近年来，受全球气候变化影响，极端天气发生的频率增大，更加精准、更为提前的预警预报成为当下气象预测的难题。每年夏天是我国台风多发时节，在我国濒临的北太平洋西部海区，每年发生的台风数超过全球台风总数的三分之一。
在今年5月27日世界气象组织峰会上，三小时内降水临近预报就被列为了未解决的重要科学难题之一。
自7月29日20时开始，受到台风“杜苏芮”影响，京津冀持续强降雨。中央气象台3天连发7次暴雨红色预警。截至8月2日07时，北京降雨量极值出现在昌平的王家花园水库，为744.8毫米，成为北京地区有仪器测量记录140年以来排位第一的降雨量。
对于本轮强降雨影响，中央气象台首席预报员方翀解释，“杜苏芮”本身携带了大量水汽，补给也很充足——其东侧存在的副热带高压使得二者之间气压梯度很强，京津冀地区东风、东南风显著增强，水汽一路畅通无阻向北输送。同时，位于西太平洋上的台风“卡努”已成气候，较强的东南风会远距离将“卡努”附近的水汽源源不断地输送到华北平原。两条水汽通道带来不同寻常的水汽条件，因此降水量极大。
而在台风登陆前夕，就已经有大模型能够预测本次台风发展路径。
资料显示，基于7月21-7月27日多个起报时刻预报路径及台风实际路径对比，风乌提前24小时误差值为38.7公里，精确度优于气象预报国际权威机构欧洲中期气象预报中心（ECMWF）的54.11公里，美国国家环境预报中心（NCEP）的54.98公里；提前120小时预报数值对比显示，风乌误差值为121.4公里，明显优于ECMWF的293.8公里以及NCEP的826.5公里。
其中，盘古气象大模型也在今年台风路径的预报中获得运用。此外，根据气象学家统计数据显示，由复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室开发的风乌、华为云开发的Pangu-Weather、阿里开发的SwinVRNN有效预报时效分别能达到约10.8天、10.75天、超7天。
对此，北京市某气象局工作人员向大模型之家表示，传统的数值预报模式需要从温度、降水量、气压、风速、湿度和云量等天气变量中，总结了一套异常复杂的数学物理方程，来模拟大气状态。向超级计算机输入这些变量，求解方程，得到未来天气状态。
气象大模型是一种基于人工智能高效、精准、创新的全球气象预测方法，在本次台风“杜苏芮”预测中展现出了发展潜力，也在欧洲中期天气预报中心得到了应用和认可。
大模型非常依赖再分析数据，其中气象大模型是重新融合与最优集成了各种类型与来源的数据，包括观测资料与短期数值天气预报产品的数据集。但目前大模型的训练数据中，这类数据量较少，极有可能会低估极端天气所造成的影响。
公开资料显示，国际再分析数据集包括：欧洲ERA5、日本JRA55、美国CFSR等，中国则有CRA，目前很多机构在研究时，仍然选择日本的数据与欧美的数据相互验证，而不是中国的数据，这背后是科技实力的竞争。
大模型成为了一个通用的、高效的、智能的平台，为各种应用提供强有力的支持。它的出现改变了传统算法开发和应用的方式，加速了人工智能技术的推广和落地。大模型的发展为各行各业带来了无限的可能性，为企业和组织带来了更多创新和增长的机会。
同时，《AI大模型产业创新价值研究报告》指出，当前大模型能够解决人工智能产业的3大痛点：用泛化能力解决数据不足、优化开发环境降低开发成本、多模态能力满足多元场景需求。
目前，国产大模型产品与实体产业深度融合方面已取得了一系列的成果。以华为云盘古大模型为例，在多个领域展示了行业大模型的巨大潜力。
中国工程院院士邬贺铨指出，Chat类的大模型引发新一轮热潮，但对话、写诗、作画绝不是大模型的全部。我们需要去深入思考大模型的应用方向，要将大模型切实投入到城市发展、金融科技、生物医药、工业制造、科学研究等领域，也需要专业的企业和组织加速其在实体产业落地，为产业刚需带来实实在在的大价值，去真正意义大规模服务社会。
大模型之家认为，人工智能通用大模型的出现，为行业大模型提供了坚实的底座支撑，能否立足于产业、落实于产业成为当下大模型发展的主要趋势，同时，也需要加强数据安全和隐私保护，确保大模型的应用不会侵犯个人权益。相信在各方的共同努力下，人工智能大模型将会在未来的产业中发挥更加重要的作用，带来更多的便利和惊喜。
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