剑桥大学发布革命性 AI 气象系统

2025 年 3 月，剑桥大学联合微软研究院、艾伦・图灵研究所及欧洲中期天气预报中心，正式推出新一代 AI 气象预测系统 “Aardvark Weather”。该系统通过突破性的端到端深度学习架构，将天气预报的运算速度提升至传统方法的数千倍，同时计算资源消耗仅为现有系统的千分之一，标志着气象预报领域进入智能化新纪元。

一、技术革新：颠覆传统预报范式

Aardvark Weather 采用单一机器学习模型替代传统气象预报的多层级物理模拟流程，通过分析卫星、气象站等多源数据，可在普通台式机上实现全球及本地化气象预测。其核心创新点包括：

• 超高效模型架构：基于新型神经算子网络，结合动态时空特征提取技术，突破传统数值模型的物理方程限制，实现分钟级迭代更新。
• 数据轻量化处理：仅需现有系统 10% 的输入数据量，即可在关键指标上超越美国国家 GFS 预报系统，其预报精度与融合多模型的美国国家气象局预测持平。
• 全链条端到端优化：从数据采集到预报生成的全流程 AI 驱动，消除了传统方法中模型耦合带来的误差累积问题。

二、性能突破：速度与精度的双重飞跃

与依赖超级计算机的传统预报体系相比，Aardvark Weather 展现出颠覆性优势：

• 运算效率：单节点处理能力达到每秒 1200 万气象要素推算，生成 72 小时全球预报仅需 5 分钟，较欧洲中期天气预报中心的集成模型快 40 倍。
• 能耗比：单位算力成本降低至传统方法的 0.1%，单台工作站即可支撑中型城市级实时预报，显著降低发展中国家技术准入门槛。
• 预测时效：当前系统已实现 5 天精准预报，计划通过模型迭代将有效预测窗口延长至 8 天，较现有 AI 系统提升 3 天。