对话付昊桓：数值模拟不能被替代，AI 应该放在哪里丨GAIR 2025

过去很长一段时间里，气候、天气和地球系统研究，几乎完全建立在数值模拟之上。超算负责把物理方程一层层算下去，模型的精度、分辨率和稳定性，决定了人类对自然系统能“看清”多少。 而近几年，随着算力条件的变化，人工智能开始被不断引入这些传统领域。尤其是在气候和地球系统建模中，AI 被寄予厚望：它是否能补足数值模型难以覆盖的细节？是否能在有限算力下，把系统看得更细一点？这些问题，正在成为超算与科学计算领域绕不开的讨论。 地球系统模型正是其中最具代表性的场景之一。从全球环流到局地天气，从海洋到大气，从公里尺度到更细微的变化，模型需要处理的过程极其复杂，也几乎不可能被完全穷尽。正因为如此，关于 AI 应该如何进入地球系统建模，学界和工程界始终保持着谨慎甚至分歧的态度。 在 GAIR 2025 大会上，围绕人工智能与科学计算的关系，相关讨论再次被集中提及。付昊桓教授在大会期间做了相关分享，结合地球系统模型与超算实践，讨论了数值模拟与 AI 之间的边界与可能性。 作为清华大学深圳国际研究生院教授、国家超级计算深圳中心副主任，他长期同时参与超算平台建设和地学计算研究，也因此更关注这些方法在现实体系中“能不能用、该怎么用”。 在GAIR 2025 现场，AI科技评论与付昊桓教授围绕数值计算与AI 的融合、地球系统模型的复杂性，以及AI 在预报体系中的真实位置进行了深入交流，相关内容AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理： 从地球系统说起 AI 科技评论：您现在在超算这边，最核心想做的事情到底是什么？ 付昊桓：其实如果从一个比较抽象的层面来总结，我们现在最核心想推动的一件事，就是数值计算和人工智能的深度融合。 地球系统只是一个比较典型、也比较容易被大家理解的例子，但并不是唯一的应用场景。类似的问