AI+气象：华为云盘古气象大模型研究成果在《Nature》发表【附AIGC模型研发竞争】
图源：摄图网
7月6日，国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》（《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》）。华为云盘古大模型使用了39年的全球再分析天气数据进行训练，其预测准确率与全球最佳数值天气预报系统IFS相当。与IFS相比，盘古气象在相同的空间分辨率下速度提升了10000倍以上，同时保持了极高的精准度。这是近年来中国科技公司首篇作为唯一署名单位发表的《自然》正刊论文。
华为云盘古气象大模型是华为云提供的一种基于大数据和气象科学的模型，用于预测和分析气象变化。该模型利用大量的历史气象数据和气象科学算法，能够提供准确的天气预报和气象分析。在AIGC产业链中，该模型属于模型开发训练平台。
我国的AIGC产业主要分为基础设施层、模型层和应用层，目前整体层级还不够完整，模型层成为当前的关键瓶颈，限制了上下层级的发展。
底层大模型的开发工作是AIGC产业链的基础和极为重要的工作，目前国内已出现了多家从事大模型开发及延展应用的公司，在模型研发上都取得了突破性重大进展。
在产业链的三个层级上，模型层是AIGC业务的核心部分之一。底层大模型的研发对于企业在技术上的竞争力和创新能力至关重要。模型层的多场景应用能够为企业提供丰富的应用场景，满足用户的多样化需求，从而增强企业在市场上的竞争力。
华为云盘古气象大模型是目前首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，能够提供全球气象秒级预报，其气象预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等，可以直接应用于多个气象研究细分场景。对此，《自然》审稿人表示，“华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来，模型的开放将推动该领域的发展。”
综合来看，前瞻产业研究院认为模型层的研发将更加注重底层大模型的研究和应用。底层大模型的研发能够提高模型的准确性和效果，为企业的应用层提供更好的基础。随着AIGC技术的不断发展，模型层将能够应用于更多的场景，满足用户的个性化需求。模型层的发展将注重与其他层级的协同和整合。模型层与基础设施层和应用层之间的协同和整合将推动AIGC行业的发展，实现更好的商业价值。
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