威的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）基于数值模式的 S2S 预测相媲美的结果，还能在预测马登 - 朱利安振荡（MJO）等复杂气象现象时表现出色。

伏羲模型的预测速度更是惊人。相较于传统物理模型，其推理速度从小时级提升到了 10 秒内，实现了千倍加速。这意味着气象部门可以在短时间内获得多次预测结果，及时调整预警策略。

伏羲模型的优势不仅体现在理论层面，更在实际应用中得到了充分验证。

在浙江电网的应用中，“浙江 - 伏羲” 强对流气象大模型于 2025 年 5 月正式部署完成。该模型可实现 1 小时 1 次的预报更新频率，较传统气象预测 6 小时 1 次的频率有明显提升。在强对流天气来临前，它能提供未来 3 小时内间隔 10 分钟的超短期预报，以及未来 24 小时逐小时的预报，且 1 分钟内即可完成未来 24 小时的完整预报。通过该模型，电网设备运维人员可实时查看杆塔、变电站、配电台区等的气象实况和强对流风险预报，为防灾减灾部署提供了科学、精准的决策依据。

在远洋航运领域，伏羲模型同样发挥着重要作用。它构建了海气耦合模型，纳入风浪、涌浪、海温等要素，提升了全球风、浪、流、能见度等预测精度。这不仅有助于优化航海路线，降低航运成本，还能为船舶安全提供有力保障。

伏羲模型的出现，不仅提升了气象预测的精度和速度，更推动了整个气象行业的生态变革。

复旦大学与上海科学智能研究院等机构联合成立了智能气象创新生态联盟，以伏羲模型为核心，整合产学研各界资源，共同推动智能气象领域的发展。联盟成员包括中国太平洋财产保险股份有限公司、中国远洋海运集团有限公司等企业，以及上海中心气象台、国家气象中心等机构。通过合作，各方实现了数据共享、技术互补，共同打造了一个涵盖气象预测、防灾减灾、能源优化等多个领域的智能气象生态系统。

此外，伏羲模型还为人工智能与气象科学的深度融合提供了范例。它不仅在气象预测领域取得了突破，还在气候研究、环境监测等领域展现出了巨大的潜力。例如，伏羲次季节大模型能够预测未来 45 天的天气情况，为农业规划、能源调度等提供了更长期的决策依据。

随着人工智能技术的不断发展，伏羲模型也在持续升级。目前，伏羲 2.0 版本已经发布，它在中期天气预报和次季节预测方面取得了进一步进展。未来，团队还将推进 “端到端” 气象大模型的研发，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化，摆脱对传统模式的依赖。

可以预见，伏羲模型将在气象预测领域发挥越来越重要的作用。它不仅将为人们提供更精准、更及时的气象信息，还将推动气象科学与人工智能的深度融合，为应对气候变化、保障社会安全做出更大贡献。