阿里巴巴达摩院发布八观气象大模型：重点指标预测效果超过传统天气预报

GoodNav 11 月 6 日消息，阿里巴巴达摩院（湖畔实验室）今日在北京举行决策智能产品发布会，正式推出八观气象大模型。

根据官方介绍，该模型在全球气象模型基础上融入区域多源数据，时空精度可高达1公里 × 1公里 × 1小时。通过显著提升温度、辐照、风速等关键气象指标的预测能力，八观气象大模型成功应用于新能源比例高的新型电力系统，帮助国网山东电力调控中心精准预测了多次极端天气，新能源发电功率及电力负荷的预测准确率分别提升至96%和98%以上。

达摩院决策智能实验室凭借在数学建模、时序预测、可解释 AI 等领域的多年技术积累，以自研的全球气象大模型为基础，构建了区域高精度天气预报模型。通过整合当地场站数据、气象实况、雷达图像、卫星图像以及开源地形等多种数据，增强预报结果的细致性和准确性，实现逐小时1公里网格的气象更新。

该“全球-区域”协同预测的气象大模型正式命名为“八观”，寓意“八方洞察，观测万象”。据介绍，八观气象大模型采用预训练和孪生 MAE 掩蔽自编码器结构，提供更优的初始化参数，从而学习高波动天气数据中隐藏的鲁棒特征，精准把握天气变化。

值得注意的是，实际数据显示，该模型在区域辐照度、风速、云量及气温等方面的预测精度，分别比传统天气预报提高了40%、27%、24%和11.8%。

在提供通用模型能力的基础上，八观气象大模型还将持续提升对云量、降水等关键指标的性能，预计为航空预警、农业生产、体育赛事筹备等更多场景提供决策支持。