來源：【人民日報中央廚房-民生無小事工作室】

朱曄

當2025世界人工智能大會的聚光燈點亮城市多災種早期預警智能體（MAZU-Urban）出海時刻，一場由人工智能（AI）代碼驅動的氣象革命從黃浦江畔奔涌向世界。

在上海，氣象工作者將目光投向人工智能賦能氣象預報的“新藍?！?，發(fā)起技術攻堅。在風云變幻的畫卷上，不僅繪就了數智化賦能之路，更將一條浸潤中國智慧的“氣象絲路”，織入全球早期預警的版圖。

破局：從“AI幻覺”到“預報智囊”

今年3月，隨著上海市人工智能氣象應用創(chuàng)新中心啟動建設，上海市氣象局人工智能團隊開啟AI技術與氣象預報融合的“加速跑”。

在“AI+氣象”跨界的技術博弈中，第一個挑戰(zhàn)來自AI模型的“幻覺”。在一次測試中，模型在長江口“虛構”出強對流云團，而實況雷達圖卻顯示晴空萬里?！斑@是AI在自說自話，把歷史數據中的極端案例無厘頭地拼接在一起?！眻F隊發(fā)現，生成式模型的隨機噪聲在小樣本場景下被放大，導致虛警率攀升，這正是AI氣象應用的“致命幻覺”。

為解決這一難題，氣象工程師陳詩祺提出“確定式+概率式”級聯(lián)方案：前者如經驗豐富的預報員鎖定中大尺度降水趨勢，畫出天氣演變的“粗線條”；后者似精密顯微鏡捕捉小尺度極端波動。這套“雙保險”機制有效抑制了模型的“隨意發(fā)揮”。

更深層的突破來自對數據的底層洞察與技術重構。“神經網絡天生擅長捕捉統(tǒng)計均值，但我們最關注的極端天氣在它眼里只是‘噪聲’?！庇嬎銠C博士曹原在代碼中嵌入“自適應權重機制”，讓模型主動關注歷史案例中的“異常點”——那些曾被視為“噪聲”的極端天氣，經此優(yōu)化后成為訓練的“黃金樣本”。

依托技術創(chuàng)新，AI預報模型“雙子星”——“雨師”“扶搖”得以突破瓶頸，在強對流預測精度與預報更新頻次上實現雙重升級?！坝陰煛蹦Ｐ偷难邪l(fā)中，團隊首次將三維連續(xù)性方程嵌入神經網絡以模擬大氣垂直運動，同時設計“物理約束層”，強制模型學習雷達回波立體結構，經百次迭代輸出清晰的強對流落區(qū)預測?！胺鰮u”則聚焦多源數據融合，團隊通過自回歸建模搭建Nowcastformer架構，同步“翻譯”雷達、衛(wèi)星、數值預報等多源信息，將預報更新頻次從逐1小時提升至逐10分鐘級。

這些突破很快轉化為實實在在的預報能力。在強對流預報方面，“扶搖”“雨師”實現觀測資料驅動的端到端推理，推理時間僅5至10秒，支持10分鐘級高頻更新。2025年13次局地強對流過程中，強對流預通報平均提前4小時20分鐘，暴雨預警準確率達89.7%，暴雨藍色預警時間提前47.7分鐘。

此外，臺風預報領域也實現AI應用技術突破?；谖锢砟Ｊ脚cAI深度融合的混合模式在2024年臺風季區(qū)域模式評比中摘得桂冠，路徑預報性能國際領先；新一代純數據驅動模型率先實現了公里級降尺度預報，在近期臺風過程中，風雨等級預報準確率均超50%。

賦能：從“氣象芯片”到“技術出海”

技術突破，正在重塑氣象業(yè)務應用場景。在持續(xù)優(yōu)化AI預報模型的同時，人工智能創(chuàng)新團隊將語言模型深度融入業(yè)務場景，打造系列“AI+氣象”智能體。

在預報一線，“AI預報智能體”依托思維鏈技術將復雜的預報邏輯轉化為數字化推理鏈路，預報員通過自然語言即可調取AI預報模型等數十個系統(tǒng)，完成從環(huán)流分析到極端天氣評估的全流程研判，同時借助微調語言模型，將天氣廣播稿制作時間壓縮至10秒，輸出質量接近5年預報員經驗水準。

在產業(yè)深處，專業(yè)服務團隊在與申能集團的合作中開創(chuàng)“氣象智能芯片”模式，將傳統(tǒng)氣象數據產品升級為可嵌入式AI組件，標志著氣象AI技術實現了從工具到核心組件的飛躍。“氣象智能工具箱”直接嵌入集團能源保供AI智能體，為新能源功率預測、燃氣負荷調度等關鍵業(yè)務提供智能支持。

隨著技術的淬煉成熟，上海氣象工作者的目光投向國際舞臺。研發(fā)團隊突破性構建基于語言模型的“MAZU-Urban”，圍繞“全民早期預警”四大支柱，構建起全流程智能支撐體系。

在災害風險知識與管理方面，團隊融合國際標準、中國實踐及目標國家或地區(qū)預警準則，建立AI知識數據庫，支撐語言模型開展本地化風險評估；在監(jiān)測預報方面，基于AI強大的多源數據融合與智能分析能力，MAZU-Urban集成了風云氣象衛(wèi)星、世界氣象組織全球交換資料及多源AI氣象預報模型，提高對復雜天氣的識別與解析能力。

筑牢風險認知基礎后，如何讓AI提供精準的避險行動依據？在預警發(fā)布和傳播環(huán)節(jié)，研發(fā)團隊通過函數調用成功打通語言模型與實時監(jiān)測、預報、預警數據之間的壁壘，實現從“思考”到“行動”的無縫銜接，同時AI智能搜索與多元整合技術精準捕捉城市面災情信息，專業(yè)圖表與災情快報實時自動生成。

針對中國澳門、蒙古國等的實際需求，團隊研發(fā)了分角色、分災種的防災減災指南工作流提示詞，引導語言模型進行深度推理，動態(tài)生成貼合本地實際的防御方案。在持續(xù)交互與校對中，“AI幻覺”被有效抑制，“通用AI”逐步轉變?yōu)椤皩＜翌檰枴薄?/p>

針對全球應用場景的復雜性，MAZU-Urban創(chuàng)新采用“三端一體”架構：一體機端作為智慧中樞，承載完整的AI知識對與提示詞工作流，服務專業(yè)部門精準決策；平板端聚焦港航等重點行業(yè)，通過AI模型提供定制化氣象風險評估；手機端直達公眾，借助AI模型智能問答并基于定位推送災害提醒和避險指引。

如今，MAZU-Urban已在亞洲、非洲及大洋洲的35個國家和地區(qū)試用，廣受好評。從技術破局到揚帆出海，這條“AI+氣象”的探索之路清晰而堅定。它證明，當AI技術與專業(yè)知識深度耦合、與產業(yè)需求緊密結合、與全球發(fā)展同頻共振，就能成為推動行業(yè)變革、服務人類共同福祉的強大引擎。在這場AI技術浪潮中，上海氣象部門正以其前瞻布局和扎實實踐，為人工智能在垂直領域深度應用提供精彩范本。

原文刊載于2025年第26期、12月22日出版的《民生周刊》雜志

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