今年6月21日8时至22日9时，荆楚大地被梅雨期首轮强降水自西向东横扫，全省53个县（市、区）降水量超过100毫米。不只是湖北，6月17日6时至27日6时，长江沿线多地累计降水量达100毫米至250毫米，其中，局部地区累计降水量达400毫米至600毫米。
江淮流域梅雨锋暴雨持续，雨带何时北抬？气象预报成为当地防汛应对的重要决策依据。在6月28日至29日江淮地区的降水预报中，“风清”人工智能大模型提前给出这一事后证实很准确的预报意见—“影响该雨带位置的副热带高压和急流活动不会北抬，雨带将继续维持在江淮流域”，这为预报员提前作出模式预报订正提供了有效信息。
“风清”人工智能大模型，是中国气象局今年6月18日发布的人工智能全球中短期预报系统。与它同步发布的，还有人工智能临近预报系统“风雷”和人工智能全球次季节—季节预测系统“风顺”。
AI（人工智能）气象大模型的发布，让人们为在气象领域应用成效上的突破感到兴奋，同时也使得关于“人工智能是否会取代天气预报员”的讨论再次热起来。
那么，AI气象大模型取得了哪些进展？人工智能在天气预报领域会有怎样的应用前景？它是否会取代天气预报员？
AI气象大模型驱动天气预报变革
所谓“AI气象大模型”，指的是基于AI、具有大规模参数的天气预报模型，核心是基于数据驱动的深度学习算法。
2022年以来，具备学术价值和应用前景的气象大模型不断涌现，给天气预报领域带来了更多惊喜和可能性。
欧洲中期天气预报中心（ECMWF）在2021年就发布了机器学习未来10年路线图，提出到2031年，机器学习将会完全融入到数值天气预报和气候服务中。
作为渗透面广、带动性强、影响深刻的技术体系，人工智能已成为新一轮国际竞争焦点和科技发展新引擎，是科技创新的重要支点。《气象高质量发展纲要（2022—2035年）》和《中国气象科技发展规划（2021—2035年）》都明确提出，要加强人工智能与气象的深度融合应用。
今年以来，中国气象局在“气象+人工智能”领域取得新进展—组建雄安气象人工智能创新研究院，启动了气象人工智能科技创新工程，发布“风雷”“风清”和“风顺”3个AI气象大模型，产生较好的引领作用和溢出效应。
探索早已开始。2017年，国家气象中心便聚焦天气监测、预报预警、产品制作等业务环节，先后发展4类50余个人工智能气象应用模型，显著提升精准预报水平和业务效能。
近年来，人工智能技术的引入给天气预报业务带来了更精准的目标识别能力、更高的预测准确率和效率，以及更强的数据挖掘能力。
“人工智能天然地适用于气象行业，它通过数据驱动方式进行训练，且运算速度更快，非线性过程的模拟能力强，这些都适合于大气活动的混沌效应特征。”国家气象中心天气预报技术研发室高级工程师宫宇介绍。
在数值模式的基础上，依托人工智能技术，近年来，我国强对流天气预警时间提前至3小时，台风路径预报准确率逐步提升；0至6小时极端强对流天气短时预报能力稳步提升；短时临近时段降水位置预报更加稳定。
天气预报员仍是精准预报的“主心骨”
那么，人工智能可以主导天气预报业务吗？气象专家普遍认为，至少目前还不具备条件。
人工智能本身的一些特质值得重视。例如“黑箱子”—尽管AI气象大模型的预报技巧有所突破，但其内部的决策机制往往是未知的，这意味着其结果有不可解释性。
“数值模式是将大气运动的数学物理方程组以计算机语言的形式描述，在给定观测初值的条件下，通过计算机求解这些偏微分方程的解，它是有物理规律约束的，具有可解释性。”国家气象中心强对流预报首席盛杰说，而基于数据驱动的人工智能或许可以捕捉到一些规律，但它无法解释其背后复杂的深层原因。
盛杰表示，此外，数据驱动意味着对“已有数据之外”的部分缺乏预测和判断能力，这就意味着，在极端灾害性天气气候事件的预报预测方面，AI气象大模型会出现结果平滑化趋势（这表明其在极端灾害性天气气候事件预报预测方面的能力还有待提升）。
当然，这些都不是最主要的原因，预报员之所以不可取代，是因为预报员的工作，不仅仅是简单地接受或拒绝这些模型的结果，而是要在综合考虑多种因素的基础上，作出最符合实际情况的预报。
“人工智能对于我们来说，和数值模式一样，本质上都是一种工具。”中国气象局台风与海洋气象预报中心高级工程师聂高臻表示，数值模式和AI气象大模型都属于确定性的模式，AI气象大模型输入的是数值模式提供的气象格点场，输出的是相同格点、相同要素的预报，只是实现的技术路径不同。
“预报员要做的是结合自身的专业知识和经验，在数值模式或者AI气象大模型的基础上判断预报结果的可信度并进一步加工，得到一个最有可能的主观预报结论，服务于防灾减灾、各行各业和人们生活所需。”聂高臻说。
“实际上，预报员离不开数值模式或者AI气象大模型，但也不会被它们取代。”聂高臻认为，“因为，带有情感温度、个性化的定制服务是预报员永远的核心竞争力。”
人机协同将让气象预报越来越精准
几十年前，数值模式伴随计算机而产生，推动了大气科学的迅猛发展。人们也曾产生过同样的疑问：数值预报会取代天气预报员吗？
“这几十年的经验说明，预报员并不会消失，而是转型。”盛杰表示，因为数值模式的出现，预报员需要增加模式订正能力；而人工智能出现以后，预报员也需要提升理解和应用它的能力。未来，随着预报工具的增多和质量的提高，预报员的侧重可能会向精细服务、研发等方向倾斜。
人工智能技术是一种可以通过学习而不断升级、正在不断发展进步的新质生产力，随着技术的发展，未来将会为预报员带来更多的“伙伴价值”—从重复、无效的劳动中解脱出来，提高自身工作效率和生活质量，更有时间与空间专注于预报甚至气象应用的更多领域。
“这其实为开发预报员能力提供了更大空间。”聂高臻表示。
已经步入转型行列的宫宇对此深有感触：“我们需要拥抱技术，学习并认识新技术。或许我们并不需要纠结于解释‘黑箱’，相反在人工智能应用技术研发中，可以采用物理过程来指导构建相关工作的完成，这也是基础科学需要研究机理的原因。”
在积极拥抱人工智能、不断探索人工智能气象应用领域和方式的过程中，仅靠预报员本身是无法完成的，“未来，跨学科的交流与携手将变得越来越频繁。”盛杰说。
更要注意的是，好的预报并不等于好的服务，作为天气预报员，面对性能优异的工具，依然不能放弃自身对于天气和气象的理解认识。
“如果只是需要选择一种结果用来服务，人本身不也成为工具了吗？”盛杰认为。
