技术突破 - Aardvark Weather系统成为首个完全脱离传统数值模型的端到端AI天气预报方案[1] - 该模型首次实现从原始观测数据到预报结果的全程由AI驱动，彻底摆脱对超级计算机的依赖[1] - 模型采用简洁架构，所需输入数据量远少于传统方法及其他AI模型[2] 性能优势 - 模型有望大幅提高预报速度、准确性和成本，实现更快、更便宜、更灵活、更精准的预报[1][2] - 能够针对不同应用场景快速定制天气预报方案，例如风电场风速预测或农田降水预报[2] - 传统方法开发专项模型需数月甚至数年且依赖超级计算机，而该模型可快速定制[2] 研发与合作 - 模型由剑桥大学、艾伦·图灵研究所、微软研究院与欧洲中期天气预报中心联合开发[1] - 模型研发高度依赖欧洲中期天气预报中心提供的ERA5再分析数据集支撑训练[2] - 研究强调实时卫星气象数据是保障预报精度的关键基础[2] 行业影响与定位 - 该技术为天气预测领域带来全新可能，或将推动全球气象预测变革[1][2] - 模型证明纯数据驱动的AI预测具有可行性，实现了观测数据直通预报的愿景[2] - 目前模型尚不适合需要多变量预测的政府气象机构，且未完全取代传统气象数据采集和模拟的必要性[2]