巴西當地時間11月18日，在第30屆聯合國氣候變化大會（COP30）上，阿里巴巴達摩院應邀分享應對氣候挑戰的先進AI技術和實踐經驗，其自研的“八觀”氣象大模型已在浙江、山東、北京等地應用，將臺風強度預測誤差減少50%以上。面向長期氣候預警，達摩院還在會場宣布了八觀大模型全面升級，最早可提前12個月預測世界重大氣象事件，如厄爾尼諾、寒潮等，助力全球防災救災和社會經濟規劃。

本次大會是《巴黎協定》簽署十周年后的首次氣候治理多邊會議，吸引來自190多個國家和地區的政府代表、國際組織代表、科學家、企業代表等齊聚一堂，聚焦多項重要氣候議題，呼吁全球攜手為應對氣候危機尋找共同解決方案。AI正在極端天氣預警方面發揮重大價值。達摩院研發出新一代高精度氣象大模型“八觀”，受到國際社會關注，曾入選聯合國AI for Good創新影響力案例集并獲評杰出案例獎。

達摩院決策智能實驗室資深算法專家孫亮介紹，基于八觀氣象大模型，今年達摩院聯合浙江省氣象臺研發“浙江八觀”臺風預測模型，并參加了中國氣象局臺風預報示范計劃。經統一檢驗評估，針對2025年影響我國的所有臺風，八觀的路徑預測與強度預測能力均居第一梯隊，尤其是強度預測結果在所有氣象大模型中排名首位。例如，針對今年的超強臺風“樺加沙”，八觀的強度預報誤差穩定控制在5m/s，大幅優于其他模型20m/s以上的誤差；針對在浙江朱家尖島登陸的“竹節草”，八觀強度預測誤差較其他AI模型減少50%以上，為浙江9.7萬人避險轉移提供了科學支撐。

“浙江八觀”大幅減少臺風強度預測誤差

面對長期氣候預警的難題，達摩院在現場發布了八觀次季節和季節預測模型，將預測時間跨度延長到12個月。具體而言，達摩院在八觀氣象大模型基礎框架上，創新性地引入多階段的教師強制優化策略，幫助AI深入理解地球大氣和海洋之間的復雜相互作用，可提前發現隱藏的長期氣象信號，預警洪水、旱災、寒潮等自然災害。

例如，2018年2月底至3月初，歐洲遭遇自上世紀90年代以來的最強寒潮，造成嚴重人員傷亡和經濟損失，其成因與當時北大西洋濤動（NAO）逐日指數下降密切相關。然而，NAO預報難度很大，即便是全球最權威的歐洲中期天氣預報中心（ECMWF），也無法提前兩周以上準確抓住這一極端轉折。

中國科學院大氣物理研究所與達摩院的聯合研究表明，八觀次季節模型能夠提前四周捕捉到此次NAO的極端負相位信號，預測出歐洲約6°C的顯著冷異常，其空間分布與實際觀測高度一致，顯著優于ECMWF的次季節預報系統。據悉，NAO不僅深刻影響歐美中高緯度的天氣氣候格局，也可通過大氣遙相關調制東亞及我國的氣候異常，AI有望在未來發揮重要預警作用。

八觀可提前預測2018年引發歐洲寒潮的北大西洋濤動

而針對厄爾尼諾-南方濤動，即熱帶太平洋中部和東部的海洋表面溫度異常升高現象，達摩院研發了基于概率預測的八觀季節模型，可提前12個月作出預報，表現明顯優于其他主流的AI氣象大模型，有助于提前應對厄爾尼諾事件帶來的洪災、旱災風險。

八觀可提前12個月預測厄爾尼諾-南方濤動

“一只蝴蝶在巴西扇動翅膀，可能引發得克薩斯州的颶風。這是一句關于天氣復雜性的經典比喻，也是對氣候變化背景下人類命運共同體的生動寫照。我們希望借助AI的力量，提前捕捉厄爾尼諾、寒潮、臺風等全球重大氣象事件，從而更好地應對極端天氣。”孫亮總結道。