AI繪製氣象「晴雨表」
編者按
#世界氣象組織（WMO）上週（5月17日）發布數據顯示，「未來5年全球年平均氣溫較工業化前水準暫時升高1.5攝氏度的可能性達到66%。」就在此番在警示向全球發出的同時，一則曾發表於美國《國家科學院學報》有關人工智慧（AI）預測「10到12年後全球暖化將突破關鍵臨界值（1.5攝氏度）」再度引來關注。其間傳遞出「人工智慧產生的預測結果較之傳統有關預測方法得出結果相符，且更精確」的論點引起新一輪對人工智慧與傳統氣象預測之間關係的討論。
數智訪談
#——訪問中國科學院大氣物理研究所研究員 馬柱國
■ 中國經濟時報記者 李海楠
#近期，「世界氣象組織（WMO）發布未來5年全球年平均氣溫較工業化前水準暫時升高1.5攝氏度的可能性達到66%」的消息一度引來坊間對人工智慧會否對傳統氣象預測方法形成挑戰，甚至取而代之的關注討論。
中研院大氣物理研究所研究員馬柱國長期專注氣候變遷領域研究，身為氣候模式專家，更深知算力、演算法與資訊資料處理之間的密切關係。他從觀察者視角向中國經濟時報記者表達了對目前氣象氣候領域人工智慧技術應用的正向回饋，包括對氣象預報帶來的正面改變和未來的應用前景。
「人工智慧為氣象預報帶來技術方法提升」
#馬柱國認為，WMO發布消息旨在形成警示，畢竟極端氣象和氣候表現帶來的經濟損失和人身安全是不可忽視的。這也是人類社會至今不斷強化技術支撐提升氣象預測準確度的一大原因。
「大家關注透過提陞技術手段，實現更高準確度的預警，繼而為最大限度地規避極端氣候氣象災害帶來的損失。」馬柱國說，「人工智慧正可為氣象預報帶來技術和方法的提升，以此提升預報效率與準確度，讓更精準預警成為可能。」
人工智慧應用於氣象領域，實質上是利用大數據、高算力等技術與氣象預測的深度結合，形成智慧跨域、多尺度、精準的氣象體系，實現大幅度提升氣象預報速度，增強預報時效性，以及從資料中挖掘規律和數理方程式互補的局面。
氣象預報採用的技術手段經歷了快速迭代和進步。馬柱國自己也曾親身歷經在氣候研究領域使用早期微型計算機到如今人工智慧的迭代變化。他說，20世紀80年代初，一種可編程的袖珍計算機，俗稱PC-1500，就能整合輸入氣象分析員的經驗資訊和專業數據，形成指標參考對降雨、冰雹、大風等氣象條件進行預報。
40餘年時光荏苒帶來的技術進步尤其驚人。 「從大量資訊中高效準確地提取有用和全面的信息，需要日益強化的運算能力支撐。人工智慧背後的大模型演算法和高算力正是針對數據資訊處理能力的提升，能夠快速提取可用的信息。」他說。
「局限性難突破，人工智慧並非萬能」
#新技術的發展往往難以突破本身限制。馬柱國認為，即便是擁有了大數據和高算力的人工智慧技術，也只是實現了對「足夠龐大的已經存在的資訊數據」的處理。他說，用這種「過去的數據」推測未來，就是基於一個基本前提：未來的發展規律和過去的存在一定關聯性和類似性，這才能依托「過去的數據」形成演算法模型，繼而實現對未來的預測。 「但是預測未來，有很多不可預測性。」
結合最近持續火熱的ChatGPT，馬柱國給了一個直觀對比，以說明人工智慧的局限性所在。假設一個使用者對ChatGPT輸入「2 8=12」的訊息，它會回覆「不對」。用戶再反問「這是對的」。它會回覆「我的資料庫不存在2 8=12數據，也許你是對的」。
「這無形中就體現了以此為代表的人工智慧顯然也存在一定限制。」馬柱國認為，ChatG?PT代表的大語言模型，以及由此衍生出的人工智慧技術，本質內核並不是一個創造者，但卻是一個非常熟練的資訊加工處理和整合者。
「某種程度上，氣象和氣候預測也存在這樣的問題。」馬柱國說，以當前最新建的氣候模型做氣候預測為例，一旦模型某個環節數據出現準確率不足，對結果一定會造成誤差。
氣候模型，就是利用數學方法對天氣變化進行模擬。 「目前人們對氣候變遷的過程並非十分了解，因為對某些氣候現象的研究不得不進行假設，而且越精確的模式需要的觀測資料越多。」馬柱國認為，人工智慧技術在氣象領域應用，包括大算力和演算法帶來的資訊和資料處理能力的大幅提升值得肯定，但依舊難免有其限制。
正如「無論怎樣通讀史書也難以對未來運籌帷幄」一樣，馬柱國說，氣象學家無論怎樣了解過去的氣候發展規律，也難以完全準確地預測天氣。
「人工智慧和傳統主流預測方法互為促進」
#在馬柱國看來，人工智慧進入氣象預報和大氣物理應用場景中，本質上帶來的還是透過算力、演算法對大數據等資訊進行整合，對模式模式提供更多新的技術支援和方法，繼而對預報準確性和效率加以提升，「但不能期待或簡單說人工智慧取代傳統的主流預測方法，至少目前尚不具備條件。」
以大家耳熟能詳的衛星雲圖為例，馬柱國解釋稱，天氣預報中，衛星監測是十分有效的，能夠直觀看到雲團行進軌跡和速度，一旦用數據化的模式算法取代人工直觀觀測，實質上帶來的改變也是明顯的。
現在的天氣預報，常規方法是使用天氣預報模式進行定量化預報。馬柱國介紹，模式本質上是一個數學模型，即利用流體力學變化運動規律對大氣流體建立一種運動方程，進而產生一個伴隨時間變化的預報方程。例如，已知這個時刻的天氣，根據運動方程式可以判斷下一個時段的天氣狀況。
「但在方程式的運行過程中要做很多假設限定，這個過程就會出現對數據的取捨，從而帶來一定誤差，因為只有在流體動力學的條件下進行一定假設，才能進行推測和計算。」馬柱國認為，一旦大數據和人工智能技術得以引用和應用，可以輸入大量的數據信息，將可數據化的全部信息，如將衛星雲團走動之間的關係加以統計輸入後，人工智能會產生提取更加精確的可用資訊。
當前，人類對於氣象領域的研究仍有局限，更多新的認知有賴於科學研究探索和突破約束，馬柱國認為，人工智慧關聯技術一定會利好科學研究，助力取得新的科學成果。在氣象和氣候預測領域，人工智慧和傳統主流預測方法互為促進。
數智前瞻
#「AI 氣象」或成商業新藍海
#■ 中國經濟時報記者 林春霞
人工智慧（AI）作為新一輪科技革命與產業變革的核心驅動力，不僅是國家戰略和新的成長引擎，也是產業競逐的核心競爭力。近年來，人工智慧在提升氣象預報準確度的同時，也讓氣象資料的應用更加多元化。
國際氣象組織（WMO）日前發布數據顯示，未來5年全球年平均氣溫較工業化前水平暫時升高1.5攝氏度的可能性達到66%。這與先前人工智慧預測在時間上雖有差異，但氣候變暖的方向是一致的。一時間，市場又開始了新一輪對「AI 氣象」的關注。
氣象服務積極擁抱人工智慧
近年來，我國氣象部門以及相關企業積極擁抱人工智慧，不斷探索人工智慧氣象應用領域和方式。
例如，深圳市氣象局與華為雲開展深度合作，雙方攜手打造「氣象 雲 AI 5G」的全領域深度合作模式，推動超大城市氣象精準預報、智慧城市氣象服務的突破性創新。
深耕氣象服務多年的墨跡天氣，也不斷運用AI技術拓展氣象領域的藍海市場。墨跡天氣早在2016年開始了B端的探索，在城市建設、交通服務、農業氣象、災害防禦等眾多領域發揮商業價值，逐步打開千億級的「氣象 」藍海市場。
以交通業為例，複雜氣象條件下，快速道路上發生交通事故的機率很大，墨跡推出的道路交通產品組合服務，以精細化的數據產品如公里網格預報預警、分鐘級短臨雷達、即時雲圖、颱風路徑預報等結合交通視覺化圖表分析，為危險路段發送預警提示，大大減少了交通事故發生率。
「AI 氣候服務」藍海正方興未艾，其前景可期。根據《中國氣象產業發展報告》顯示，2025年中國氣象服務產業規模可達3,000億元，後續成長勢能強勁。當然，其發展潛能建立在準確預報基礎上。
中國氣象科學研究院研究員霍治國接受中國經濟時報記者採訪時表示，借助數位技術和人工智慧等高科技手段，氣象預報比過去準確率和精細化水平更高。
氣象預報準確度高對賦能經濟社會發展效果很大。例如，在農業播種的時候，結合天氣預報，可採取一些針對性的措施，有雨可以減少灌溉。如果長期不下雨，可採取一些灌溉等補救措施。又例如，災害預報，像颱風預報，可以讓漁民及時回港避風，這樣可以大幅減少損失。
探索「氣象」服務尖端技術陣地
#2022年，《氣象高品質發展綱要（2022—2035年）》明確提出，「加強人工智慧、大數據、量子計算與氣象深度融合應用」。在AI時代，智慧氣像已成為中國數位經濟新基建的底座之一。
中國社會科學院資訊化研究中心主任姜奇平在接受中國經濟時報記者採訪時表示，人工智慧將來在服務方面作用越來越大，包括工業互聯網，包括在各行各業的應用，也包括氣象應用。氣象應用是個複雜的大系統，對於複雜系統提高效率，正是人工智慧擅長的。
未來人工智慧將如何與氣象深度整合應用，為氣象領域帶來新變革、新探索？
5月18日，在中國氣象局舉辦的人工智慧氣象應用發展研討會上，來自大學、科學研究院所、企業等的專家學者，以「人工智慧賦能『氣象』」為主題，深入探討人工智慧氣象應用新思路和新措施。
北京理工大學黨委書記、中國工程院士張軍在會上表示，人工智慧和氣象工作在方法論上是相通的，人工智慧助力氣象高品質發展有著巨大的發揮空間。透過人工智慧技術與氣象的深度結合，建立全球智慧跨域、多尺度、精準氣象體系，人工智慧可在感知、傳輸、運算、服務等多個領域發揮作用。
中國科學院計算技術研究所副所長、研究員陳雲霽認為，基於智能的氣象科學研究，其重點是提高跨越多個時間尺度的季節性預測和長距空間聯繫建模的預測能力，以此實現對氣象系統的精準預報與控制。
華為雲端運算公司資深研究員謝凌曦則提出，人工智慧進入氣象預報領域，帶來許多新的想法和路徑。例如，可大幅提升氣象預報速度，增強預報時效性。從資料中挖掘規律和數理方程式互補。快速發展的新方法，有助於打破原有預報技術壟斷。
數智講堂
#人工智慧協助人類應對氣候變遷的重點與方向
#■ 週宏春
#氣候變遷是全人類面臨的共同挑戰。人類是地球這艘「太空船」上的乘客，是命運共同體，必須攜手合作應對氣候變遷的挑戰。
「人工智慧預測地球氣溫將在2033年至2035年間升溫超過1.5攝氏度關口」的餘音仍在，世界氣象組織（WMO）關於「未來5年全球年平均氣溫較工業化前水準升高出1.5攝氏度的可能性為66%；2023至2027年至少有一年將成為有紀錄以來最熱年份的機率高達98%」的警示振聾發聵。
目前，利用人工智慧助力人類應對氣候變遷議題，正為我們帶來極大機會：可體現在碳減排行動方案實施、氣候變遷的適應以及公眾理解等方面。
人工智慧，隨著大數據模型的迭代進步，越來越被認為是下一代通用技術，成為技術革命和產業革命的突破性技術。透過對數據分析、建模和預測以及優化生產流程、提高供應鏈效率和生產力，人工智慧產生的影響越來越大。
在應對氣候變遷方面，人工智慧具有廣闊的應用空間並將發揮越來越重要的作用。
人工智慧可提高天氣預報的準確性。有關研究表明，87%的人工智慧專家證實，人工智慧將成為應對氣候變遷的有效工具。具體而言，人工智慧在以下方面可以發揮重要作用：一是預測洪水、乾旱、火災等風險發生機率較大的區域；二是預測災害性氣候（氣象事件）並發出預警，以減少人力成本；三是在行政管轄空間內為不同用途的土地更好地分配水資源；四是選擇效用更好的水壩、消防工程等基礎建設項目投資。
波士頓顧問集團發布的《人工智慧如何成為應對氣候變遷的有力工具》報告表明，使用人工智慧有助於一個機構減少5%到10%的溫室氣體排放，如果擴展到全球將減少26億到53億噸二氧化碳當量的溫室氣體排放。
相關研究表明，人工智慧在為人類應對氣候變遷助力方面，包括提高能源效率、重要領域減排、公眾參與、資料中心節能以及製定實施氣候變遷的適應計畫等。
對於提高能源效率。
未來3到5年內，人工智慧將提高相關領域能源效率15%。機器學習能支援從自動維護、到洩漏監控、再到流程最佳化、設施管理甚至發電、配電效率等多個面向。有些人工智慧工具可以提前36小時預測風向，進而優化風電場運行，減少棄風現象。人工智慧可以選擇並優化再生能源的開發利用，將各種類型的再生能源發電節點、基地等環節連結起來，以調節平衡供需。
工業製造、交通運輸、建築、消費品、公用事業等領域都可以利用人工智慧收到減碳效果。
具體做法是，先進行碳排放監測。利用人工智慧的數據分析來追蹤自身營運及供應商、用戶等價值鏈各環節的碳足跡，並補充數據缺失以提高監測的準確性。透過對價值鏈各方面的詳細分析洞察，AI能提高企業在生產、運輸及其他方面的效率，減少碳排放並降低成本。人工智慧可以優化車流路徑、交通號誌，不斷減少運行排放，並為減緩氣候變遷做出貢獻。
在農業和碳彙方面，林業碳匯等自願減排項目是碳達峰碳中和路線圖施工圖不可或缺的組成。透過大氣溫度、土壤、鳥類遷徙以及種植、灌溉、殺蟲劑和化學肥料的使用和收穫等條件的分析和建模，人工智慧的研究和計算還可以大大提高作物產量、效率和永續性週期。
碳足跡和氣候變遷宣傳。氣候變遷對全球生態環境、社會和經濟系統產生了明顯的影響，「實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革」。在應對氣候變遷方面，人工智慧可以幫助人們建立平台，以追蹤個人乃至企業的碳足跡，有針對性地設計出應對之策，降低人們在衣食住行用等日常生活中的碳減排，實現以較低的能耗和碳減排支撐人們生活水準的提高和福祉的改善。
人工智慧有助於制定氣候變遷調適計畫。例如最容易受到氣候變遷影響的國家，透過系統使用人工智慧來啟動其調適行動；有些國家利用人工智慧啟動作物分佈精確繪圖，並預測氣候變遷對農作物收成的影響等。
機器學習等運算密集技術發展所帶來的碳足跡也不可忽視。因此，除盡可能使用再生能源外，還應設計具備普適性的通用神經網路、人工智慧或機器學習模型，並透過測量碳效率的最佳實踐和工具以降低碳減排。要從小處著手；使用成本最小的概念設計AI解決方案，並及時對方案進行迭代、整合和完善。加強能力建設，發展賦能型技術平台，實施新的治理模型，以激發人工智慧輔助碳減量的最大效益。
（作者係國務院發展研究中心研究員）
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