專家顧問(wèn)：

國(guó)家氣象中心副主任 代刊

國(guó)家氣象信息中心副主任 鄧鑫

國(guó)家氣象信息中心系統(tǒng)發(fā)展室主任 何文春

中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心副主任 陸其峰

中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心計(jì)算技術(shù)室主任 肖華東

中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心總工程師 雷勇

中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心服務(wù)產(chǎn)品研發(fā)室主任 王慕華

中國(guó)氣象科學(xué)研究院人工智能氣象應(yīng)用研究所所長(zhǎng) 王亞強(qiáng)

1月20日，Deep-Seek-R1模型正式發(fā)布，并同步開(kāi)源模型權(quán)重。憑借遠(yuǎn)低于行業(yè)平均成本的研發(fā)投入，多模態(tài)交互、低能耗運(yùn)算、多語(yǔ)言適配等關(guān)鍵技術(shù)的突破，以及模型推理能力的極大提升，DeepSeek進(jìn)一步加速人工智能應(yīng)用的普及，迅速成為全球科技界關(guān)注的焦點(diǎn)。

激活人工智能在氣象監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)和服務(wù)中作用，也是近年來(lái)中國(guó)氣象局持續(xù)發(fā)力探索的重要領(lǐng)域。氣象專家發(fā)現(xiàn)，借助深度學(xué)習(xí)算法以及多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制、混合專家模型（MoE）架構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）、知識(shí)蒸餾等關(guān)鍵技術(shù)，DeepSeek能在高效處理衛(wèi)星圖像、雷達(dá)數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，快速分析并提煉復(fù)雜關(guān)鍵氣象信息，壓減人工處理時(shí)間和降低成本，加速氣象預(yù)報(bào)智能化步伐，以及賦能精細(xì)氣象服務(wù)等方面發(fā)揮重要作用。可以說(shuō)，DeepSeek等大語(yǔ)言模型為加速推進(jìn)氣象服務(wù)智能化發(fā)展提供了一把關(guān)鍵“鑰匙”。

全流程賦能氣象數(shù)據(jù)信息

點(diǎn)擊進(jìn)入氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”，2500余種氣象服務(wù)數(shù)據(jù)、2000余個(gè)數(shù)據(jù)要素、1000余個(gè)數(shù)據(jù)接口相繼呈現(xiàn)。

“用戶要找到自己所需要的數(shù)據(jù)或要素，選擇合適的接口調(diào)用服務(wù)等，往往要在網(wǎng)站上花時(shí)間熟悉說(shuō)明文檔，所以我們開(kāi)發(fā)了智能‘小助手’——ChatMUSIC?！焙挝拇航榻B，用戶只需通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話，說(shuō)出自己想要的數(shù)據(jù)，例如“獲取昨日全國(guó)范圍降水量最大的前10個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)”，ChatMUSIC便能馬上識(shí)別其需求，生成數(shù)據(jù)獲取代碼，同時(shí)提供數(shù)據(jù)樣例及可視化圖形。

ChatMUSIC是國(guó)家氣象信息中心（以下簡(jiǎn)稱“信息中心”）探索人工智能氣象應(yīng)用的一個(gè)縮影。而氣象信息領(lǐng)域有關(guān)大語(yǔ)言模型的部署，則可追溯至2023年7月。為支持國(guó)家氣象中心（中央氣象臺(tái)）等單位的生成式人工智能應(yīng)用，信息中心陸續(xù)部署了智譜GLM、通義千問(wèn)、書(shū)生浦語(yǔ)等大語(yǔ)言模型。2月8日，DeepSeek-R1 671B模型在中國(guó)氣象局氣象超算中心（和林格爾）完成本地化部署，將ChatMUSIC與DeepSeek對(duì)接，開(kāi)始測(cè)試網(wǎng)頁(yè)對(duì)話交互應(yīng)用。

“從目前的測(cè)試來(lái)看，DeepSeek具有較強(qiáng)的計(jì)算分析和模型優(yōu)化能力，其在推理邏輯、自我反思以及對(duì)中文語(yǔ)言的語(yǔ)義理解和生成等方面質(zhì)量更優(yōu)?！焙挝拇航榻B，這樣的強(qiáng)推理模型對(duì)氣象數(shù)據(jù)全流程賦能具有重要意義，例如結(jié)合當(dāng)前地球系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)發(fā)展，DeepSeek可根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)主動(dòng)識(shí)別發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗處理。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與服務(wù)方面，DeepSeek等大語(yǔ)言模型則能根據(jù)用戶訪問(wèn)需求，合理規(guī)劃和動(dòng)態(tài)調(diào)整各層級(jí)數(shù)據(jù)布局，以更簡(jiǎn)潔、自然的方式優(yōu)化用戶交互體驗(yàn)，“大家可以使用自然語(yǔ)言代替界面操作和程序開(kāi)發(fā)等方式使用數(shù)據(jù)資源。”何文春說(shuō)。此外，DeepSeek在業(yè)務(wù)運(yùn)維、政務(wù)辦公、安全風(fēng)險(xiǎn)研判等方面也具有很好的應(yīng)用前景。

在地球系統(tǒng)科學(xué)研究中，代碼編寫(xiě)和審查是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，涉及復(fù)雜的技術(shù)學(xué)習(xí)和語(yǔ)法分析任務(wù)。以往，科研人員需耗費(fèi)大量時(shí)間和精力編寫(xiě)代碼，且人工審查代碼時(shí)難免出現(xiàn)疏漏。如今，DeepSeek等大語(yǔ)言模型可在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

近日，中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心（以下簡(jiǎn)稱“數(shù)值預(yù)報(bào)中心”）通過(guò)DeepSeek-R1大模型輔助科研工作?！巴ㄟ^(guò)對(duì)海量代碼數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，它能夠根據(jù)科研人員的自然語(yǔ)言描述，快速生成高質(zhì)量代碼框架，涵蓋Python、Fortran等多種常用于地球科學(xué)研究的編程語(yǔ)言?！毙とA東說(shuō)，對(duì)于通常的數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)品繪制代碼開(kāi)發(fā)，只需通過(guò)交互方式依次輸入代碼的要求，DeepSeek-R1大模型就能迅速生成結(jié)構(gòu)清晰的基礎(chǔ)代碼，科研人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)即可，縮短了開(kāi)發(fā)周期；在代碼審查方面，它能依據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和常見(jiàn)錯(cuò)誤模式，檢測(cè)出代碼中的語(yǔ)法錯(cuò)誤、邏輯漏洞以及潛在的性能問(wèn)題，并給出修改建議，提供詳盡和規(guī)范的代碼標(biāo)注。

面對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的處理和加工，DeepSeek可促進(jìn)天氣雷達(dá)、地基遙感等各類異構(gòu)、多模態(tài)遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量融合，幫助解決當(dāng)前氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取和處理中存在多源異構(gòu)性、時(shí)空不一致性以及精度不足等問(wèn)題。“我們還可以考慮通過(guò)智能算法優(yōu)化觀測(cè)站點(diǎn)的選址和布局，如運(yùn)用遺傳算法、模擬退火算法綜合考慮地形、人口密度、歷史災(zāi)害記錄、城市功能區(qū)分布等因素。伴隨算法的完善改進(jìn)，蒸餾專有的觀測(cè)站網(wǎng)布局模型，為科學(xué)規(guī)劃觀測(cè)站網(wǎng)提供支撐，進(jìn)而提升探測(cè)效益?！崩子陆榻B，通過(guò)構(gòu)建面向裝備保障的自然語(yǔ)言模型，發(fā)展人工智能會(huì)話式遠(yuǎn)程故障技術(shù)支持系統(tǒng)等，還將有效提升氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的運(yùn)維保障效率。

除了在氣象數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)有應(yīng)用價(jià)值外，DeepSeek在模型架構(gòu)和優(yōu)化、跨學(xué)科協(xié)作以及實(shí)際場(chǎng)景落地等方面的經(jīng)驗(yàn)也值得借鑒。

針對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)各組成部件特性，DeepSeek開(kāi)展了諸多精細(xì)的優(yōu)化軟件設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。“這對(duì)于我們下一代數(shù)值預(yù)報(bào)模式的計(jì)算效率優(yōu)化具有很好的參考借鑒意義，后續(xù)模式代碼的計(jì)算優(yōu)化需更多考慮軟硬件協(xié)同，針對(duì)機(jī)器特性展開(kāi)精巧設(shè)計(jì)。”陸其峰介紹，此外，還可在數(shù)值預(yù)報(bào)模式開(kāi)發(fā)及各流程中應(yīng)用DeepSeek模型的特色技術(shù)，如在觀測(cè)資料預(yù)處理、同化極小化算法、四維變分切線性伴隨方程求解、模式動(dòng)力計(jì)算等環(huán)節(jié)精巧利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)改進(jìn)及融合，進(jìn)而提高精度及計(jì)算效率。

多場(chǎng)景深化氣象預(yù)報(bào)服務(wù)

作為AI領(lǐng)域的一顆新星，DeepSeek也深刻影響著氣象服務(wù)的個(gè)性化升級(jí)、氣象災(zāi)害預(yù)警能力的增強(qiáng)以及氣象服務(wù)與各行業(yè)的深度融合，為氣象預(yù)報(bào)和服務(wù)注入前所未有的動(dòng)力。

去年6月，中國(guó)氣象局相繼發(fā)布“風(fēng)清”“風(fēng)雷”“風(fēng)順”三個(gè)氣象專業(yè)領(lǐng)域預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)大模型，完成了基于國(guó)產(chǎn)全球大氣再分析資料CRA-40、雷達(dá)觀測(cè)資料、風(fēng)云衛(wèi)星遙感資料的模型訓(xùn)練和檢驗(yàn)評(píng)估，進(jìn)一步提升大氣運(yùn)動(dòng)、天氣現(xiàn)象的預(yù)報(bào)精度。對(duì)比來(lái)看，盡管目前DeepSeek等大語(yǔ)言模型無(wú)法直接提高氣象預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，“但氣象數(shù)據(jù)包含衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、地面觀測(cè)、數(shù)值模式輸出等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，具有時(shí)空密集、高維度、多模態(tài)的特點(diǎn)，可以參考DeepSeek跨模態(tài)模型（如文本—圖像聯(lián)合訓(xùn)練）技術(shù)，構(gòu)建氣象領(lǐng)域的多模態(tài)融合端到端模型（如結(jié)合衛(wèi)星圖像與數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)），進(jìn)而提升災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)精度?！贝f(shuō)，我們也可以借鑒其MoE專家模型等架構(gòu)，優(yōu)化氣象預(yù)報(bào)大模型的多任務(wù)處理能力。

“氣象垂直行業(yè)模型的研發(fā)，是DeepSeek應(yīng)用的一個(gè)重要方向?！蓖鮼啅?qiáng)指出，DeepSeek的開(kāi)源特性與本地部署能力，使其能夠方便地應(yīng)用于垂直行業(yè)模型的研發(fā)，同時(shí)避免數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。氣象垂直模型可為研究人員在推理診斷、問(wèn)答服務(wù)、智能代理等方面提供新的助力，以及構(gòu)建本地化氣象智能體，從而為氣象預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)化提供更加堅(jiān)實(shí)的支撐。

此外，DeepSeek用到的模型訓(xùn)練技術(shù)可以借鑒到氣象預(yù)報(bào)人工智能大模型的研發(fā)中。模型微調(diào)與知識(shí)蒸餾技術(shù)能將氣象物理模型中的有效信息提取出來(lái)，簡(jiǎn)化為更高效、精準(zhǔn)的計(jì)算模型，從而有效提升氣象預(yù)報(bào)大模型的預(yù)測(cè)能力與精度。知識(shí)蒸餾技術(shù)還能顯著降低大模型訓(xùn)練的算力和存儲(chǔ)需求，提升模型訓(xùn)練效率和精度，為氣象預(yù)報(bào)和服務(wù)提供更高效的解決方案。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的加入，可以為氣象預(yù)報(bào)大模型在環(huán)境氣象、交通氣象、農(nóng)業(yè)氣象等領(lǐng)域的專業(yè)拓展提供支撐。

在智能氣象服務(wù)方面，國(guó)家氣象中心于2023年啟動(dòng)了以“智腦”為核心的下一代天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)一體化平臺(tái)建設(shè)。通過(guò)基于大語(yǔ)言模型打造預(yù)報(bào)員智能體——“數(shù)字預(yù)報(bào)員助手”，預(yù)報(bào)員可以在天氣分析、模式診斷、預(yù)報(bào)研判和產(chǎn)品生成等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)效率的顯著提升。代刊介紹，該系統(tǒng)涵蓋聊天、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、材料生成、翻譯和工具箱等模塊，初步實(shí)現(xiàn)了氣象專業(yè)知識(shí)檢索、與部分業(yè)務(wù)網(wǎng)站自動(dòng)交互、歷史天氣個(gè)例檢索、預(yù)報(bào)服務(wù)材料生成等功能，將有效幫助預(yù)報(bào)員快速精準(zhǔn)地獲取、處理、制作氣象信息和產(chǎn)品。

隨著技術(shù)發(fā)展和服務(wù)升級(jí)，氣象服務(wù)不僅僅是天氣預(yù)報(bào)的簡(jiǎn)單輸出，個(gè)性化、精準(zhǔn)化的氣象服務(wù)體系逐漸成為行業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)。王慕華認(rèn)為，DeepSeek在深度推理技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，可以用來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的多步驟研究任務(wù)，有效提高氣象數(shù)據(jù)檢索的準(zhǔn)確性和服務(wù)內(nèi)容的生成質(zhì)量。

與此同時(shí)，中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心已在“風(fēng)和”氣象服務(wù)大模型中集成DeepSeek-R1，極大提升模型的深度推理能力。該模型依托智譜GLM和其他開(kāi)源的通用大模型，結(jié)合大規(guī)模氣象書(shū)籍、氣象科普網(wǎng)站、氣象服務(wù)材料等專業(yè)氣象語(yǔ)料和知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，構(gòu)建氣象服務(wù)垂域基座大模型。通過(guò)AI Agent平臺(tái)（一種以大語(yǔ)言模型為大腦驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)），擴(kuò)展接入權(quán)威氣象數(shù)據(jù)和氣象工具，構(gòu)建基于“風(fēng)和”的氣象服務(wù)智能體平臺(tái)，適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，氣象服務(wù)不僅在精度和時(shí)效上得到顯著提升，更能與農(nóng)業(yè)、交通、能源、旅游、健康等行業(yè)深度融合，為各行業(yè)發(fā)展提供更精確、更高效的氣象支撐，形成氣象服務(wù)智能應(yīng)用新生態(tài)。

例如，在預(yù)警領(lǐng)域，“風(fēng)和”+DeepSeek可以實(shí)現(xiàn)分眾化預(yù)警信息傳播和靶向發(fā)布，確保老人、殘障人士等特殊人群獲取氣象服務(wù)的公平性；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，“風(fēng)和”+DeepSeek可以通過(guò)精準(zhǔn)天氣預(yù)報(bào)和農(nóng)事建議，幫助農(nóng)民合理安排生產(chǎn)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)效益……提升社會(huì)整體氣象服務(wù)的價(jià)值與影響力。

挑戰(zhàn)和機(jī)遇

DeepSeek的全面應(yīng)用仍面臨著一些挑戰(zhàn)。大語(yǔ)言模型并非“開(kāi)箱即用”，當(dāng)前氣象部門(mén)構(gòu)建智能應(yīng)用的環(huán)境與現(xiàn)有業(yè)務(wù)的算法、插件、接口等開(kāi)發(fā)資源尚未完全打通，且未建立起規(guī)則完善、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、安全可靠的人工智能氣象語(yǔ)料庫(kù)。

眼下，各級(jí)氣象部門(mén)都在探索推進(jìn)DeepSeek的應(yīng)用。鄧鑫表示，信息中心正加快完善氣象人工智能基礎(chǔ)支撐技術(shù)平臺(tái)的建設(shè)，為用戶提供統(tǒng)一的大模型部署和一站式的智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境，升級(jí)氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)能力，提供數(shù)據(jù)、算力、算法、組件、接口、智能等統(tǒng)一支撐，確保穩(wěn)定安全。

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，氣象領(lǐng)域正在迎來(lái)深刻變革。然而，如何將這些前沿技術(shù)與氣象業(yè)務(wù)實(shí)際需求緊密結(jié)合，仍然是一個(gè)值得深入探討的課題。這要求氣象部門(mén)在積極推進(jìn)技術(shù)應(yīng)用的同時(shí)，更加審慎地思考如何注重多維度的合作與探索，確保模型能夠真正為氣象預(yù)報(bào)、氣候變化研究、災(zāi)害響應(yīng)等提供切實(shí)可行的解決方案，為氣象事業(yè)發(fā)展寫(xiě)好“高質(zhì)量”注解。

（作者：王婉 劉丹?責(zé)任編輯：張林）

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