用人工智能大模型预报气象，中国气象局发布示范计划

用人工智能大模型预报气象，中国气象局发布示范计划5月24日，中国气象局在第七届数字中国建设峰会・数字气象分论坛上发布人工智能气象预报大模型示范计划，推进大模型标准规范和有序发展，引导解决预报业务实际难题，促进人工智能气象预报大模型业务的应用转化、准入，打造人工智能技术研发应用的创新生态。示范计划的对象为人工智能气象预报大模型，将使用中国气象局提供的实时实况分析数据作为输入场，制作未来0至15天的气象预报。示范内容包含高空气象要素、地面气象要素、定量降水预报、台风路径及强度预报、灾害性天气过程预报等5类预报产品。示范产品将由大模型在统一的运行环境下实时生成。示范计划将广泛召集参加单位，遴选符合要求的大模型，在部署测试后，于2024年9月开展正式示范。中国气象局还将组织专家对大模型的先进性开展评审，并加强与优秀大模型研发单位的深度合作研究，邀请开展大模型的业务应用。（央视新闻）

华为云联合深圳市气象局发布人工智能区域预报模型 “智霁” 1.0

华为云联合深圳市气象局发布人工智能区域预报模型“智霁”1.03月25日，据华为官网，世界气象日“气候行动最前线”主题活动日前在深圳举办，华为云联合深圳市气象局，发布首个人工智能区域预报预报模型“智霁”1.0，模型现已正式上线。据介绍，“智霁”区域模型以华为云盘古气象大模型为基础，融合区域高质量气象数据集，可快速得到未来5天深圳及周边地区空间分辨率为3公里，包含气温、降雨、风速等气象要素的预报。

单卡30秒预测未来10天全球天气 大模型“风乌”效果超DeepMind

单卡30秒预测未来10天全球天气大模型“风乌”效果超DeepMind“风乌”基于多模态和多任务深度学习方法构建，由上海人工智能实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台发布。实验室领军科学家欧阳万里表示：“风乌”取名自秦汉时期的“相风铜乌”，是世界上最早的测风设备。天气预报大模型‘风乌’不仅承载了中国古人的智慧，也寓意实验室致力于在以气象为代表的AIforScience领域勇于突破、不懈探索。AI大模型预报全球天气随着全球气候变化加剧，极端天气频发，各界对天气预报的时效和精度的期待与日俱增。过去数十年间，全球中期天气预报领域取得众多瞩目成就，但囿于气象观测的准确度，大气系统中物理过程的复杂性，以及求解大气模型所需资源规模巨大，全球中期天气预报的有效性每10年才提高1天，难以满足社会和经济的发展需求。“风乌”提供了一个强大有效的全球中期天气预报的AI框架，在预报精度、预报时效和资源效率三方面都领先。在预报精度方面，相比DeepMind的GraphCast，“风乌”的10天预报误差降低10.87%，而相比于传统的物理模型，其误差降低19.4%。在预报时效方面，根据国际常用的标准，z500ACC大于0.6时气象预报结果具有可用性，可以较好地指导预报员判断未来气象发展形势。此前，全球范围内最好的物理模型HRES在此标准范围内，有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”基于再分析数据达到了10.75天。在资源效率方面，现有物理模型往往运行在超级计算机上，而“风乌”AI大模型仅需单GPU便可运行，仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。据气象专家介绍，尽管目前市面上有一些产品提供未来15天的气象预报服务，但是10天以上的预报性能还具有很大不确定性，无法达到有效预报的标准。实践证明，将观测与数值预报和人工智能相结合，可有效提升数值预报的准确性。“风乌”首次将全球气象预报的有效性提高到10.75天，具有很大的业务应用价值。多模态和多任务：深度学习驱动地球科学上海人工智能实验室AIforEarth联合团队提出了一种基于多模态多任务的深度学习方法用于构建AI天气预报模型，从而实现对全球中期天气进行快速、准确预报。由于不需要通过复杂的物理系统仿真，AI气象预报模型突破了传统预报方法的计算瓶颈，因此能够高效地进行预报和集成。同时AI对气象数据关系的强大拟合能力使其有潜力突破传统数值模式预报中的性能瓶颈。在AI模型的设计和训练过程中，研究团队发现，在学习过程中，多个大气变量在优化中存在相互影响且可以看作多任务学习问题；大气数据具有高分辨率高维度大体量的特征，导致模型多步天气预测结果难以直接被优化。“风乌”采用多模态神经网络和多任务自动均衡权重解决多种大气变量表征和相互影响的问题。其针对的大气变量包括：位势、湿度、纬向风速、经向风速、温度以及地表等。“风乌”将这些大气变量看作多模态信息，使用多模态网络结构可以更好地处理这些信息。研究团队从多任务问题的角度出发，自动学习每个大气变量的重要性，使得多个大气变量之间能够更好地协同优化。为了优化“风乌”的多步预测结果，研究团队提出了“缓存回放”（replaybuffer）策略，减少自回归预测误差，提高长期预测的性能。下图对不同大气变量的预测结果。ACC是用于衡量预测结果有效性的指标，数值越高，预测结果越有效（红线代表“风乌”，黑线代表GraphCast）。从结果上看，“风乌”在6到10天的中期预报上预报技巧显著高于GraphCast。其中具有代表意义的z500达到了10.75天的有效预报范围（ACC＞0.6），这也是高分辨率全球中期天气预报系统首次能够对大气变量进行超过10天的有效预报。未来，“风乌”AI气象大模型可与传统的物理模型形成互补，凭借其卓越的性能和精度，为生产生活提供更准确、更实用的天气预报信息，助力天气预报数字化，为农林牧渔、航空航海等各行业及公共安全保障提供有力的支持。据悉，上海人工智能实验室AIforEarth团队还将把人工智能方法应用到更广泛的气象、环境、天文、地质等地球科学问题研究中，助力“碳中和”、防灾减灾、能源安全等重大需求。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02948...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1353505.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1353505.htm

拜登政府可能准备遏制中国获取最先进的人工智能大模型，像是ChatGPT等人工智能系统的核心软件

拜登政府可能准备遏制中国获取最先进的人工智能大模型，像是ChatGPT等人工智能系统的核心软件三位知情人士表示，美国商务部正在考虑一项新的监管举措，以限制专有或闭源人工智能模型的出口，这些大模型软件及其训练的数据都是保密。美国政府和私营部门的研究人员担心，美国的对手可能会使用这些大模型挖掘大量文本和图像来总结信息并生成内容，以进行激进的网络攻击，甚至制造强大的生物武器。据悉，为制定人工智能模型的出口管制，基于训练模型所需计算能力的阈值或成为敲定哪些模型将受限出口的基础。不过相关机构还远未能提出最终提案。关注频道@ZaiHuaNews频道投稿@ZaiHuabot

人工智能大模型行业应用创新平台发布

人工智能大模型行业应用创新平台发布在2024中关村论坛年会期间，中关村人工智能大模型行业应用创新平台正式发布。该平台旨在解决大模型在行业应用中的共性问题，推动通用人工智能技术创新场景应用。该平台将建立“人工智能大模型的数据要素可信流通与失控防护、人工智能大模型的数据安全治理、大模型驱动的数据智能体、企业应用大模型化的无缝升级创新”的“四位一体”平台体系，旨在为大模型在各行业的应用提供坚实的技术支持和创新环境。

北京：强化人工智能产业发展的智能算力支撑，加快人工智能大模型商业化落地

北京：强化人工智能产业发展的智能算力支撑，加快人工智能大模型商业化落地北京市经济和信息化局、北京市通信管理局近日印发《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》。其中提出，深化算力赋能行业应用。强化人工智能产业发展的智能算力支撑，加快人工智能大模型商业化落地，推动大模型在城市治理、政务服务、教育科研、医疗健康、智能制造、文化旅游、金融科技、智慧能源等领域的应用落地，支持企业深耕垂直领域做精做强行业模型，构建高效协同的大模型创新生态，培育一批具有影响力的大模型服务提供商，促进算力融合应用走向更广、更深、更精的领域，推动产业升级变革。（北京市经济和信息化局网站）