个人气象预测系统：微软AI天气系统Aardvark，精准预测，可在台式电脑上运行
在全球气候变化加剧、极端天气事件频发的背景下，精准、高效且经济的气象预测技术对于保障人类生命安全、促进社会可持续发展具有不可估量的价值。从农业生产的精细规划到航空领域的安全运营，从公共安全的应急响应到气候科学研究的深入探索，气象预测技术的应用场景广泛且至关重要。然而，传统的数值天气预报（NWP）系统因依赖复杂的流程和超级计算机的支持，面临着改进成本高昂、迭代缓慢等挑战，而现有的 AI 气象预测模型虽有进展，但在数据处理、预测时效、分辨率、模型复杂性和计算成本等方面仍存在诸多局限。
在此背景下，剑桥大学和艾伦图灵研究所的研究团队开发的 Aardvark Weather 系统，以其创新性的端到端数据驱动方法和卓越的性能，为气象预测领域带来了颠覆性的变革。Aardvark Weather 作为首个能够在台式电脑上训练和运行，并全面取代传统天气预报流程所有步骤的单一 AI 模型，不仅在速度上实现了数千倍的提升，更在处理多模态复杂数据、生成全球预报方面展现出了巨大的潜力。这一突破性的研究成果已发表在权威科学期刊《Nature》上，标志着气象预测技术迈入了一个全新的时代。
相关研究论文以“End-to-end data-driven weather prediction”为题，已发表在权威科学期刊 Nature 上。
论文链接： https://www.nature.com/articles/s41586-025-08897-0
研究团队表示，这将为缺乏超级计算机、复杂基础设施和专业知识的发展中国家带来真正的价值，以及在任何地方发挥作用，提高效率和准确性，甚至减少天气预报的大量碳足迹。
Aardvark Weather系统并不依赖美国全球预测系统（GFS）等传统数值模型，而是完全转向了深度学习技术。通过对历史及实时观测数据的深入分析，该系统能够以极低的计算成本生成高精度的天气预测结果。研究人员指出，相较于传统方法，Aardvark Weather的预测速度提升了数十倍，而计算资源的消耗则降低到了传统方法的千分之一。
传统天气预报模型往往需要超级计算机的支持，这在一定程度上限制了其应用场景，通常只在拥有丰富资源的气象机构中才能得到应用。而Aardvark Weather则能够在标准台式机上运行，这无疑大大降低了技术门槛，使得更多地区，尤其是缺乏高性能计算基础设施的发展中国家和偏远地区，也能够享受到先进的天气预测服务。
一、系统架构与技术原理
Aardvark Weather 系统由三个核心模块构成：编码器（encoder）、处理器（processor）和解码器（decoder），各模块协同工作，实现了从数据摄取到预报生成的全流程高效处理。
编码器模块：多源数据整合与初始状态估计
编码器模块负责整合来自卫星、气象站和气象气球等多种观测数据源的信息，生成网格化初始状态。该模块采用非递归方法进行状态估计，通过掩码通道区分缺失数据与真实观测数据，并利用 SetConv 层处理非网格化数据，同时借助视觉变换器（ViT）提取特征，最终输出 24 个大气变量的初始估计值。在训练过程中，采用 VLW-RMSE 损失函数，并通过 AdamW 优化器进行优化，以确保初始状态的准确性。
处理器模块：自回归预测与逐步推算
处理器模块以编码器估算出的初始大气状态为输入，在 24 小时内生成网格预报。该模块采用自回归方式，通过 10 个独立的 ViT 串联构成，每个 ViT 负责预测未来 1 天的气象状态残差，并通过叠加残差逐步生成 1 至 10 天的全球网格化预报。例如，第一天的 ViT 以初始状态为输入预测第 1 天残差，第二天的 ViT 则以第 1 天修正后的状态为输入，依此类推，从而实现对未来天气状态的逐步推算。
解码器模块：本地化预测与细节捕捉
解码器模块接收处理器模块输出的网格化预测数据，并将其转换为具体的本地气象预测。该模块以 U-Net 为主架构，对全球预报数据进行空间特征提取，捕捉局部气象细节，随后通过 SetConv 层将网格数据插值到任意目标站点坐标，并结合多层感知机（MLP）融入地形辅助信息（如海拔、坡度），以生成精准的本地化气象预报。
二、性能优势与应用价值
计算成本与效率的革命性提升
Aardvark Weather 系统在计算成本和效率方面实现了质的飞跃。传统 NWP 系统生成全球预报需约 1000 节点小时，而 Aardvark Weather 在 4 个 NVIDIA A100 GPU 上，由观测数据生成完整预报仅需大约一秒钟，速度比现有系统快几个数量级。这种显著的效率提升，使得气象预测不再依赖超级计算机和复杂基础设施，降低了运行成本，提高了迭代速度，为气象预测技术的普及和应用开辟了新的道路。
预测准确性与极端天气事件处理能力
Aardvark Weather 在多个气象变量和预测时效上展现出与传统 NWP 系统相当甚至更优的准确性，尤其在处理小范围极端天气事件时表现出色。其端到端的数据驱动方法能够优化系统，以在任意感兴趣的变量或区域上实现性能最大化，为农业、可再生能源、保险和金融等多个领域提供了更具针对性和精准性的气象预报服务。
对发展中国家的意义与潜力
Aardvark Weather 系统的简单性和高效性，使其不仅易于被已经运行 NWP 的用户部署和维护，更为缺乏运行传统系统资源和专业知识的发展中国家提供了运行定制 NWP 的潜力。这将有助于缩小全球气象预测技术的差距，提高发展中国家应对气候变化和极端天气事件的能力，为全球气象预测技术的均衡发展做出贡献。
三、面临的挑战与未来展望
尽管 Aardvark Weather 系统在气象预测领域取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和局限性。目前，Aardvark Weather 尚未以传统 NWP 系统如 IFS 的分辨率运行，需要进一步研究以提高网格分辨率，并通过扩散等方式生成预报集合。此外，在观测数据的使用上也存在局限性，增加更多的观测方式和有效整合新仪器的数据将是未来研究的重要方向。
极端天气事件的预测仍然是一个难题，由于这类罕见事件在训练数据中较少出现，人工智能系统在这些现象上可能会遇到更多困难。同时，应对观测数据漂移以及数据随时间的其他变化，如气候变化，也可能会降低基于过去数据训练的模型的准确性，这需要通过定期使用最近几个月的数据对所有模块进行微调来适应仪器特性的变化。
展望未来，研究团队计划通过扩展 Aardvark Weather 以支持更多其他预报变量，无论是在其网格化预报中，还是通过其解码器模块，都可以进一步增加其功能。例如，Aardvark Weather 可以支持多种解码器模块，以提供不同类型的终端用户预报，如飓风、洪水、严重对流、火灾和其他极端天气预警。此外，利用端到端系统进行更长时间的预报，生成季节性预报产品，以及增加更多的观测模式以对地球系统的其他组成部分进行建模，如大气化学和海洋参数，都是 Aardvark Weather 未来发展的令人兴奋的方向。
Aardvark Weather 系统的出现，不仅为气象预测领域带来了技术上的突破，更为全球气象预测技术的发展和应用提供了新的思路和可能性。随着技术的不断进步和完善，Aardvark Weather 有望成为新一代端到端气象预测系统中第一个能够应对多样化任务的系统，为人类应对气候变化和极端天气事件提供更强大的技术支持。
