9月已至，但香港2025年的風季仍未過。8日，颱風「塔巴」令香港天文台掛足16小時八號風球警告；本周，香港天文台預測，從17日至23日將會有三個熱帶氣旋影響南海，甚至會有一個在香港東面位置登陸。在此次預測中，天文台表示參考了三個AI模型給出預測。這三個AI模型分別是「風烏」、「盤古」及「伏羲」。
在氣候變遷日益加劇的當下，極端天氣的頻繁發生對人類社會與經濟造成重大影響。傳統的數值天氣預報（NWP）雖然在過去數十年中持續進步，但面對當前的挑戰，其運算成本高、預測速度慢等問題逐漸顯現。而隨着人工智能（AI）技術的日新月益，AI模型參與天氣預測已經越來越成為一種趨勢。
在天氣預測的範疇中，北半球風暴的預測難度不小。因為風暴會隨時因應大氣和海洋環境變化而改變強度、前進路徑和速度，可靠的預報可以協助氣象部門提早預警。今年北半球風季開始時，多國氣象機構都陸續宣布會採用人工智能（AI）模型預測風暴路徑。AI的參與對預測風暴有哪些助力？未來，AI預測能取代傳統天文台嗎？
國產AI氣象大模型助力香港天文台預測風暴路徑
在香港，香港天文台目前會參考五個電腦模型，除了前文提到的「風烏」、「盤古」及「伏羲」之外，還有歐洲中期天氣預報中心電腦模式及其集成預報系統（「歐中電腦模式」）以及歐洲中期天氣預報中心人工智能預報系統（「歐中AIFS模式」）。其中，「風烏」、「盤古」及「伏羲」均為中國自行研發的天氣預測人工智能（AI）模型。
- 「伏羲」氣象大模型：由上海復旦大學開發，是行業內首個次季節氣候大模型，也是首個面向氣象導航優化的全球氣象大模型。它融合了人工智能技術與氣候氣象科學，能提供全球未來15天逐小時的溫度、風速、降水、輻照等要素的預測，在預測速度上相較於傳統物理模型有千倍提升，預測精度超過傳統氣象領域的最優物理模型HRES。
- 「風烏」大模型：由上海人工智能實驗室聯合多家機構發布，是全球中期天氣預報大模型。基於多模態和多任務深度學習方法構建，首次實現在高分辨率上對核心大氣變量進行超過10天的有效預報，在80%的評估指標上超越DeepMind發布的模型GraphCast，僅需30秒即可生成未來10天全球高精度天氣預報結果。
- 「盤古」氣象大模型：由華為雲研發，該模型能夠預報7天內的地表層和13個高空層的溫度、氣壓、濕度、風速等氣象要素，並將全球最先進的歐洲中長期天氣預報中心（ECMWF）集成預報系統的預報時效提高了0.6天左右，在熱帶氣旋的路徑預報誤差相較於ECMWF預報系統降低了25%，僅需10秒即可完成全球7天重要氣象要素的預報，計算速度較數值方法提升1萬倍以上。
人工智能（AI）模型「風烏」在8月的連場黑雨事件中展現卓越預測能力。天文台科學主任在《天氣隨筆》文章中透露，「風烏」系統在約一周前已捕捉到東西走向雨帶將覆蓋廣東沿岸地區，其日降雨量預測與實際情況相近。「風烏」預測的雨量最高值與實際情況相近，雖然分布未必完全準確，但已能為較早對強降雨作出預測提供重要基礎。此次「風鳥」的預測表現顯示，AI技術在天氣預報領域已取得顯著突破。
Google：AI天氣預測模型GenCast有97.2%預測表現勝權威歐洲中期天氣預報中心
全球範圍內，各大互聯網企業和科技公司都在研發自己和AI天氣預測相關的大模型。Google旗下的AI企業DeepMind今年6月宣布，將向美國氣象預報機構提供新升級的AI預測模型GenCast，專門協助預測颶風。這是美國國家颶風中心(NHC)第一次與AI公司合作改善風暴預報。
DeepMind的新AI模型可以提早15天預報風暴的發展，較傳統模型的預測時間更長，還可以預報強度，這是較早版本的AI模型所缺乏的能力。Google另外指出，該AI氣旋預測模型的數據來自歐洲的ERA5數據庫，當中包含了數以十億計來自全球各氣象部門的觀測數據，然後與傳統物理氣象模型結合。Google早前已經開始使用ERA5數據庫來訓練其舊有的AI模型。去年12月，《自然》期刊發表的文章提到，GenCast的表現在97.2%的情況下勝於被視為權威的歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)。
Google因此宣稱GenCast的預測不比傳統物理模式遜色，甚至更加準確。
微軟Aurora：幾秒內輸出預測結果
除了Google，美國科網巨擘也都有進行氣象預測模型的研發，微軟的Aurora是其中較突出者。Aurora現已在歐洲最大的氣象中心之一開始和其他AI模型及傳統模型結合運用。Aurora的賣點之一，是能夠準確預測長達10天後的天氣，遠勝目前傳統模型的3至5天。另外，它的運算速度甚高，能夠幾秒內就輸出結果，相比非AI方式中，可以快數小時。
NVIDIA：AI Physics重塑天氣預測的未來
跨國科技公司NVIDIA亦推出了自己的AI Physics技術，結合人工智能與物理模擬，開創了天氣預測的新紀元。
NVIDIA的AI Physics技術核心在於結合深度學習與物理模擬，透過其Earth-2平台，建立地球的數字孿生模型。這一模型能夠模擬大氣、海洋等多種環境因素，實現高解析度、快速且精準的天氣預測。例如，NVIDIA開發的FourCastNet模型，能夠在數秒內完成一周的全球天氣預測，其速度比傳統方法快上數萬倍，且精度相當。此外，NVIDIA與Tomorrow.io合作，將即時衛星數據整合進Earth-2平台，進一步提升預測的即時性與準確性。
這種融合AI與物理規律的預測方式，開啟了所謂的「物理知識導向AI模型」的新範疇。與單純依賴統計學與資料驅動的傳統AI不同，AI Physics強調以科學模型為基礎，重現自然界的運作邏輯，讓預測結果不再是「黑箱」，而是有解釋、有因果邏輯的模擬。
AI參與天氣預測在ESG環境面向的影響與貢獻
AI大模型參與氣象預測，可以提升氣候風險管理能力，使政府與企業能夠更精確地預測極端天氣事件，提前部署應對措施，降低災害損失。這對保險業、農業、能源等行業尤為重要，有助於提升整體社會的氣候韌性。
例如在香港這樣的城市，若能結合AI預測工具與即時數據平台，可提前發布山泥傾瀉、暴雨或海嘯預警，減少人員傷亡與基礎設施損壞，讓「氣候智慧型城市」從構想走向落實。
另外，AI模型預測天氣可以支持可再生能源的整合。例如，風能與太陽能發電受天氣影響甚大。精準的短中期天氣預測有助於電網調度與儲能策略，提升可再生能源整合效率，加速能源轉型進程。
AI可以取代傳統天文台嗎？
通過AI模型進行天氣預測，為天氣預測和環境永續發展都將帶來突破性變革。它不僅提升預測的準確性與效率，還在ESG環境層面產生深遠影響。當氣候議題愈發緊迫，這類AI科技將成為驅動全球永續未來的重要推手。
不過，領導研發微軟AI天氣預報模型Aurora的美國賓夕法尼亞大學教授佩迪卡里斯(Paris Perdikaris)認為，目前，AI預測模型在廣泛採用前，仍然需要謹慎校正和人工確認。美國NHC亦表示，不會因為使用AI而完全棄用人手，Google的AI程式暫時仍會用作實驗性質。NHC科學和運作主任霍格西特(Wallace Hogsett)指出，具有技術的預測人員和AI工具有強大合作潛力。
這不僅代表一種技術革新，更是一種科學與社會之間的新橋樑。未來如果能將這類技術普遍應用於城市規劃、農業灌溉、水資源管理與災害應變等領域，那麼AI將不再只是預測工具，更將成為我們與大自然對話的新語言。
收藏
取消收藏
分享
