太初元碁+PaddleScience，分钟级高分辨率气象预测方案上线

每天出门前看一眼天气预报，早已成为我们的生活习惯。但你可能不知道，传统气象预报是需要超级计算机“算”几小时的结果，如今靠 AI 技术只需几分钟就能完成——这背后，是人工智能驱动科学发现（AI for Science）正在重塑气象预测的底层逻辑。而现在，太初元碁与百度飞桨 PaddleScience 的联手，更让这份“天气预报”变得更快、更准、更接地气，也更中国范儿！

AI for Science 来了！

气象预报正在经历“代际升级”

过去，传统数值天气预报就像“解超难数学题”：靠复杂的物理方程模拟大气运动，不仅要花数小时才能算出未来15天的全球天气，还容易因“公式简化”出现误差。但 AI for Science 的出现，直接把这道“难题”变成了“快题”。

从最新行业研究数据来看，AI for Science 给传统的气象预测领域带来了三大升级：

效率翻百倍：GraphCast 模型计算单次10天全球预报只需1-2分钟，使用 GenCast 模型计算15天的全球预报仅需8分钟，比传统的数值计算方法快超百倍！预报时间越长，优势越明显，真正相当于把“半天工作量”压缩到“喝杯咖啡的时间”。
精度更靠谱：在0.25°分辨率（约27公里）下，PaddleScience 复现的 GraphCast 和 GenCast 模型，对2米温度、10米风速的72小时预测误差，比欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的传统模式低18%-22%。哪怕算到第7天，AI 预测的温度误差（2.1℃）也只有传统模式（3.2℃）的65%，连 “台风走哪条路” 都能预判得更准。
成本大减负：以前只有超级计算机能跑的高分辨率预报，现在靠 AI+国产芯片，单月硬件成本能降到传统方案的8%。地方气象局、农业合作社这些“中小用户”，也能用上精准预报了。

AI for Science 气象模型全球尺度的预测结果，展示了距地表3千米高度的比湿

双模型+国产芯片

预报能力再上台阶

光有 AI 还不够，得有“好模型”和“强算力”支撑。这次太初元碁和飞桨 PaddleScience，直接把谷歌 DeepMind 团队的两大顶尖气象模型——GraphCast 和 GenCast，搬到了国产太初 T100加速卡上，覆盖了从短期到长期的全周期气象预报需求。

先看 GraphCast：它像个“全球天气指挥官”，用图神经网络把地球大气编成“关系网”，连太平洋的台风和欧洲的寒潮之间的关联都能捕捉到。翻看 DeepMind 官网数据，在0.25°分辨率下，它算10天内的天气，每天分6次更新，500hPa 位势高度（气象核心指标）的误差，比传统的 ECMWF HRES 方法低一截 —— 第1天差15gpm（ECMWF 差18gpm），第10天差55gpm（ECMWF 差78gpm），连“西风急流往哪飘”这种细节，24小时预测偏差都能控制在0.8个经纬度内。

Graphcast 模型和传统 HRES 模型的效果对比

再看 GenCast：它是“极端天气预警专家”，擅长用概率预测告诉你“下雨的可能性有多大”。DeepMind 实测显示，在全球142个极端天气监测点，它对热浪、寒潮、台风的7天预警准确率，比 ECMWF 的 ENS 系统高23%-31%。更厉害的是，生成50组“备用预报”（集合预报）仅需8分钟，比传统方法的2小时快93%，提前7天预测台风路径，误差范围能缩小一半，防灾部门再也不用“猜着准备”了。