美國微軟公司將正在開發的大氣科學類人工智能（AI）模型正式發表于國際學術期刊《自然》（Nature）。該模型名為Aurora，除了能進行高分辨率天氣預報，研究團隊還展示了其能更準確和高效地預報空氣質量、熱帶氣旋路徑和海浪動力學。

“這是一個面向地球系統的基礎模型，能夠處理多種預測任務。”研究團隊在5月21日晚間在線發表于《自然》上的論文中寫道，受到其他領域基礎模型近期成功案例的啟發，我們首次讓Auror經過了100萬小時以上多樣化地球系統數據預訓練。

毫無疑問，在自然災害、極端天氣等日益頻發的背景下，出色的“預報員”顯得更為重要。地球系統預報往往能提供多種過程的信息，例如天氣、空氣質量、洋流、海冰和颶風等，這是對極端事件做出早期預警的必要工具。

然而，研究團隊指出，這些預報依賴基于數十年數據的復雜模型，對算力要求很高，通常需要使用專門的超級計算機和專職工程團隊來維護。同時，由于是大型團隊經年累月開發形成的復雜模型，其快速改進難度大，且需要投入大量時間和專業知識才能有效管理。

研究團隊認為，機器學習為解決這些問題提供了極具吸引力的工具箱。盡管這一概念早在20世紀90年代就被引入地球科學領域，當時神經網絡技術已開始應用于各類地球預測問題。但AI技術在地球系統預報中的使用尚未得到充分探索，重要的突破則出現于近兩年。

來自微軟研究院的人工智能首席研究員Paris Perdikaris等人尤其指出，2023年，盤古氣象大模型取得重大突破，其性能超越了最先進的預報系統，由此掀起了一波基于人工智能的天氣預報模型研發浪潮。

2023年7月，同樣在《自然》雜志上，華為云盤古大模型研發團隊發表了研究成果——《三維神經網絡用于精準中期全球天氣預報》（《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》）。通過在43年的全球天氣數據上訓練深度神經網絡，盤古氣象大模型在精度和速度方面超越傳統數值預測方法。盤古氣象大模型也是首個精度超過傳統數值預報方法的AI模型，速度相比傳統數值預報提速10000倍以上。

華為官網當時寫道，這是近年來中國科技公司首篇作為唯一署名單位發表的《自然》正刊論文。《自然》審稿人也對該成果給予高度評價，“華為云盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預報模型的未來，模型的開放將推動該領域的發展。”

Aurora是一個擁有13億參數的地球系統基礎模型。圖摘自團隊研究論文

Paris Perdikaris和同事此次報道的Aurora是一個經過100萬小時以上地球物理數據訓練的AI模型。研究顯示，Aurora 預報空氣質量、海浪、熱帶氣旋路徑和高分辨率天氣的表現超過了現有模型，且算力成本低于現有預報技術。

例如，在熱帶氣旋路徑預測方面，論文顯示，平均而言，Aurora在北大西洋和東太平洋的預測性能比其他7個預報中心優20%，在西北太平洋上優18%，澳大利亞地區優24%。

研究團隊提到2023年7月的超強“杜蘇芮”臺風，該臺風最終成為太平洋地區造成經濟損失最嚴重的臺風，損失金額超過280億美元。研究團隊稱，Aurora準確預測到“杜蘇芮”將在菲律賓北部登陸。

在實際應用中，Aurora在熱帶氣旋預測方面的表現優于當前最先進的預測系統。圖摘自研究團隊論文

值得關注的是，在Aurora基礎模型的基礎上，研究團隊針對一系列下游任務的微調實驗僅需4-8周時間，并且由小型工程師團隊完成，而目前開發基線模型所需要的時間通常為好幾年。

研究團隊也同時強調指出，這種加速進程的實現完全得益于數十年來傳統數值方法研究積累的龐大數據資源。

論文最后還提到，Aurora目前尚未觸及其性能天花板。作者們表示，Aurora是一個地球系統基礎模型，改造后或能用于天氣預報之外的用途。他們總結道，Aurora代表了高效地球系統預報的一次進展，顯示出AI技術在更廣泛獲取天氣和氣候信息方面的潛力。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09005-y