气象AI的历史性突破
2026年7月20日，在2026世界人工智能大会气象专题会议上，中国气象局正式发布了“风和”（FengHe）大语言模型，并同步启动全球开源计划。这是全球气象领域首个参数规模达到千亿级别（135B）的开源大模型，也是国家级气象机构首次将核心AI能力以开源形式向全球开放。”风和”的发布，标志着气象预报从传统的数值模式驱动，正式进入”AI原生气象”的新纪元。
为什么气象需要专属大模型？
在”风和”发布之前，气象预报主要依赖数值天气预报（NWP, Numerical Weather Prediction）模式。这类方法通过求解大气动力学方程组来模拟未来天气演变，其核心代表是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的IFS模式和中国的GRAPES模式。
然而，NWP方法面临三个根本性挑战：
- 计算成本极高：一次全球中期预报需要在超级计算机上运行数小时，消耗数百万核时的算力
- 中小尺度系统刻画不足：对强对流天气、局地暴雨等中小尺度现象的预报能力有限
- 模式误差累积：预报时效超过7天后，误差呈指数级增长，可预报性急剧下降
近年来，以Google DeepMind的GraphCast和华为的盘古气象大模型为代表的AI气象方法展现出巨大潜力。但这些模型多为闭源或仅开放推理接口，研究机构无法基于其进行二次开发和改进。”风和”的开源发布，填补了这一关键空白。
“风和”模型架构与技术特点
1. 135B参数的多模态气象编码器
“风和”采用了专为气象数据设计的Meteorological Multimodal Transformer（MMT）架构。与通用大模型处理文本token不同，MMT可以直接编码气象场数据——包括格点化的温度、气压、湿度、风场等物理量，以及雷达回波、卫星云图等观测资料。
模型的输入层包含四类编码器：
- 格点场编码器：处理经纬度网格上的数值预报场，支持0.25度至2度多种分辨率
- 站点观测编码器：处理离散气象站的时序观测数据
- 卫星遥感编码器：基于Vision Transformer处理多通道卫星图像
- 文本提示编码器：解析自然语言形式的气象查询和预报需求
2. 物理约束嵌入机制
气象预报不是纯粹的统计预测问题，必须满足大气物理规律（质量守恒、动量守恒、能量守恒等）。”风和”在模型架构中引入了Physics-Informed Neural Operator（PINO）层，在训练过程中通过可微分物理约束确保模型的输出满足基本物理定律。
具体实现上，模型在损失函数中增加了三项物理约束项：
- 散度约束：确保三维风场的质量连续性
- 热力学约束：保证温度、气压和密度满足理想气体状态方程
- 边界条件约束：在地表和模式顶边界满足无滑移和辐射边界条件
消融实验显示，加入物理约束后，模型在7天预报时效内的均方根误差（RMSE）降低了18%，且异常值（违背物理规律的预测结果）出现频率下降了超过90%。
3. 超长时序滚动预报
“风和”支持最长45天的逐日滚动预报和12个月的月尺度气候预测。为实现超长预报时效，模型采用了Cascade Rollout（级联滚动）策略：将45天分解为9个5天片段，每个片段由专门的子模型负责，片段之间通过状态传递机制保持连续性。
基准测试：与ECMWF和盘古的对比
中国气象局在发布会上公布了”风和”与当前主流气象预报系统的对比结果。测试基于2024年1月至2025年12月的独立验证期数据，评估指标为500hPa位势高度的 latitude-weighted RMSE：
| 预报时效 | ECMWF IFS | 华为盘古 | Google GraphCast | 风和 135B |
|---|---|---|---|---|
| 1天 | 30.2 | 28.7 | 27.9 | 26.4 |
| 3天 | 102.5 | 95.3 | 91.2 | 87.6 |
| 7天 | 312.8 | 289.6 | 278.4 | 261.3 |
| 14天 | 587.4 | 542.1 | 523.7 | 498.2 |
| 30天（气候趋势） | N/A | 892.3 | 876.5 | 834.7 |
数据显示，”风和”在所有测试时效上均取得了最优成绩。尤其在7天以上的中期预报中，相比传统NWP标杆ECMWF IFS的优势超过16%，这对于农业规划、能源调度和灾害防御具有重大实用价值。
开源策略与生态建设
“风和”采用Apache 2.0开源协议发布，这意味着全球研究者和商业机构均可免费使用、修改和二次分发。中国气象局同时开放了以下配套资源：
- 预训练权重：135B完整模型 + 7B轻量版（适合个人研究者）
- 训练数据集：覆盖1950-2024年的ERA5再分析数据子集（约800TB）
- 推理框架：基于PyTorch的FengHe-Infer，支持单卡到千卡集群部署
- 微调工具包：LoRA和Full Fine-tuning的完整脚本与文档
这种开放程度在国家级科研机构中极为罕见。中国气象局表示，开源的目的是汇聚全球气象AI社区的智慧，共同提升人类对地球系统的预测能力。这种开放姿态也获得了国际气象组织的积极响应——世界气象组织（WMO）已表示将在其下一代全球预报系统中评估”风和”的集成可行性。
产业应用前景
“风和”的开源将对多个产业产生深远影响：
智慧农业
45天的中长期预报能力可以帮助农户优化种植决策。例如，基于”风和”的县级精细化预报，农户可以提前调整灌溉计划、安排施肥时间，或在极端天气来临前采取防护措施。据农业农村部测算，精准的月度气候预测可帮助全国农业每年减少约120亿元的气象灾害损失。
新能源调度
风电和光伏发电高度依赖天气条件。”风和”的高精度风场和云量预报，可以帮助电网运营商优化新能源并网调度，减少弃风弃光率。在内蒙古某风电场的试点应用中，基于”风和”的功率预测将日前预报准确率从82%提升至91%。
航空与航运
湍流、风切变和海况预报是航空和航运安全的关键要素。”风和”的千米级分辨率输出可以为机场终端区和繁忙航道提供精细化的危险天气预警。
技术局限与未来方向
尽管”风和”取得了重大突破，其当前版本仍存在若干局限。首先是极端天气事件的预报能力：对于台风路径的快速转折、局地龙卷等小概率高影响事件，AI模型的预报稳定性仍有待提升。其次是数据同化能力：当前版本主要依赖再分析数据进行训练，对实时观测资料的同化融合还不够紧密。
中国气象局透露，团队正在开发“风和2.0”，重点强化以下方向：引入实时观测数据流进行在线学习、提升对流尺度（1-10公里）预报能力、以及开发多灾种耦合预报（气象-水文-地质联合预警）。预计”风和2.0″将在2027年上半年发布。
总结
“风和”大模型的发布是中国在AI for Science领域的一次世界级贡献。135B参数规模、物理约束嵌入机制和全面开源的策略，使其不仅是一个技术产品，更是全球气象AI研究的新基座。随着全球开发者社区的共同参与，基于”风和”的二次创新将加速涌现，推动天气预报从”经验+数值”的混合时代，全面进入数据驱动的AI原生时代。
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