在2024年2月29日发布的2023年“中国科学十大进展”中，国家自然科学基金委提名的最引人注目的突破之一是“人工智能大模型为精准天气预报带来新突破”。我系穆穆院士在会议上对此进行了详细解读。

穆穆指出，天气预报不仅是国际科学前沿问题，也具有巨大的经济与社会价值。现有的数值天气预报范式源于20世纪50年代，即利用高速电子计算机求解大气运动偏微分方程组，实现对未来天气的预报。数值天气预报的成功，被世界气象组织评价为20世纪最重大的科技和社会进步之一。然而，传统的数值天气预报方法面临日益严峻的挑战，而近期华为云计算技术有限公司提出的AI模型为这一难题带来了新的解决方案。该模型基于三维神经网络，适配地球坐标系统，通过层次化时域聚合策略减少了迭代误差，成功实现了全球中期天气的精准预报。他表示，该模型能够预报7天内的13个气压高空层和地表层的温度、气压、湿度、风速等多个重要气象要素；且在评估中表现出色，优于欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）的确定性业务预报，对热带气旋路径预报的误差降低了25%。此外，该模型仅需短短10秒即可完成全球7天气象预报，功耗较传统方法降低1万倍以上。

穆穆着重强调，“Science”杂志将盘古、GraphCast和FourCastNet等AI气象大模型评选为2023年世界科学10大进展，标志着AI与大数据在天气预报领域取得显著突破。相较于传统的动力系统模式，AI气象大模型几乎没有明确表征任何物理知识，而是通过直接使用大规模数据进行训练，呈现出独特的发展路径。这一范式变革引发了气象领域的广泛关注：数据驱动的AI气象大模型的预测技巧究竟从何而来？换言之，这些模型是否能够从海量数据中学到可靠的物理机制？能够有效回答上述问题可能比AI气象大模型本身更具有深远的意义，可以进一步激发AI与气象学科的跨学科研究热情。

目前，复旦大学的伏羲和ECMWF自主研发的AIFS等AI气象预报大模型相继亮相，中国气象局与ECMWF业务部门等也在对盘古、伏羲等模型进行业务化预报系统检验。这些迹象充分显示出AI+气象研究的强大影响力，有望以更低的开销为公众提供更精准的预报结果。当前评估结果表明，AI气象大模型具有巨大的潜力，未来发展值得期待。

穆穆鼓励研究者在AI与气象的交叉学科研究潮流中持开放态度，将两者的优势结合，构建物理-数据融合驱动的地球系统模式。这一领域的不断探索将推动天气/气候事件的可预报性达到新的高度。