达摩院发布八观气象大模型：率先落地新能源场景
阿里巴巴达摩院（湖畔实验室）在北京发布了一项重要技术突破——基于全球气象模型开发的“八观”气象大模型。以下是该模型的关键特点和应用情况：
- 高精度预测：八观气象大模型在全球气象模型的基础上引入了区域多源数据，其时空精度最高可达1公里×1公里×1小时。这使得模型能够提供更为精细的气象预测服务。
- 关键指标预测性能提升：该模型显著提升了对温度、辐照、风速等关键气象指标的预测性能。在新能源发电功率和电力负荷预测方面，准确率分别提升至96%和98%以上。
- 技术创新：八观气象大模型采用了预训练和孪生MAE（掩蔽自编码器）结构，提供了更好的初始化参数，学习隐藏在高波动的天气数据下的鲁棒特征表示，实现对天气的精准把握。
- 预测精度提高：实际数据显示，八观气象大模型在区域辐照度、风速、云量及气温等方面的预测精度，较传统天气预报分别提高了40%、27%、24%和11.8%。
- 应用场景：八观气象大模型率先落地新能源占比高的新型电力系统，助力国网山东电力调控中心成功预测了多次极端天气。未来，该模型还将继续优化，尤其在云量和降水等关键气象指标的预测上实现进一步提升，助力航空预警、农业生产、体育赛事等更多场景的决策支持。
阿里巴巴达摩院的这一突破，不仅展示了AI技术在气象预测领域的强大潜力，也为各行业提供了更为精准和高效的气象服务，有助于降低极端天气带来的风险和损失。
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