国产AI“伏羲”去联合国“秀场”了，升级后可预测45天的天气
还记得今年复旦大学举办的户外秋季开学典礼吗？当时，精准预测天气的“伏羲”出名了，它说“今天上海不下雨”，使得复旦大学迎来20年来的首次户外开学。
日前，记者从复旦大学获悉，升级款的“伏羲”已于日前亮相在迪拜举行的第28届联合国气候变化大会(下文简称：COP28)上。这一次，升级款“伏羲”挑战“气候预测的沙漠”。这是行业内首个次季节大模型亮相。
复旦大学漆远教授在COP28上介绍升级版伏羲的性能。本文图片均由复旦大学提供
次季节气候预报是气象科学领域的“沙漠”，一直没有很有力的科学手段涉足。由上海科学智能研究院、复旦大学、中国国家气候中心联手打造的“伏羲”次季节大模型，在技术难题上实现大突破，将对气候变化风险应对，起到至关重要的作用。
上海科学智能研究院院长、复旦大学“浩清教授”漆远在COP28中国馆《气候变化风险应对：技术创新与金融支持》论坛上介绍了“伏羲”次季节大模型。
全球当前主流的AI气象预测模型主要集中于0-15天的中短期天气预测。针对中短期天气预测，此前上海科学智能研究院联合复旦大学打造出了“伏羲”中短期大模型，预报精度超过欧洲中期天气预报中心确定性预报结果，并达到集合预报的水平，预报速度由小时级提升到10秒内，实现千倍加速。
图为天气预报和次季节预测的区别示意。
此次迪拜亮相的“伏羲”升级版大模型，将其在气候变化领域的工作推向新的高度。“伏羲”次季节大模型预测时间范围比典型的中短期天气预测大模型更长，达到45天的预测周期。
相对15天的中短期预报，次季节预测有大很多的不确定性。“伏羲”大模型创造性地把表达不确定性的随机采样引入Transformer架构中，从而实现foundation模型的集合预报，大规模提升预测精度，能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。
特别值得一提的是，“伏羲”次季节大模型显著增强了预测马登-朱利安振荡（MJO）的能力，将预测MJO的时间从30天延长到了36天，这一结果超过公认权威的ECMWF S2S的预测能力。
MJO是一种大气现象，其特征是在赤道附近云层和降雨的准周期性向东传播，通常每30到90天重现一次。准确预测MJO对于农业规划、灾害预警以及长期气候研究非常重要。MJO的准确预测对于农业、交通、能源、金融等领域的灾害预警有着至关重要的作用。
图为伏羲预测的MJO准确性示意。
漆远表示，各国都需要找到更有效的技术创新路径来应对全球气候风险。AI在气候变化的风险管理领域有诸多想象空间。它不仅能够改变气候科学的基础研究范式，突破气候复杂系统模式预测的局限性，在更精细的空间尺度、更长周期的时间尺度上实现对气候风险的精准刻画；而且在产业经济领域中有着一系列深化应用的方向，可以降低在低碳转型中面临的各类资产价值风险、市场波动风险和能源系统风险等。“伏羲”次季节大模型通过在强高温/强降温/强降水等主要天气过程的次季节预测，实现传统技术手段无法达到的高精度。
据悉，随着“伏羲”次季节大模型领先的AI能力不断迭代发展，将在更多气候风险挑战上取得突破性进展，为赋能可再生能源发展、新型电力系统建设、保障农业粮食安全、实现社会经济可持续转型方面做出贡献，帮助人类更好地应对气候变化带来的挑战。
日前，记者从复旦大学获悉，升级款的“伏羲”已于日前亮相在迪拜举行的第28届联合国气候变化大会(下文简称：COP28)上。这一次，升级款“伏羲”挑战“气候预测的沙漠”。这是行业内首个次季节大模型亮相。
复旦大学漆远教授在COP28上介绍升级版伏羲的性能。本文图片均由复旦大学提供
次季节气候预报是气象科学领域的“沙漠”，一直没有很有力的科学手段涉足。由上海科学智能研究院、复旦大学、中国国家气候中心联手打造的“伏羲”次季节大模型，在技术难题上实现大突破，将对气候变化风险应对，起到至关重要的作用。
上海科学智能研究院院长、复旦大学“浩清教授”漆远在COP28中国馆《气候变化风险应对：技术创新与金融支持》论坛上介绍了“伏羲”次季节大模型。
全球当前主流的AI气象预测模型主要集中于0-15天的中短期天气预测。针对中短期天气预测，此前上海科学智能研究院联合复旦大学打造出了“伏羲”中短期大模型，预报精度超过欧洲中期天气预报中心确定性预报结果，并达到集合预报的水平，预报速度由小时级提升到10秒内，实现千倍加速。
图为天气预报和次季节预测的区别示意。
此次迪拜亮相的“伏羲”升级版大模型，将其在气候变化领域的工作推向新的高度。“伏羲”次季节大模型预测时间范围比典型的中短期天气预测大模型更长，达到45天的预测周期。
相对15天的中短期预报，次季节预测有大很多的不确定性。“伏羲”大模型创造性地把表达不确定性的随机采样引入Transformer架构中，从而实现foundation模型的集合预报，大规模提升预测精度，能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。
特别值得一提的是，“伏羲”次季节大模型显著增强了预测马登-朱利安振荡（MJO）的能力，将预测MJO的时间从30天延长到了36天，这一结果超过公认权威的ECMWF S2S的预测能力。
MJO是一种大气现象，其特征是在赤道附近云层和降雨的准周期性向东传播，通常每30到90天重现一次。准确预测MJO对于农业规划、灾害预警以及长期气候研究非常重要。MJO的准确预测对于农业、交通、能源、金融等领域的灾害预警有着至关重要的作用。
图为伏羲预测的MJO准确性示意。
漆远表示，各国都需要找到更有效的技术创新路径来应对全球气候风险。AI在气候变化的风险管理领域有诸多想象空间。它不仅能够改变气候科学的基础研究范式，突破气候复杂系统模式预测的局限性，在更精细的空间尺度、更长周期的时间尺度上实现对气候风险的精准刻画；而且在产业经济领域中有着一系列深化应用的方向，可以降低在低碳转型中面临的各类资产价值风险、市场波动风险和能源系统风险等。“伏羲”次季节大模型通过在强高温/强降温/强降水等主要天气过程的次季节预测，实现传统技术手段无法达到的高精度。
据悉，随着“伏羲”次季节大模型领先的AI能力不断迭代发展，将在更多气候风险挑战上取得突破性进展，为赋能可再生能源发展、新型电力系统建设、保障农业粮食安全、实现社会经济可持续转型方面做出贡献，帮助人类更好地应对气候变化带来的挑战。
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