專家顧問：

國家氣象中心副主任 代刊

國家氣象信息中心副主任 鄧鑫

國家氣象信息中心系統(tǒng)發(fā)展室主任 何文春

中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預報中心副主任 陸其峰

中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預報中心計算技術(shù)室主任 肖華東

中國氣象局氣象探測中心總工程師 雷勇

中國氣象局公共氣象服務中心服務產(chǎn)品研發(fā)室主任 王慕華

中國氣象科學研究院人工智能氣象應用研究所所長 王亞強

1月20日，Deep-Seek-R1模型正式發(fā)布，并同步開源模型權(quán)重。憑借遠低于行業(yè)平均成本的研發(fā)投入，多模態(tài)交互、低能耗運算、多語言適配等關(guān)鍵技術(shù)的突破，以及模型推理能力的極大提升，DeepSeek進一步加速人工智能應用的普及，迅速成為全球科技界關(guān)注的焦點。

激活人工智能在氣象監(jiān)測、預報和服務中作用，也是近年來中國氣象局持續(xù)發(fā)力探索的重要領(lǐng)域。氣象專家發(fā)現(xiàn)，借助深度學習算法以及多頭潛在注意力（MLA）機制、混合專家模型（MoE）架構(gòu)、強化學習（RL）、知識蒸餾等關(guān)鍵技術(shù)，DeepSeek能在高效處理衛(wèi)星圖像、雷達數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)，快速分析并提煉復雜關(guān)鍵氣象信息，壓減人工處理時間和降低成本，加速氣象預報智能化步伐，以及賦能精細氣象服務等方面發(fā)揮重要作用?？梢哉f，DeepSeek等大語言模型為加速推進氣象服務智能化發(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

點擊進入氣象大數(shù)據(jù)云平臺“天擎”，2500余種氣象服務數(shù)據(jù)、2000余個數(shù)據(jù)要素、1000余個數(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)用服務等，往往要在網(wǎng)站上花時間熟悉說明文檔，所以我們開發(fā)了智能‘小助手’——ChatMUSIC?！焙挝拇航榻B，用戶只需通過自然語言對話，說出自己想要的數(shù)據(jù)，例如“獲取昨日全國范圍降水量最大的前10個站點數(shù)據(jù)”，ChatMUSIC便能馬上識別其需求，生成數(shù)據(jù)獲取代碼，同時提供數(shù)據(jù)樣例及可視化圖形。

ChatMUSIC是國家氣象信息中心（以下簡稱“信息中心”）探索人工智能氣象應用的一個縮影。而氣象信息領(lǐng)域有關(guān)大語言模型的部署，則可追溯至2023年7月。為支持國家氣象中心（中央氣象臺）等單位的生成式人工智能應用，信息中心陸續(xù)部署了智譜GLM、通義千問、書生浦語等大語言模型。2月8日，DeepSeek-R1 671B模型在中國氣象局氣象超算中心（和林格爾）完成本地化部署，將ChatMUSIC與DeepSeek對接，開始測試網(wǎng)頁對話交互應用。

“從目前的測試來看，DeepSeek具有較強的計算分析和模型優(yōu)化能力，其在推理邏輯、自我反思以及對中文語言的語義理解和生成等方面質(zhì)量更優(yōu)?！焙挝拇航榻B，這樣的強推理模型對氣象數(shù)據(jù)全流程賦能具有重要意義，例如結(jié)合當前地球系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)發(fā)展，DeepSeek可根據(jù)不同業(yè)務需求，通過互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)主動識別發(fā)現(xiàn)有價值的地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)，并進行清洗處理。在數(shù)據(jù)存儲與服務方面，DeepSeek等大語言模型則能根據(jù)用戶訪問需求，合理規(guī)劃和動態(tài)調(diào)整各層級數(shù)據(jù)布局，以更簡潔、自然的方式優(yōu)化用戶交互體驗，“大家可以使用自然語言代替界面操作和程序開發(fā)等方式使用數(shù)據(jù)資源?！焙挝拇赫f。此外，DeepSeek在業(yè)務運維、政務辦公、安全風險研判等方面也具有很好的應用前景。

在地球系統(tǒng)科學研究中，代碼編寫和審查是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，涉及復雜的技術(shù)學習和語法分析任務。以往，科研人員需耗費大量時間和精力編寫代碼，且人工審查代碼時難免出現(xiàn)疏漏。如今，DeepSeek等大語言模型可在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

近日，中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預報中心（以下簡稱“數(shù)值預報中心”）通過DeepSeek-R1大模型輔助科研工作?！巴ㄟ^對海量代碼數(shù)據(jù)的學習，它能夠根據(jù)科研人員的自然語言描述，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研究的編程語言。”肖華東說，對于通常的數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)品繪制代碼開發(fā)，只需通過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)上進行微調(diào)即可，縮短了開發(fā)周期；在代碼審查方面，它能依據(jù)行業(yè)標準和常見錯誤模式，檢測出代碼中的語法錯誤、邏輯漏洞以及潛在的性能問題，并給出修改建議，提供詳盡和規(guī)范的代碼標注。

面對海量氣象數(shù)據(jù)的處理和加工，DeepSeek可促進天氣雷達、地基遙感等各類異構(gòu)、多模態(tài)遙感觀測數(shù)據(jù)的高質(zhì)量融合，幫助解決當前氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取和處理中存在多源異構(gòu)性、時空不一致性以及精度不足等問題?！拔覀冞€可以考慮通過智能算法優(yōu)化觀測站點的選址和布局，如運用遺傳算法、模擬退火算法綜合考慮地形、人口密度、歷史災害記錄、城市功能區(qū)分布等因素。伴隨算法的完善改進，蒸餾專有的觀測站網(wǎng)布局模型，為科學規(guī)劃觀測站網(wǎng)提供支撐，進而提升探測效益?！崩子陆榻B，通過構(gòu)建面向裝備保障的自然語言模型，發(fā)展人工智能會話式遠程故障技術(shù)支持系統(tǒng)等，還將有效提升氣象觀測數(shù)據(jù)的運維保障效率。

除了在氣象數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)有應用價值外，DeepSeek在模型架構(gòu)和優(yōu)化、跨學科協(xié)作以及實際場景落地等方面的經(jīng)驗也值得借鑒。

針對計算機系統(tǒng)各組成部件特性，DeepSeek開展了諸多精細的優(yōu)化軟件設(shè)計開發(fā)?！斑@對于我們下一代數(shù)值預報模式的計算效率優(yōu)化具有很好的參考借鑒意義，后續(xù)模式代碼的計算優(yōu)化需更多考慮軟硬件協(xié)同，針對機器特性展開精巧設(shè)計?！标懫浞褰榻B，此外，還可在數(shù)值預報模式開發(fā)及各流程中應用DeepSeek模型的特色技術(shù)，如在觀測資料預處理、同化極小化算法、四維變分切線性伴隨方程求解、模式動力計算等環(huán)節(jié)精巧利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)改進及融合，進而提高精度及計算效率。

多場景深化氣象預報服務

作為AI領(lǐng)域的一顆新星，DeepSeek也深刻影響著氣象服務的個性化升級、氣象災害預警能力的增強以及氣象服務與各行業(yè)的深度融合，為氣象預報和服務注入前所未有的動力。

去年6月，中國氣象局相繼發(fā)布“風清”“風雷”“風順”三個氣象專業(yè)領(lǐng)域預報預測大模型，完成了基于國產(chǎn)全球大氣再分析資料CRA-40、雷達觀測資料、風云衛(wèi)星遙感資料的模型訓練和檢驗評估，進一步提升大氣運動、天氣現(xiàn)象的預報精度。對比來看，盡管目前DeepSeek等大語言模型無法直接提高氣象預報預測的準確率，“但氣象數(shù)據(jù)包含衛(wèi)星云圖、雷達回波、地面觀測、數(shù)值模式輸出等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，具有時空密集、高維度、多模態(tài)的特點，可以參考DeepSeek跨模態(tài)模型（如文本—圖像聯(lián)合訓練）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)值預報數(shù)據(jù)），進而提升災害性天氣預報預測精度?！贝f，我們也可以借鑒其MoE專家模型等架構(gòu)，優(yōu)化氣象預報大模型的多任務處理能力。

“氣象垂直行業(yè)模型的研發(fā)，是DeepSeek應用的一個重要方向?！蓖鮼啅娭赋?，DeepSeek的開源特性與本地部署能力，使其能夠方便地應用于垂直行業(yè)模型的研發(fā)，同時避免數(shù)據(jù)泄露的風險。氣象垂直模型可為研究人員在推理診斷、問答服務、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，從而為氣象預報的精準化提供更加堅實的支撐。

此外，DeepSeek用到的模型訓練技術(shù)可以借鑒到氣象預報人工智能大模型的研發(fā)中。模型微調(diào)與知識蒸餾技術(shù)能將氣象物理模型中的有效信息提取出來，簡化為更高效、精準的計算模型，從而有效提升氣象預報大模型的預測能力與精度。知識蒸餾技術(shù)還能顯著降低大模型訓練的算力和存儲需求，提升模型訓練效率和精度，為氣象預報和服務提供更高效的解決方案。此外，強化學習技術(shù)的加入，可以為氣象預報大模型在環(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。

在智能氣象服務方面，國家氣象中心于2023年啟動了以“智腦”為核心的下一代天氣預報業(yè)務一體化平臺建設(shè)。通過基于大語言模型打造預報員智能體——“數(shù)字預報員助手”，預報員可以在天氣分析、模式診斷、預報研判和產(chǎn)品生成等環(huán)節(jié)實現(xiàn)效率的顯著提升。代刊介紹，該系統(tǒng)涵蓋聊天、知識庫問答、材料生成、翻譯和工具箱等模塊，初步實現(xiàn)了氣象專業(yè)知識檢索、與部分業(yè)務網(wǎng)站自動交互、歷史天氣個例檢索、預報服務材料生成等功能，將有效幫助預報員快速精準地獲取、處理、制作氣象信息和產(chǎn)品。

隨著技術(shù)發(fā)展和服務升級，氣象服務不僅僅是天氣預報的簡單輸出，個性化、精準化的氣象服務體系逐漸成為行業(yè)發(fā)展的新趨勢。王慕華認為，DeepSeek在深度推理技術(shù)方面的優(yōu)勢，可以用來執(zhí)行復雜的多步驟研究任務，有效提高氣象數(shù)據(jù)檢索的準確性和服務內(nèi)容的生成質(zhì)量。

與此同時，中國氣象局公共氣象服務中心已在“風和”氣象服務大模型中集成DeepSeek-R1，極大提升模型的深度推理能力。該模型依托智譜GLM和其他開源的通用大模型，結(jié)合大規(guī)模氣象書籍、氣象科普網(wǎng)站、氣象服務材料等專業(yè)氣象語料和知識庫，進行預訓練和微調(diào)，構(gòu)建氣象服務垂域基座大模型。通過AI Agent平臺（一種以大語言模型為大腦驅(qū)動的系統(tǒng)），擴展接入權(quán)威氣象數(shù)據(jù)和氣象工具，構(gòu)建基于“風和”的氣象服務智能體平臺，適應不同應用場景。通過技術(shù)創(chuàng)新，氣象服務不僅在精度和時效上得到顯著提升，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，形成氣象服務智能應用新生態(tài)。

例如，在預警領(lǐng)域，“風和”+DeepSeek可以實現(xiàn)分眾化預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的公平性；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，“風和”+DeepSeek可以通過精準天氣預報和農(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……提升社會整體氣象服務的價值與影響力。

挑戰(zhàn)和機遇

DeepSeek的全面應用仍面臨著一些挑戰(zhàn)。大語言模型并非“開箱即用”，當前氣象部門構(gòu)建智能應用的環(huán)境與現(xiàn)有業(yè)務的算法、插件、接口等開發(fā)資源尚未完全打通，且未建立起規(guī)則完善、標準統(tǒng)一、安全可靠的人工智能氣象語料庫。

眼下，各級氣象部門都在探索推進DeepSeek的應用。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用開發(fā)環(huán)境，升級氣象大數(shù)據(jù)云平臺能力，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)域正在迎來深刻變革。然而，如何將這些前沿技術(shù)與氣象業(yè)務實際需求緊密結(jié)合，仍然是一個值得深入探討的課題。這要求氣象部門在積極推進技術(shù)應用的同時，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報、氣候變化研究、災害響應等提供切實可行的解決方案，為氣象事業(yè)發(fā)展寫好“高質(zhì)量”注解。

（作者：王婉 劉丹?責任編輯：張林）

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網(wǎng)址: DeepSeek破圈——如何賦能氣象應用的“AI”時刻 http://www.gysdgmq.cn/newsview1678900.html