华为云提出盘古气象大模型：中长期气象预报精度首次超过传统数值方法，速度提升10000倍以上

上世纪20年代以来，特别是近三十年随着算力的迅速发展，数值天气预报在每日天气预报、极端灾害预警、气候变化预测等领域取得了巨大的成功。但是随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化，传统数值预报的瓶颈日益突出。研究者们开始挖掘新的气象预报范式如使用深度学习方法预测未来天气。在数值方法应用最广泛的领域如中长期预报中，现有的AI预报方法精度仍然显著低于数值预报方法，并受到可解释性欠缺，极端天气预测不准等问题的制约。 来自华为云的研究人员提出了一种新的高分辨率全球AI气象预报系统：盘古气象大模型。盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI方法，1小时-7天预测精度均高于传统数值方法（欧洲气象中心的operational IFS [1] ），同时预测速度提升10000倍，能够提供秒级的全球气象预报，包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等。盘古气象模型的水平空间分辨率达到 ，时间分辨率为1小时，覆盖13层垂直高度，可以精准地预测细粒度气象特征。作为基础模型，盘古气象大模型还能够直接应用于多个下游场景。例如，在热带风暴预测任务中