路透社：中国AI预测“白海豚”登陆点仅误差30公里
路透社（日语版）8月12日报道：随着13号台风（白海豚）离开中国东部沿海地区进入内陆，气象部门实现了利用新一代人工智能（AI）气象模型，与传统气象预报系统一起，对台风登陆点和行经路线进行了有效监测。 这再次证明了中国正崛起为由人工智能驱动天气预报领域的重要变化。
人工智能模型学习了大量过去的天气观测数据，能够比以往更短的时间内推导出预测路径。 即使台风路径发生变化，人工智能也能帮助行政部门制定防洪措施、人员疏散并提前预判对交通的影响。
然而，由于人工智能与传统天气预报的专业领域不同，目前人工智能将与传统预报方式一起使用。 中国开发的人工智能预测系统包括上海人工智能研究院开发的“风鸣”、华为的“盘古”以及复旦大学的“伏羲”。
研究人员称，这些系统能在远短于传统预报系统的时间内生成预测，在某些准确度指标上，它们的表现同样出色甚至更好。
迄今为止，天气预报依赖于数值预报模型，这些模型在超级计算机上模拟大气物理现象。 然而，人工智能模型能够从大量过去的天气观测数据中学习，并在比以往更短时间内生成预测。
在东亚台风季节，人工智能技术的实际应用正在推进。随着人工智能驱动的天气预报技术的发展，科技公司、科研机构和气象机构之间出现了新的竞争，中国已成为该领域的领先力量。
全球知名的人工智能天气预报系统包括谷歌的“GraphCast”和“GenCast”、英伟达的“FourCastNet”以及欧洲中期预报中心（ECMWF）的“AI预报系统（AIFS）”。
根据开发团队发布的评估结果，上海的“风鸣”在约80%的天气变量上表现优于谷歌Graphcast。 同时也将全球中期预测的有效期延长至10天以上。
负责Wind Crow工业用途的技术官Techwind表示：“在极端天气日益加剧的环境中，人们需要通过预知信息来做决策。不仅地方和中央政府，普通市民、农民和渔民也一样。 “我们希望提供更好的信息，支持决策，”
由于人工智能快速的预报速度和低计算成本，人工智能系统作为传统天气预报的补充变得越来越重要，但在短期内它们不太可能完全取代传统天气预报模式。
AI模型已展现出强大的台风路径预测能力。“风鸣”预测登陆时间误差在30分钟内，登陆地点误差在30公里内。“白海豚”登陆中国大陆已超过五天，预测经过地点误差不到30公里。
另一方面，风暴强度的预测仍不及传统方式，且缺乏足够的成绩来预测大规模气候变化事件。 即使AI天气预报技术不断进步，预计AI模型与传统预报方式仍将并行使用。