达摩院发布高精度1公里1公里1小时气象大模型，助力AI天气预报与电力系统新能源发电

最高精度1公里*1公里*1小时！达摩院发布气象大模型，落地山东

达摩院近日发布了名为“八观”的气象大模型，该模型的预测时空精度最高可达1公里×1公里×1小时。这意味着气象预测可以精确到每平方公里，甚至是一个大型小区或大学校园的面积。此外，该模型还实现了小时级动态更新，大大提升了预测的及时性和准确性。

精准预测，应对突发天气

传统的气象预测依赖于物理规律和数值计算，不仅耗时长，而且受物理模型的限制。相比之下，八观气象大模型利用AI技术，能够在短时间内生成高精度的天气预报。例如，露天演唱会突然遭遇大雨的情况将不再发生，因为观众可以提前做好准备。

目前，八观气象大模型已经在国网山东电力调度中心投入使用。该模型在温度、风速、云量、辐射等重要气象指标的预测上，相比传统预报更加接近实测值。电力系统之所以率先采用这一技术，是因为极端天气对电网的影响日益显著。例如，高温夏季突遇特大暴雨会导致用电需求骤减，电网需要动态调整发电量以确保稳定运行。

技术创新与优势

八观气象大模型采用了“全球-区域”协同预测策略，结合全球气象模型和区域多源多模态数据，实现了时空精度的大幅提升。在模型架构上，八观创新性地使用了孪生MAE掩蔽自编码器，通过自监督学习方法提高了模型的泛化能力和表示能力。此外，该模型使用了多模态、多元数据集进行训练，能够模拟小尺度气象现象，进一步增强了预报的细粒度和准确度。

实际应用效果

在山东电网的实际运行中，八观气象大模型表现出色。特别是在今年夏季，山东省降水和温度波动较大，八观模型对负荷进行了精准预测，3天内的综合准确率达到98.1%，远超传统天气预报。此外，在新能源发电领域，基于八观气象大模型的下游新能源发电功率预测准确率达到了96.5%。

背后的团队

八观气象大模型的研发团队来自阿里达摩院决策智能实验室。该实验室致力于决策智能系统所需的各种技术研究和创新，包括机器学习、数学建模、优化求解等。实验室已发表120余篇顶会顶刊文章，并参与了多个重点AI项目。其中，MindOpt求解器在权威赛事中取得了电力用国产求解器第一名的成绩，eForecaster则在促进绿色能源发展方面表现出色，入选了联合国AI for Good案例集。

未来展望

未来，达摩院将继续针对民航、体育赛事、农业生产等领域的特性需求，不断提升八观气象大模型的表现，努力成为“最懂行业”的气象大模型。

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